参考链接：https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/blob/master/GNN/Markdown%E7%89%88%E6%9C%AC/4-%E6%B6%88%E6%81%AF%E4%BC%A0%E9%80%92%E5%9B%BE%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C.md一、引言消息传递范式是一种聚

原创|文BFT机器人内容提要事件背景:2023年4月5日，MetaAI研究团队发布论文“分割一切”一《SegmentAnything》并在官网发布了图像分割基础模型一SegmentAnythingModel(SAM)以及图像注释数据集Segment-Anything1-Billion(SA-1B)。论文核心观点:目标:MetaAI的目标是通过引入三个相互关联的部分来构建一个用于图像分割的基础模型:

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图学习图神经网络算法专栏简介：主要实现图游走模型(DeepWalk、node2vec)；图神经网络算法(GCN、GAT、GraphSage)，部分进阶GNN模型（UniMP标签传播、ERNIESage）

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导语本文记录了今年的自然语言处理国际顶级会议EMNLP2023中接收的所有与Text-to-SQL相关（通过搜索标题关键词查找得到，可能不全）的论文，共计12篇，包含5篇正会论文和7篇Findings论文，以下是对这些论文的略读，某几篇也有详细的笔记（见链接）。序号类型标题1MainBenchmarkingandImprovingText-to-SQLGenerationunderAmbiguit

神经网络属于什么的研究范畴谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创图神经网络是什么？人工神经网络涉及什么专业BP神经网络的研究方向神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。

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1.图的分类：1.1根据边的方向性：有向图（DirectedGraph）：图中的边具有方向性，表示节点之间的单向关系。例如，A指向B的边表示节点A指向节点B。无向图（UndirectedGraph）：图中的边没有方向性，表示节点之间的双向关系。例如，A和B之间的边表示节点A和节点B之间存在连接关系。1.2根据边的是否具有权重：加权图（WeightedGraph）：图中的边具有权重，表示节点之间的强

JointDistributionMatters:DeepBrownianDistanceCovarianceforFew-ShotClassification摘要由于每个新任务只给出很少的训练样例，所以few-shot分类是一个具有挑战性的问题。解决这一挑战的有效研究路线之一是专注于学习由查询图像和某些类别的少数支持图像之间的相似性度量驱动的深度表示。统计上，这相当于测量图像特征的依赖性，被视为

摘要“一张图片胜过千言万语”，远远超出了单纯的分类。与此同时，如果独立观察，图像的许多斑块可能与分类完全无关。这可能会大大降低大量的few-shot学习算法的效率，这些算法的数据有限，并且高度依赖于图像patch的比较。为了解决这个问题，我们提出了一种类感知补丁嵌入自适应(CPEA)方法来学习图像补丁的“类感知嵌入”。CPEA的关键思想是将补丁嵌入与类感知嵌入相结合，使它们与类相关。此外，我们定义

创新点引入EMD距离度量方式，通过寻找各个图块之间的最佳匹配方式来计算距离知识准备：陆地移动距离（EarthMover’sDistance，EMD）假设有一系列的货源地S={|i=1,...,m}和一系列的目的地D={|j=1,...,k}，si和dj分别表示货源地i的货物供应量(me：问题中只有一种货源，只不过每个货源地拥有不同的数量)和目的地j的需求量，cij表示两地之间的单位运输成本，xij

DINet方法形变修补损失函数perceptionlossGANlossLip-syncloss实现细节参考如下图所示，人脸视觉配音（Facevisuallydubbing）旨在根据输入的驱动音频同步源视频中的嘴型，同时保持身份和头部姿势与源视频帧一致。然而在少样本条件下，实现高分辨率视频下的高质量人脸视觉配音仍然是一项挑战。一个主要原因是，在少数样本的条件下，嘴部纹理细节与驱动音频的相关性很小，

1.科研对话助手我们可以在AMiner文献库基础上与问答助手进行对话，成果、学者的查找，论文解读等功能。此外，我们也可以选择上传论文文档，构建文献知识库，并在此基础上与

0.MyConclusionCoWsonPASTURE：擅长零样本的视觉语言对象导航，主要解决了LLM辅助下的任务级动作执行任务VoxPoser：擅长设计一些未预定义的动作轨迹，主要解决了LLM辅助下的动作轨迹设计任务RelationalPoseDiffusion：擅长将已有的动作迁移变换到新场景下的动作，增强机械臂的泛化能力，主要解决了Diff模型辅助下的复杂多变的场景动作轨迹适应能力的任务1.

2017年美赛C题赛题2017MCMProblemC:“Cooperateandnavigate”TrafficcapacityislimitedinmanyregionsoftheUnitedStatesduetothenumberoflanesofroads.Forexample,intheGreaterSeattleareadriversexperiencelongdelaysduringp

WeChatSearchApplicationDepartment,TencentInc.】ContrastivePre-TrainingofGNNsonHeterogeneousGraphs核心要点文章旨在解决现有预训练图神经网络方法仅仅适用于同质图

联邦学习新探：端边云协同引领大模型训练的未来｜INFOCOM2024联邦学习（FederatedLearning）就是一种能够在不损害用户隐私的前提下，训练人工智能模型的技术。随着云计算、边缘计算和终端设备的发展，端边云协同（End-Edge-CloudCollaboration）计算范式的出现，为联邦学习算法的实施与部署提供了新的路径。由中国科学院计算技术研究所、中国科学院大学、中关村实验室和北

第一次见到这么清晰的综述！摘要引言融合方案协同感知方法（forIdealScenarios）早期融合自定义沟通机制特征融合传统融合：基于图的融合基于注意力的融合自定义损失函数输出融合协同感知方法（forReal-worldIssues）定位错误通信问题模型或任务差异隐私与安全数据集与实验评估挑战与机遇协作感知中的传输效率复杂场景中的协同感知基于联合学习的协同感知低标签依赖的协同感知结论摘要协同感知

CoFF摘要引言CoFF方法实验结论摘要为了减少传输的数据量，最近提出了一种基于特征图的融合方法，作为自动驾驶汽车协同三维目标检测的实用解决方案。然而，物体检测的精度可能需要显著提高，尤其是对于远处或被遮挡的物体。为了解决自动驾驶汽车和人类安全的这一关键问题，我们提出了一种用于自动驾驶汽车的协作空间特征融合（CoFF）方法，以有效地融合特征图，从而实现更高的3D对象检测性能。特别地，CoFF基于接

V2VNet摘要引言方法WhichInformationshouldbeTransmittedLeveragingMultipleVehicles实验结论摘要在本文中，我们探索了使用车对车(V2V)通信来提高自动驾驶车辆的感知和运动预测性能。通过智能聚合来自附近多辆车辆的信息，我们可以从不同的角度观察同一个场景。这使我们能够透过遮挡物，并在远距离探测到物体，而在远距离观察到的物体非常稀疏或根本不存

CoCa3D摘要引言CollaborativeCamera-Only3DDetectionCollaborativedepthestimationCollaborativedetectionfeaturelearning实验结论和局限摘要与基于LiDAR的检测系统相比，仅相机3D检测提供了一种经济的解决方案，具有简单的配置来定位3D空间中的对象。然而，一个主要的挑战在于精确的深度估计，因为输入中缺

受自然语言处理和计算机视觉在预训练方面的最新进展的启发，我们设计了一个自监督图神经网络预训

目录一、前言二、GCN原理三、GCN用于节点分类四、总结一、前言在图神经网络出现之前，一般的神经网络只能对常规的欧式数据进行处理，其特点就是节点有固定的排列规则和顺序，如２维网格和１维序列。

基于图神经网络的结点表征学习可以理解为对图神经网络进行基于监督学习的训练，使得图神经网络学会产生高质量的结点表征。在结点预测任务中，一个图，图上有很多节点，部分节点的标签已知，剩余节点的标签未知。

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因此在看了原论文和网上的各种论文解读，都没有能够完全把这块硬骨

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一、概述1、是什么Qwen-VL全称《Qwen-VL:AVersatileVision-LanguageModelforUnderstanding,Localization,TextReading,andBeyond》，是一个多模态的视觉-文本模型，当前Qwen-VL（20231707）可以完成：图像字幕、视觉问答、OCR、文档理解和视觉定位功能，同时支持多语言对话、多图像交错对话、细粒度识别。基

一、概述1、是什么Monkey全称《Monkey:ImageResolutionandTextLabelAreImportantThingsforLargeMulti-modalModels》，是一个多模态的视觉-文本模型，当前版本（20231130）为基于Qwen-vl的三阶段微调（增加了Lora+visualadapter支持更高的分辨率）可以完成对一幅图片进行描述（强项，更细节）、相关事物（

一、概述1、是什么结合了CLIP的视觉编码器+语言模型Llama的部分参数，将常见的图片描述任务转变为只输出属性，换言之将图片分类转变为预测下一个文本输出token。这样就能够生成图片的topK属性（英文），用于开放域的图片Tag场景。2、亮点*对图像-标题（从原始标题中提取名词作为参考标签）对进行训练，比图像-问题-答案三元组更容易收集和注释。对于推理，生成文本片段作为标签而不是句子。*解码器具

一、概述1、是什么InstructBLIP全称《InstructBLIP:TowardsGeneral-purposeVision-LanguageModelswithInstructionTuning》，是一个多模态视觉-文本大语言模型，隶属BLIP系列第三篇，可以完成：图像描述、视觉问答、名画名人等识别（问答、描述）。支持单幅图片输入（作为第一个输入），多轮文本对话。（不支持图文交错输入、写代

一、概述1、是什么COGVLM全称《VISUALEXPERTFORLARGELANGUAGE》，是一个多模态的视觉-文本模型，当前CogVLM-17B（20231130）可以完成对一幅图片进行描述、图中物体或指定输出检测框、相关事物进行问答，但是这个版本只支持一个图片（为且必为首次输入），只支持英文，几乎不支持写代码（目前测试是的）。2、亮点论文认为：在不损害NLP模型原本能力的情况下，通过“视觉

一、概述1、是什么Llava全称《VisualInstructionTuning》，是一个多模态视觉-文本大语言模型，可以完成：图像描述、视觉问答、根据图片写代码（HTML、JS、CSS），潜在可以完成单个目标的视觉定位、名画名人等识别（问答、描述）。支持单幅图片输入（可以作为第一个或第二个输入），多轮文本对话。本文基于CLIP的视觉编码器，以及LLaMa语言解码器，构建了一个大规模的多模态模型（

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本文是2023.02.20发表在同名公众号「陌北有棵树」上的一篇文章，个人观点是基础理论的学习现在仍是有必要的，所以搬运过来。最近一段时间ChatGPT的信息铺天盖地，难免眼花缭乱，但是信息太多往往约等于没有信息。同时，当我读了相关论文后发现，目前很多新闻、评论、专业人士的解读等，大部分都还是基于openAI发的几篇论文的。既然如此，为什么不直接读论文来获取一手信息呢？所以接下来我会学习ChatG

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首先感谢datawhale的课程内容：引用GNN/Markdown版本/5-基于图神经网络的节点表征学习.md·Datawhale/team-learning-nlp-码云-开源中国(gitee.com

今天就给大家整理了13篇AAAI2024优秀论文，包含了图神经网络、多模态、时间序列等热门方向，这些研究不仅展示了AI领域的最新成果，还指出了未来的研究方向，让我们一起来看看这些论文吧！

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ADC限幅和量化对相位调制79GHzCMOS雷达的影响摘要宽带调相连续波雷达具有吸引人的特性，但需要非常高速的模数转换器(ADC)。为了保持这些ADC的功耗可接受，它们的分辨率必须保持尽可能低。我们研究了典型的79GHz人员检测场景所需的ADC分辨率。该分析基于端到端的Matlab仿真链进行的仿真，考虑到波形特性、芯片实现、传播效果、目标和环境。我们得出结论，在考虑的场景中，4位ADC是足够的。这

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