直到需要评职称的时候，需要论文，需要总结，需要评述学生，这才发现自己什么也写不出来，什么也写不好。后悔自己平时没有注意训练自己的写作。

学生时代我们就经常与写作打交道，小学、初中、高中、大学一路走来，从作文到论文的字数要求也在不断攀升。从前没细想过写作的重要，只是把它当任务在完成。

这次如果有辛通过的话，再考一门就可以申请写毕业论文了。在这个期间每天要完成大量的任务，由原来的两天学一个课程，变成要一天学两个课程。遇到上班期间出差。就得拉下蛮多。一直反对为了考试而考试

ResearchPapers（研究论文）：OpenAI发表了许多高质量的研究论文，这些论文涵盖了人工智能领域的各个方面。你可以在学术搜索引擎上找

AlexNet（由AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyHinton共同设计）在架构上相对于早先的LeNet-5等浅层神经网络并没有显著增加代码行数，但其在深度学习领域的重要突破在于其对深层卷积神经网络的实际应用和验证

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文章分类生产调度优化问题入门相关问题求解调度问题求解效率探讨相关论文解读生产调度优化问题入门文章包含重点简述生产车间调度优化问题两种常用的FJSP模型解析FJSP问题的标准测试数据集的Python代码解析

在国际上，科学家们在发表论文、报告研究成果时，大多选择用英文来确保全球同行能够理解和评估他们的工作。

比如，苏州市吴江区青云中学张美明老师的论文《PBL在初三化学中的初尝试》就非常接地气地实

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w.r.t.：withrespectto的缩写。是关于；谈及，谈到的意思。i.e.：也就是，亦即（源自拉丁文idest），换而言之。e.g.forexample含义:例如s.t.是subjectto（suchthat）的缩写，受约束的意思。independentandidenticallydistributed(i.i.d.)独立同分布

为了进一步提升代码的效率和可维护性，可以考虑以下几个方面的优化：1.**视频解码优化**：-使用OpenCV的`preprocess`功能来直接从原始视频帧中提取RGB图像，避免不必要的复制和转换。2.**模型推理优化**：-使用ONNXRuntime的定制配置，如启用自动形状推测和启用量化模式，来进一步提高模型推理速度。3.**结果后处理优化**：-使用更高效的非极大值抑制（NMS）实现，如使用

1.YOLOv5在"智能交通信号控制"领域的应用在智能交通信号控制领域，YOLOv5可以通过实时检测交通流量的变化来辅助信号灯的调度决策。例如，在交通繁忙的交叉路口，YOLOv5可以检测到各个方向的车流量，帮助交通控制系统动态调整绿灯时长，减少拥堵。以下是一个简化的Python示例，演示了如何使用YOLOv5来检测视频流中的车辆，并据此作出一些基本的决策。importcv2importyolov5

目录YOLOv5具体工作流程应用实例及代码优化再优化继续优化YOLOv5具体工作流程YOLOv5可以在社交媒体内容审核领域发挥重要作用，具体工作流程如下：1.**数据准备**：首先，收集大量标记过的图像和视频数据，这些数据包含了需要被检测的内容类别，例如暴力、色情、仇恨言论等的视觉标识。2.**模型训练**：使用这些数据对YOLOv5模型进行训练。训练过程中，模型学习如何从图像中识别和定位这些不良

目录YOLOv1:YOLOv2:YOLOv3:YOLOv4:YOLOv5:总结：YOLO（YouOnlyLookOnce）是一系列基于深度学习的实时目标检测算法。

腾讯出的热气腾腾的论文YOLO-World来啦~论文：2024.2.2v2_Real-TimeOpen-VocabularyObjectDetection代码：AILab-CVC/YOLO-World:

今天分享一个非常好的非常小众的研究方向，有应用创新，可有利于发小论文和大论文，有需要的朋友可私信我，我这边可以辅导毕设、课程设计等。

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周末接到一刀的求助，她马上要毕业了，正在被论文折磨中，可以想象得到以她各种纠结挣扎中诞生的作品，她需要一个不同于她思维的人来帮她看看，修改删除，她的论文有快九万字了，确实需要删一删了。

而统计学的目标是探究变量之间的关系，理解数据的内在结构和规律，以及确定这些关系的显著性。它更关注统计量服从什么分布、假设检验是否显著、模型拟合是否合理等问题。

今天是什么日子起床：7：40就寝：23：00天气：晴天心情：明朗纪念日：无任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：论文，吃饭，睡觉改进：少玩手机，多看文献，多些论文。

摘要基于transformer的SSL方法在ImageNet线性检测任务上取得了最先进的性能，其关键原因在于使用了基于对比学习方法训练单尺度Transformer架构。尽管其简单有效，但现有的基于transformer的SSL（自监督学习）方法需要大量的计算资源才能达到SoTA性能。故认为SSL系统的效率与两个因素高度相关：网络架构和预训练任务。故而提出改进：发现自监督单尺度transformer

摘要本文利用从互联网上收集的2.5亿个图像/文本对数据，训练了一个120亿参数的自回归transformer，进而得到一个可以通过自然语言/图像控制生成的高保真图像生成模型。在大多数数据集上的表现超越以往的方法。框架本文的目标为通过训练一个自回归transformer，通过将文本和图像tokens自回归建模为单个数据流，进而结合图像解码器进行图像生成，整体分为两个阶段：第一阶段：训练一个离散变分自

摘要本文提出了一个半监督学习框架，包括三个步骤：无监督或自监督的预训练；有监督微调；使用未标记数据进行蒸馏。具体改进有：发现在半监督学习（无监督预训练+有监督微调）中，对于较大的模型只需采用少量有标签数据就可实现良好的结果证明了SimCLR中用于半监督学习的卷积层之后非线性变换（投影头）的重要性。更深的投影头能提高分类线性评估指标，也能提高从投影头的中间层进行微调时的半监督性能对于特定目标，过大的

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论文终于接收啦！给草图研究做个收尾就去投实习！仅为个人整理，如有错误，欢迎指出！因为想给论文找创新点，所以需要大量阅读论文，部分论文会精读到实现的步骤，部分论文就记录一下思路。

摘要Diffusionmodels（DMs）被证明在复杂自然场景的高分辨率图像合成能力优于以往的GAN或autoregressive（AR）transformer。作为基于似然的模型，其没有GAN的模式崩溃和训练不稳定问题，通过参数共享，其可以模拟自然图像的高度复杂分布；另外也不需要AR类模型庞大的参数量，但DM在像素级的训练推理仍然需要大量的计算量，故本文的重点在于在不损害DM性能的情况下减少计

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孩子在学习三个月围棋后，棋艺增长显著，老师把他调到高级班，刚到班里与人家对弈输多赢少，上过两次课之后，自己抱怨道：“妈妈，我什么时候可以不去围棋课？”我说：“你不想去了，发生什么事了？”

ChatGPT作为一种先进的自然语言处理技术，已经在各个领域取得了显著的成果。本文将探讨如何利用ChatGPT提升工作效率，让我们的生活变得更加便捷。一、什么是ChatGPT？

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今天给大家演示的是一款由jsp+servlet+mysql实现的火车票预定管理系统，该系统主要实现的功能有：前台功能：用户查询车票信息、登录注册、购票、查看已购车票、修改密码等功能，后台管理功能：管理员管理、用户管理、火车信息管理、站点信息管理、线路信息管理、车票信息管理、购票信息管理等。PS：目前该项目已经配套了完整的开发文档（开发文档包含了需求分析、系统架构、流程图、E-R图、用例图、实体图、

记得那是十几年前的一件事，老公第一次写专业论文，准备向选好的杂志投稿。写完后拿给我看，征求我的意见。我看了一下觉得观点明确，例证充足，语言表达清楚，就建议他抓紧给杂志社发出去。

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但当我看到各种有关该事件的评论文章如雪花般向我飘来时，我觉得此时在

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