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薛老师在这一讲中引用了芝加哥大学的加里·贝克尔的博士论文《歧视经济学》中的观点，「歧视别人的人，自己也得付代价」。

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ChatGPT-4.0：学术研究论文检索的新篇章在当代学术研究的广阔天地，知识的追求始终在不断进化，紧密拥抱能够加强研究者探索和吸收信息能力的创新技术。

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创新：（1）对卷积进行改进（2）加残差连接1、GhostModule1、利用1x1卷积获得输入特征的必要特征浓缩。利用1x1卷积对我们输入进来的特征图进行跨通道的特征提取，进行通道的压缩，获得一个特征浓缩。2、利用深度可分离卷积获得特征浓缩的相似特征图（Ghost）。在获得特征浓缩之后，利用深度可分离卷积进行逐层卷积，进行跨特征点的特征提取，获得额外的特征图，也就是Ghost。将这两个进行堆叠就是

如何通过ChatGPT来快速写论文，怎么提问关键词？

今天复习了Transformer,ViT,学了SwinTransformer,还有观看了B站视频理解沐神系列串讲视频上（24.2.26未看完,明天接着看）这里面更多论文见：https://github.com

#回归，前段日子搞了小论文参了赛有所收获，继续筑基修道，也许有道友，可一起努力呀。

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背景最近在阅读查询优化器的论文，发现SystemR中对于Join操作的定义一般分为了两种，即嵌套循环、排序-合并联接。在原文中，更倾向使用排序-合并联接逻辑。

《论文阅读》e-CARE：探索可解释因果推理的新数据集ACL2022前言简介数据集优势数据集语料级别的统计数据集示例评分标准前言今天为大家带来的是《e-CARE:aNewDatasetforExploringExplainableCausalReasoning

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分享一次讲座，听刘海龙教授讲课，本来是抱着听期刊论文怎么发的心态去，最终听成了一场关于传播论题的辩论，别说比开始想的有趣多了，还发现这真的是一个很有意思的人，思维特别活泛。

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前言目前大多数小样本学习器首先使用一个卷积网络提取图像特征，然后将元学习方法与最近邻分类器结合起来，以进行图像识别。本文探讨了这样一种可能性，即在不使用元学习方法，而仅使用最近邻分类器的情况下，能否很好地处理小样本学习问题。本文发现，对图像特征进行简单的特征转换，然后再进行最近邻分类，也可以产生很好的小样本学习结果。比如，使用DenseNet特征的最近邻分类器，在结合均值相减（meansubtra

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