论文阅读(English)

外卖系统海外版：技术智能引领全球美食新潮流

eliflanguage=='English':return"We
万岳科技·2023-12-19 22:55

Salad ‖ 素享英语，一词三句

文/Qi小雨（煜兮）{159/365}【原创】『VeganEnglish，everywordrelatestovegetarian』图片发自App经典句子：Iwouldliketohaveavegetablesaladformylunch
依依煜兮·2023-12-19 19:32

Good Writer

我刚刚入职现在的律所没有多久，有一个EnglishLegalWritingWorkshop的机会。那个时候我的事情不是很多，就说，那我去这个活动上去看看走走，看看能学习到什么东西吧。
生如如花·2023-12-19 17:33

论文阅读/中文记录，材料机器学习：Data-driven based phase constitution prediction in high entropy alloys

HanQ,LuZ,ZhaoS,etal.Data-drivenbasedphaseconstitutionpredictioninhighentropyalloys[J].ComputationalMaterialsScience,2022,215:111774.文章目录摘要1.引言2.方法2.1数据收集和处理2.2机器学习模型3.结果和分析3.1特征相关性3.2机器学习模型的预测性能3.3特征和
keith_VV·2023-12-19 15:22

材料论文阅读/中文记录：Scaling deep learning for materials discovery

MerchantA,BatznerS,SchoenholzSS,etal.Scalingdeeplearningformaterialsdiscovery[J].Nature,2023:1-6.文章目录摘要引言生成和过滤概述GNoME主动学习缩放法则和泛化发现稳定晶体通过实验匹配和r2SCANr^2SCANr2SCAN进行验证有趣的组合家族扩大习得的原子间势零样本缩放和泛化筛选固态离子导体结论在线
keith_VV·2023-12-19 15:48

《ESLPod学习会》 每周更新日志

本周学习会更新内容更新AllEarsEnglish播客4期音频MP3+原文文本字幕(transcript)AEE0190The24-HourChallengethatwillMakeYourEnglishAwesome.mp3AEE0190The24
ESLPod学习会·2023-12-19 12:52

论文阅读——Loss odyssey in medical image segmentation

Lossodysseyinmedicalimagesegmentationgithub：https://github.com/JunMa11/SegLossOdyssey这篇文章回顾了医学图像分割中的20种不同的损失函数，旨在回答：对于医学图像分割任务，我们应该选择哪种损失函数？首先是一张各类分割函数的图谱：介绍函数之前先定义字母符号的含义：，分别代表分割结果和GT，代表里面的每个体素，N是一张图
じんじん·2023-12-19 11:17

论文阅读——Semantic-SAM

Semantic-SAM可以做什么：整合了七个数据集：一般的分割数据集，目标级别分割数据集：MSCOCO,Objects365,ADE20k部分分割数据集：PASCALPart,PACO,PartImagenet,andSA-1BThedatasetsareSA-1B,COCOpanoptic,ADE20kpanoptic,PASCALpart,PACO,PartImageNet,andObjec
じんじん·2023-12-19 11:17

论文阅读——Painter

ImagesSpeakinImages:AGeneralistPainterforIn-ContextVisualLearningGitHub-baaivision/Painter:Painter&SegGPTSeries:VisionFoundationModelsfromBAAI可以做什么：输入和输出都是图片，并且不同人物输出的图片格式相同，输入输出图片格式都是H×W×3，具体大概是原始lab
じんじん·2023-12-19 11:14

【每日英语】adverb clauses 状语从句

Distance,Frequency,andMannerimage.pngimage.pngimage.pngimage.png参考资料：AliceOshima,AnnHogue.WritingAcademicEnglish
cuizixin·2023-12-19 10:27

【论文阅读笔记】A Recent Survey of Vision Transformers for Medical Image Segmentation

KhanA,RaufZ,KhanAR,etal.ARecentSurveyofVisionTransformersforMedicalImageSegmentation[J].arXivpreprintarXiv:2312.00634,2023.【论文概述】本文是关于医学图像分割中视觉变换器（VisionTransformers，ViTs）的最新综述。文中详细回顾了ViTs及其与卷积神经网络（CN
cskywit·2023-12-19 05:51

【论文阅读笔记】Pre-trained Universal Medical Image Transformer

LuoL,ChenX,TangB,etal.Pre-trainedUniversalMedicalImageTransformer[J].arXivpreprintarXiv:2312.07630,2023.【代码开源】【论文概述】本文介绍了一种名为“预训练通用医学图像变换器（Pre-trainedUniversalMedicalImageTransformer，简称PUMIT）”的新型算法，该算
cskywit·2023-12-19 05:18

appeal

TheeconomisthasbroadappealforstudentswhowanttoimprovetheirEnglishwritingskills.场景一迈克尔杰克逊的感染力经
芒果酱紫·2023-12-18 23:10

论文阅读：Learning sRGB-to-Raw-RGB De-rendering with Content-Aware Metadata

论文阅读：LearningsRGB-to-Raw-RGBDe-renderingwithContent-AwareMetadataAbstract大多数的CameraISP会将RAW图经过一系列的处理，
Matrix_11·2023-12-18 16:12

《论文阅读》基于具有共情扰动的即插即用机制的共情回复生成 2023 IEEE/ACM TRANSACTIONS ON AUDIO, SPEECH, AND LANGUAGE PROCESSING

《论文阅读》基于具有共情扰动的即插即用机制的共情回复生成前言模型结构AttributeModelforAffectiveEmpathyAttributeModelforCognitiveEmpathyAttributeModelforFluencyPlug-and-PlayStructureResponseGenerationModel
365JHWZGo·2023-12-18 15:59

《论文阅读》DIFFUSEMP：一种基于扩散模型的多粒度控制共情回复生成框架 2023 IEEE TAC

《论文阅读》DIFFUSEMP：一种基于扩散模型的多粒度控制共情回复生成框架前言简介相关知识DiffusionModel模型架构整体流程AcquisitionofControlSignalsDiffusionModelwithControl-RangeMasking
365JHWZGo·2023-12-18 15:27

我们和小i的故事—第31天

今天和陈先生聊了聊近一个月接触iEnglish的感触和变化，我们一致认为这是一个好课程，让简文学习它是一个正确的选择，不论将来我会不会选择做这个课程的推广，遇到身边的亲朋好友给孩子选择英语课程的时候，我仍旧会推荐小
爱文远·2023-12-18 14:35

2818-03-14 A Summary of English Study

conflictwitth与……有冲突berelatedto与……相关article文章hand-painting手绘apply(…)to…把……应用于Pictureisavisuallanguagethatismoreabstractive.Inordertomasterthelanguage,Idecidedtolearnhand-painting.Iwanttoapplyittomywork
JS哥哥·2023-12-18 14:18

2018-02-22

Day1IamhappytojointheJiaxin'sLearningEnglishclub.Inthemorning,wecleanthefloorandpickupthehouses.Intheafternoonwesewmovies
SandyXu·2023-12-18 12:21

PPINN Parareal physics-informed neural network for time-dependent PDEs

论文阅读：PPINNPararealphysics-informedneuralnetworkfortime-dependentPDEsPPINNPararealphysics-informedneuralnetworkfortime-dependentPDEs
xuelanghanbao·2023-12-18 10:15

ES-分析器

测试工具#可以通过这个来测试分析器实际生产环境中我们肯定是配置在索引中来工作GET_analyze{"text":"MyMom'sSonisanexcellentteacher","analyzer":"english
njnu@liyong·2023-12-18 08:15

The retrospective material for final English exam(unit_1 identify)

unit_1identifyGettingprepared-academicexploration1translationfromChineseintoEnglishtrait(n.
Drscq·2023-12-18 07:43

The retrospective material for final English exam unit_3 disease

unit_3diseaseGettingprepared-academicexploration1translationfromChineseintoEnglishpandemic(n.
Drscq·2023-12-18 07:43

“话到嘴边忘记想说什么了”的地道英语表达

今天和Stanley101老师对话，他是美国的一名大学老师，教授的是Englishliterature课程.Stanley101老师的个人能力很强，四十不到的年纪，已经出版了6本书，而且还在坚持写作。
兰梦的思想·2023-12-18 07:28

progressive random convolutions for single domain generalization论文阅读过程

采用的是吴恩达老师的论文阅读方法。
目标是分享一切·2023-12-18 06:59

20201220有担当的男子汉

亲子共读：《易经系辞上传》（7-9章）《增广贤文》-6《唐诗三百首》（21-25首）iEnglish学英语：小宝6岁：累积学习65942个单词，3004本书。
继明亲子教育童志燕·2023-12-18 04:45

page_title is not translated into en_US(American English)

提示：page_titleisnottranslatedintoen_US(AmericanEnglish)修改：三个string.json文件都需要出现相同的name和value才行，如果根据提示进行修改
徐子元竟然被占了！！·2023-12-17 23:16

U-Net代码复现--train.py

本文记录自己的学习过程，内容包括：代码解读：Pytorch-UNet深度学习编程基础：Pytorch-深度学习（新手友好）UNet论文解读：医学图像分割：U_Net论文阅读数据：https://hackernoon.com
北方骑马的萝卜·2023-12-17 18:44

论文阅读三——端到端的帧到凝视估计

论文阅读三——端到端的帧到凝视估计主要内容研究问题文章的解题思路文章的主要结构论文实验关于端到端凝视估计的数据集3种基线模型与EFE模型的对比在三个数据集中与SOTA进行比较问题分析重要架构U-Net基础知识主要内容文章从端到端的方法出发
SF-FCZ·2023-12-17 18:41

Re60：读论文 FILM Adaptable and Interpretable Neural Memory Over Symbolic Knowledge

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录诸神缄默不语的论文阅读笔记和分类论文名称：AdaptableandInterpretableNeuralMemoryOverSymbolicKnowledge模型名称：
诸神缄默不语·2023-12-17 15:42

Re57：读论文 Mention Memory: incorporating textual knowledge into Transformers through entity mention at

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录诸神缄默不语的论文阅读笔记和分类论文名称：MentionMemory:incorporatingtextualknowledgeintoTransformersthroughentitymentionattention
诸神缄默不语·2023-12-17 15:41

Re59：读论文 Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录诸神缄默不语的论文阅读笔记和分类论文名称：Retrieval-AugmentedGenerationforKnowledge-IntensiveNLPTasks模型开源地址
诸神缄默不语·2023-12-17 15:40

【论文阅读】MAKE-A-VIDEO: TEXT-TO-VIDEO GENERATION WITHOUT TEXT-VIDEO DATA

Make-a-video:没有文本-视频数据的文本-视频生成。paper：code：ABSTRACT优点:(1)加速了T2V模型的训练(不需要从头开始学习视觉和多模态表示)，(2)不需要配对的文本-视频数据，(3)生成的视频继承了当今图像生成模型的庞大性)。构建具有新颖有效时空模块的T2I模型。首先分解全时间U-Net和注意力张量，并在空间和时间上近似。其次，设计了一个时空pipeline，通过视
李加号pluuuus·2023-12-17 08:34

论文阅读笔记(12月15)--DialogXL

论文阅读笔记(12月15)–DialogXL基本情况介绍：作者：WeizhouShen等单位：中山大学时间&期刊：AAAI2021主题：对话情绪识别(ERC)–文本模态论文链接：https://ojs.aaai.org
zhilanguifang·2023-12-17 06:54

论文阅读——Mask DINO（cvpr2023）

DINO是检测，MaskDINO是检测+分割。几个模型对比：传统的检测+分割中，检测头和分割头是平行的，MaskDINO使用二分图匹配bipartitematching提高匹配结果的准确性。box对大的类别不计算损失，因为太大了，会带坏模型。模型一样预测，但是损失取其他类别的平均数。Backbone：ResNet-50andSwinL，SwinLSOTAWeusethesamemulti-scal
じんじん·2023-12-17 06:23

论文阅读：LSeg: LANGUAGE-DRIVEN SEMANTIC SEGMENTATION

可以直接bryanyzhu的讲解：CLIP改进工作串讲（上）【论文精读·42】_哔哩哔哩_bilibili这里是详细的翻译工作原文链接https://arxiv.org/pdf/2201.03546.pdfICLR20220、ABSTRACT我们提出了一种新的语言驱动的语义图像分割模型LSeg。LSeg使用一个文本编码器来计算描述性输入标签(例如，“草”或“建筑”)的嵌入，同时使用一个基于变压器的
shiyueyueya·2023-12-17 06:53

论文阅读：UniSeg: A Unified Multi-Modal LiDAR Segmentation Network and the OpenPCSeg Codebase

0、Abstract点视图、体素视图和距离视图是点云的三种典型形式。它们都有精确的3D测量，但缺乏颜色和纹理信息。RGB图像是这些点云视图的自然补充，充分利用它们的全面信息有利于更强的感知。本文提出了一种统一的多模态激光雷达图像分割网络，称为UniSeg，该网络利用RGB图像信息和三视点云信息，同时实现了语义分割和全景分割。具体而言，我们首先设计了可学习交叉模态关联Learnablecross-M
shiyueyueya·2023-12-17 06:52

论文阅读：PointCLIP V2: Prompting CLIP and GPT for Powerful3D Open-world Learning

https://arxiv.org/abs/2211.116820Abstract大规模的预训练模型在视觉和语言任务的开放世界中都表现出了良好的表现。然而，它们在三维点云上的传输能力仍然有限，仅局限于分类任务。在本文中，我们首先协作CLIP和GPT成为一个统一的3D开放世界学习器，命名为PointCLIPV2，它充分释放了它们在零弹3D分类、分割和检测方面的潜力。为了更好地将3D数据与预先训练的语
shiyueyueya·2023-12-17 06:46

论文阅读——Backdoor Attacks Against Deep Learning Systems in the Physical World

摘要现有的关于后门攻击和防御工作主要集中在将数字生成的模式作为触发器的数字攻击上，而后门攻击能否成功使用物理对象作为触发器对深度学习系统造成威胁的问题未被回答。本文探究了用7个物理对象作为触发器，揭示了物理后门攻击可以克服物理对象的约束，其次也证明了目前针对后门的四种最先进的防御措施对物理后门攻击无效，因为物理对象打破了构建这些防御措施的核心假设。主要贡献前期工作：使用7个物理物体作为触发器，使用
AuroraGengi·2023-12-17 02:41

Re58：读论文 REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录诸神缄默不语的论文阅读笔记和分类论文名称：REALM:Retrieval-AugmentedLanguageModelPre-Training模型名称：Retrieval-AugmentedLanguageModelpre-training
诸神缄默不语·2023-12-17 02:41

论文阅读——GroupViT

GroupViT:SemanticSegmentationEmergesfromTextSupervision一、思想把Transformer层分为多个组阶段groupingstages，每个stage通过自注意力机制学习一组tokens，然后使用学习到的组tokens通过分组模块GroupingBlock融合相似的图片tokens。通过这种组级联，可以把图片中小分割块组成大块。二、模型图片分成不
じんじん·2023-12-17 01:07

论文阅读——ScanQA

ScanQA:3DQuestionAnsweringforSpatialSceneUnderstanding输入：点云P和问题Q，输出：答案A点云p由三维坐标点组成。本文模型使用额外的点云特征：点云高度、颜色、法线和多视图图像特征，这些特征将2D外观特征投影到点云上。将上面这些特征结合，作为模型的3d特征。ScanQAmodel网络结构：模型包括3D&languageencoder,3D&lang
じんじん·2023-12-17 01:37

论文阅读二——基于全脸外观的凝视估计

论文阅读二——基于全脸外观的凝视估计基础知识主要内容文章中需要学习的架构AlexNet代码复现该论文是2017年在CVPR中发表的一篇关于“gazeestimation”的文章，其论文地址与代码地址如下
SF-FCZ·2023-12-17 01:36

论文阅读:MonetDB/X100: Hyper-Pipelining Query Execution

目录Abstract1Introduction1.1Outline2HowCPUWorkAbstract在决策支持、OLAP和多媒体检索等计算密集型应用领域，数据库系统往往只能在现代cpu上实现较低的IPC(每周期指令)效率。本文首先以TPC-H基准为重点，深入研究了这种情况发生的原因。通过对各种关系系统和MonetDB的分析，我们得出了一套新的查询处理器设计准则。本文的第二部分介绍了在Monet
代码不会写·2023-12-17 01:04

2021-01-01

（BBC6MinuteEnglish）复述跟读。
幸福大黑鸭·2023-12-16 23:50

泽平 的ScalersTalk第六轮新概念朗读持续力训练Day 144 20210814

1AskeletoninthecupboardWeoftenreadinnovelshowaseeminglyrespectablepersonorfamilyhassometerriblesecretwhichhasbeenconcealedfromstrangersforyears.TheEnglishlanguagepossessesavividsayingtod
郑泽平·2023-12-16 20:09

2021-12-2晨间日记

天气：晴心情：焦虑纪念日：20211202对称日任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：给银行提交资料盖章改进：速度慢习惯养成：周目标·完成进度19年到21年所有公司的账务处理整理学习·信息·阅读每日iEnglish50
可爱的小熊奶茶·2023-12-16 20:37

小米的晨读7期Day29 20190121

原材料引用（Materials）:ThisistheVOASpecialEnglishHealthReport.Cardiopulmonaryresuscitation,orCPR,cansavethelifeofsomeonewhosehearthasstopped.Theconditioniscalledcardiacarrest.Theheartstopspumpingblood.Thepe
xiaomivet·2023-12-16 19:59

【论文阅读】Co-teaching: Robust Training of Deep Neural Networks with Extremely Noisy Labels

论文下载GitHubbib:@INPROCEEDINGS{,title={Co-teaching:RobustTrainingofDeepNeuralNetworkswithExtremelyNoisyLabels},author={BoHanandQuanmingYaoandXingruiYuandGangNiuandMiaoXuandWeihuaHuandIvorTsangandMasashi
来日可期1314·2023-12-16 15:55

Text mining and natural language processing in construction 论文阅读

摘要文本挖掘™和自然语言处理(NLP)引起了建筑领域的兴趣，因为它们提供了管理和分析基于文本的信息的增强功能。这凸显了需要从施工管理的角度进行系统审查，以确定现状、差距和未来方向。通过将205份出版物的目标与施工管理实践中概述的具体领域、领域、任务和流程相结合来进行审查。这篇评论揭示了TM/NLP方法支持的建筑行业的多个方面，并强调了需要考虑自动化可能性和尽量减少手动任务的基本空白。最终，在发现了
南楚巫妖·2023-12-16 15:51
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