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Enhanced
ERNIE:
Enhanced
Language Representation with Informative Entities中文
文章目录ERNIE摘要1引言2相关工作3方法论3.1符号3.2模型架构3.3K-Encoder3.4知识注入预训练3.5针对特定任务的微调4实验4.1预训练数据集4.2参数设置和训练细节4.5GLUE4.6消融研究5结论ERNIE注:本文为清华和华为的ERNIE模型,百度也有个同名的ERNIE清华ERNIE原论文百度ERNIE原论文摘要在大规模语料库上预训练的BERT等神经语言表示模型可以很好地从
葫芦娃啊啊啊啊
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2022-11-23 10:12
论文
知识图谱
自然语言处理
人工智能
深度学习
【文献阅读】ERNIE:
Enhanced
Representation through Knowledge Integration
SunY,WangS,LiY,etal.Ernie:Enhancedrepresentationthroughknowledgeintegration[J].arXivpreprintarXiv:1904.09223,2019.Abstract知识增强的新语言表示模型ERNIE旨在学习通过知识掩蔽策略增强的语言表示,包括实体级掩蔽和短语级掩蔽。实体级策略屏蔽了通常由多个单词组成的实体。短语级策略隐
九筒-
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2022-11-23 10:41
文献阅读
nlp
ERNIE:
Enhanced
Representation through Knowledge Integration(百度)论文翻译
paper:https://arxiv.org/pdf/1904.09223.pdfcode:https://github.com/PaddlePaddle/LARK/tree/develop/ERNIE文前总结ERNIE相比于BERT,做出了如下改进:1.mask策略。BERT只使用了字级别的随机masking,但是ERNIE使用了字、实体、短语三个级别的masking,旨在使模型学习到更多高级
睡熊猛醒
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2022-11-23 10:10
语言模型
深度学习
ERNIE
语言模型
论文解读 | 百度 ERNIE:
Enhanced
Representation through Knowledge Integration
作者:王琴单位:燕山大学摘要本文受Bertmask策略的启发,提出一种新的语言表示模型,称为ERNIE(EnhancedRepresentationthroughKnowledgeIntegration).ERNIE旨在学习到通过知识屏蔽策略增强的语言表示,其中屏蔽策略包括实体级屏蔽(Entity-levelstrategy)和短语级屏蔽(Phrase-levelstrategy)。entity-
期待成功
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2022-11-23 10:08
笔记
深度学习
百度
【论文笔记】ERNIE:
Enhanced
Representation through Knowledge Integration
ERNIE:EnhancedRepresentationthroughKnowledgeIntegrationCreatedtime:July26,20211:50PMLasteditedtime:July30,20219:24AMPDF:https://arxiv.org/pdf/1904.09223v1.pdfTags:Bert参考材料:https://blog.csdn.net/weixin
Swaggie
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2022-11-23 10:35
论文笔记
Enhanced
Graph Learning for Collaborative Filteringvia Mutual Information Maximization
一、前言图神经协同过滤(CF,CollaborativeFiltering)能够根据user-item二部交互图同时学习user和item的embedding,目前已被证明是有效的。在交互图中,考虑到节点间的隐式反馈(没有边相连)依然有可能在某种程度上反映出用户的积极行为(例如相同偏好用户更有可能互相分享相似的item,尽管它们在user-item二部图上没有直接相连的边),因此传统的图协同过滤方
只想做个咸鱼
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2022-11-23 03:26
图神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
推荐算法
Geometry-
enhanced
molecular representation learning for property prediction|GeoGNN|将几何增强分子表示用于分子性质预测
这周读了一篇有关分子性质的文章《Geometry-enhancedmolecularrepresentationlearningforpropertyprediction》,文章于2022.2.7发表在NatureMachineIntelligence期刊上,期刊属于计算机人工智能1区,3年平均IF为15.508。文章的创新点在于将3D信息(键长、键角、原子之间的距离)应用到分子表示当中。文章源码
啊啦灯神叮
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2022-11-21 19:48
论文解读
深度学习
人工智能
读论文《Multi-Behavior Hypergraph-
Enhanced
Transformer for Sequential Recommendation》
0Summary:Title:Multi-BehaviorHypergraph-EnhancedTransformerforSequentialRecommendationconference:KDD2022论文链接:https://arxiv.org/pdf/2207.05584.pdfAbstract:学习动态用户偏好是序列推荐(sequentialrecommendations)的重要组成部
请站在我身后
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2022-11-21 18:43
读论文
transformer
人工智能
知识图谱
Ontology-
enhanced
Prompt-tuning for Few-shot Learning
Ontology-enhancedPrompt-tuningforFew-shotLearning本文仅供参考、交流、学习论文地址:https://arxiv.org/abs/2201.11332代码和数据集地址:暂无1.摘要 小样本学习(FSL)的目标是基于有限数量的样本进行预测。结构化数据(如知识图谱和本体库)已经被用来协助各种任务中的小样本情况。然而,现有方法所采用的先验存在知识缺失、知识
回锅肉炒肉
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2022-11-21 15:37
神经网络
人工智能
python
深度学习
自然语言处理
论文笔记 WWW 2022|Ontology-
enhanced
Prompt-tuning for Few-shot Learning
文章目录1简介1.1动机1.2创新2方法2.1GeneralFrameworkwithPrompt-Tuning2.2OntologyTransformation2.2.1RelationExtraction2.2.2EventExtraction2.2.3KnowledgeGraphCompletion2.3Span-sensitiveKnowledgeInjection2.4Collectiv
hlee-top
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2022-11-21 15:59
NLP
论文
事件抽取
关系抽取
知识图补全
论文笔记:Ontology-
enhanced
Prompt-tuning for Few-shot Learning
论文来源:WWW2022论文地址:https://arxiv.org/pdf/2201.11332.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2201.11332.pdf论文代码:暂未公开笔记仅供参考,撰写不易,请勿恶意转载抄袭!Abstract小样本学习旨在基于有限数量的样本就行预测。结构化数据(如知识图谱、本体库)已被用于少样本设置的各种任务。但是现有方法采用的先验存在知识缺失、知识噪
富婆儿不爱money
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2022-11-21 15:51
事件抽取(DEE)
关系抽取
论文阅读
ELSA:
Enhanced
Local Self-Attention for Vision Transformer增强版局部自注意力模块
摘要:当把Transformer中的LSA替换为DwConv/动态滤波器时仍可取得相近,甚至更优的性能,本文对此进行了深入挖掘并得到了影响LSA性能的两个关键因素,提出了增强版ELSA。挖掘发现:空域注意力的生成与应用是其根因,即相对位置嵌入与近邻滤波器应用是关键因素。基于上述发现,我们采用Hadamard注意力与Ghost头提出了增强版局部自注意力ELSA:Hadamard注意力通过引入Hada
华尔街的幻觉
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2022-11-21 10:55
ELSA
python
视频重建论文EDVR: Video Restoration with
Enhanced
Deformable Convolutional Networks阅读笔记
论文来源:CVPRW2019论文链接:http://ieeexplore.ieee.org/document/9025464项目地址:GitHub-xinntao/EDVR:WinningSolutioninNTIRE19ChallengesonVideoRestorationandEnhancement(CVPR19Workshops)-VideoRestorationwithEnhancedD
_,_
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2022-11-21 09:26
论文
计算机视觉
视频恢复
#每天一篇论文#(217/365)EDVR: Video Restoration with
Enhanced
Deformable Convolutional Networks
原文EDVR:基于变卷积神经网络的视频重建摘要视频恢复任务,包括超分辨率、去模糊等,正引起计算机视觉界越来越多的关注。在NTIRE19挑战赛中发布了一个具有挑战性的基准名称DREDS。该方法从两个方面对现有方法提出了挑战:(1)如何在大运动情况下对齐多帧,以及(2)如何有效地融合不同运动和模糊的帧。在这项工作中,我们提出了一个新的视频恢复框架,称为edvr,以解决这些挑战。首先,为了处理大的运动,
流浪机器人
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2022-11-21 09:16
每天一篇论文365
EDSR(
Enhanced
Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution)论文阅读笔记
摘要:1作者提出了EDSR,通过去除残差单元中不必要的模块,并且扩大模型的规模,使网络的性能得到提升2提出了多尺度超分辨模型和训练方法,即在单个模型中可以重建不同上采样因子的图片。引言LR图片使由HR图片双三次插值下采样得到的。深度神经网络在SR问题上在PSNR上获得了巨大的性能提升。但是这种网络也由局限性。首先,神经网络的重建性能对于结构的微小变化是十分敏感的。而且,相同的模型在不同的初始化和训
Mick..
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2022-11-21 02:39
单图像超分辨
人工智能
深度学习
【超分辨率】(EDSR)
Enhanced
Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution论文阅读笔记
论文名称:EnhancedDeepResidualNetworksforSingleImageSuper-Resolution论文下载地址:https://arxiv.org/pdf/1707.02921.pdf论文代码地址:https://github.com/sanghyun-son/EDSR-PyTorch论文参考翻译:https://blog.csdn.net/qq_43620967/ar
亿点困难
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2022-11-21 02:03
论文阅读笔记
图像处理
论文阅读
深度学习
人工智能
POI推荐文献阅读笔记2: GETNext:Trajectory Flow Map
Enhanced
Transformer for Next
POI推荐文献阅读笔记2:GETNext:TrajectoryFlowMapEnhancedTransformerforNext摘要1INTRODUCTION2RELATEDWORK2.1NextPOIRecommendation2.2GraphsinLocation-basedRecommendation3PROBLEMFORMULATION4OURAPPROACH:GETNEXT4.1Mode
唯有清风搭乘我
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2022-11-20 16:12
transformer
深度学习
人工智能
Knowledge Structure
Enhanced
Graph Representation Learning Model for Attentive Knowledge Tracing
用于注意力知识追踪的知识结构增强的图表示学习文章目录摘要1引言2相关工作2.1知识追踪2.2知识结构发现图表示学习模型3问题定义4方法4.1从数据中推断知识结构7结论摘要知识追踪是在线学习系统中针对学习者的一种基本的个性化辅导技术。最近的KT方法采用了灵活的基于深度神经网络的模型,在这项任务中表现出色。然而,学习者练习数据的稀疏性仍然对KT的充分性提出了挑战。为了缓解稀疏性问题,大多数现有的KT研
林若漫空
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2022-11-20 16:28
教育相关
人工智能
深度学习
EIDER: Evidence-
enhanced
Document-level Relation Extraction
http://arxiv.org/abs/2106.08657要了解本论文,最好先看一下ATLOP论文和E2GRE论文,本文提出的EIDER模型是在这两个模型上进行改进的模型。目录1摘要2动机3JointRelationandEvidenceExtraction3.1Encoder3.1.1目的3.1.2步骤3.2RelationPredictionHead3.2.1目的3.2.2步骤3.3Evi
pig774
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2022-11-20 15:18
论文阅读-NLP
深度学习
自然语言处理
人工智能
EIDER: Evidence-
enhanced
Document-level Relation Extraction阅读笔记
EIDER:Evidence-enhancedDocument-levelRelationExtractionBackgroundPurposeMethodologyJointRelationandEvidenceExtractionEvidence-centeredRelationExtractionFusionofExtractionResultsBackground文档级关系抽取的目的是提取
comeonfly666
·
2022-11-20 15:01
论文阅读笔记
自然语言处理
深度学习
EDVR: Video Restoration with
Enhanced
Deformable Convolutional Networks阅读笔记
EDVR:VideoRestorationwithEnhancedDeformableConvolutionalNetworksEDVR:基于增强可变形卷积网络的视频恢复论文:https://arxiv.org/pdf/1905.02716.pdf代码:xinntao/EDVR:WinningSolutioninNTIRE19ChallengesonVideoRestorationandEnhan
写Bug的小廉
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2022-11-20 07:22
视频超分辨率
pytorch
人工智能
深度学习
计算机视觉
halcon 深度学习标注_深度学习in Halcon流程
read_dl_classifier方法读取一个预训练网络,其中Halcon提供的预训练网络有:"pretrained_dl_classifier_compact.hdl"和"pretrained_dl_classifier_
enhanced
.hdl
weixin_39637151
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2022-11-20 07:22
halcon
深度学习标注
【ICML 2022】时间序列预测——FEDformer (Frequency
Enhanced
Decomposed Transformer)
文章目录摘要1引言2频域中时间序列的紧凑表示3模型结构3.1FEDformer架构3.1.1准备工作3.1.2FEDformer结构3.2傅里叶增强结构3.2.1离散傅里叶变换3.2.2使用傅里叶变换的频率增强块(FEB-f)3.2.3使用傅里叶变换的频率增强注意力(FEA-f)3.3小波增强结构3.3.1离散小波变换(DWT)3.3.2使用小波变化的频率增强块(FEB-w)3.3.3使用小波变化
innerVoi
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2022-11-20 05:00
时间序列
deep
learning
transformer
深度学习
FEDformer
时间序列预测
论文笔记SKEP: Sentiment Knowledge
Enhanced
Pre-training for Sentiment Analysis
SKEP:SentimentKnowledgeEnhancedPre-trainingforSentimentAnalysis情感分析的情感知识增强预训练AbstractSentimentKnowledgeEnhancedPre-training(SKEP),以学习多个情绪分析任务的统一情绪表示。在自动挖掘的知识的帮助下,SKEP进行情感掩蔽,构建三个情感知识预测目标,将词级、极性级和方面级的情感
mengmeng0109
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2022-11-20 04:22
【读点论文】EfficientViT:
Enhanced
Linear Attention for High-Resolution Low-Computation将softmax注意力转变为线性注意力
EfficientViT:EnhancedLinearAttentionforHigh-ResolutionLow-ComputationVisualRecognitionAbstract视觉transformer(ViT)在许多视觉任务中取得了显著的性能。然而,在针对高分辨率移动视觉应用时,ViT次于卷积神经网络(CNNs)。ViT的关键计算瓶颈是softmax注意模块,它的计算复杂度与输入分辨
羞儿
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2022-11-20 00:10
论文笔记
【Rep】RepBNN: towards a precise Binary Neural Network with
Enhanced
Feature Map viaRepeating(2022.1)
论文题目:RepBNN:通过重复增强特征映射的精确二进制神经网络论文地址:https://arxiv.org/abs/2207.09049摘要:二进制神经网络(BNN)是卷积神经网络的极端量化版本,所有特征和权值都映射到1比特。尽管BNN节省了大量的内存和计算量,使得CNN能够在边缘或移动设备上应用,但由于二值化后的表示能力下降,BNN的网络性能下降。本文提出了一种新的可替换且易于使用的卷积模块R
一根藤~
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2022-11-19 22:22
Rep
计算机视觉
人工智能
Reinforcement Learning
Enhanced
Heterogeneous Graph Neural Network阅读笔记
强化学习增强异质图神经网络代码源:https://github.com/zhiqiangzhongddu/RL-HGNN摘要异构信息网络(HINs)涉及多种节点类型和关系类型,在许多实际应用中非常普遍。近年来,异质图表示学习(heterogeneousgraphrepresentationlearning,HGRL)得到了越来越多的关注,其目的是将HIN中丰富的结构和语义信息嵌入到低维节点表示中。
DifferenceEngine
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2022-11-19 20:39
人工智能
强化学习
【论文学习】:Multi-Person Pose Estimation for PoseTrack with
Enhanced
Part Affinity Fields
论文地址:https://posetrack.net/workshops/iccv2017/pdfs/ML_Lab.pdf这篇文章,初见简直惊艳以及钦佩,加上参考文献才4面纸,效果竟然拿到了2017年ICCVChallenge1:Single-FramePersonPoseEstimation的第一名。ps:先简单看下论文说的什么。本文给我最大的启示是:人体姿势估计和语义分割之间有着紧密联系。一些
业精于勤荒于嬉-行成于思而毁于随
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2022-11-15 16:46
论文学习
【EMNLP2019】Event Representation Learning
Enhanced
with External Commonsense Knowledge
p1in2019/12/3论文名称:EventRepresentationLearningEnhancedwithExternalCommonsenseKnowledge………:常识信息增强的事件表示学习论文作者:丁效,廖阔,刘挺,段俊文,李忠阳论文来源:EMNLP2019下载链接:https://arxiv.org/pdf/1909.05190.pdf源码链接:https://github.co
imsuhxz
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2022-11-06 07:28
每日阅读
事件表示
5: 文本处理工具
ASCII,Unicode或其他编码的纯文字的文件.Vim是一款使用最多的Linux平台的文本编辑工具vim安装:#最小化安装的系统,需要单独安装vim包[root@demo-c8~]#rpm-qlvim-
enhanced
随便写写咯
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2022-11-02 06:20
论文阅读:Non-locally
Enhanced
Encoder-Decoder Network for Single Image De-raining
这是2018ACMMM的一篇论文,在整理ERL-Net的时候发现结构同为编解码结构,一起看看。不过论文有点难懂,之前理解还不是很透彻,这次再下点功夫好好看一下。2018ACMMM:NLEDN代码:NLEDN对于现有的去雨方法,要么专注于网络的入口和出口,将输入图像分解为高和低频率信息和使用残差学习减少映射范围,或专注于级联的学习框架将去雨任务分解成多阶段任务。本文主要是提出了一种基于编解码结构的端
行走的歌
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2022-10-20 22:58
文献阅读
图像处理
计算机视觉
人工智能
深度学习
机器学习
图像去雨
[总结] 常见图像增强方法总结(附实现代码)
ImageEnhanceModule(PIL库)介绍ImageEnhanceModule包含多个用于图像增强的类(称为enhancerclass),每个类都含有enhance方法:enhancer.enhance(factor)->
enhanced
_image
没头脑的自留地
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2022-10-02 07:37
图像增强
计算机视觉
BasicVSR++: Improving Video Super-Resolution with
Enhanced
Propagation and Alignment阅读笔记
BasicVSR++:ImprovingVideoSuper-ResolutionwithEnhancedPropagationandAlignmentBasicVSR++:通过增强传播和对齐提高视频超分辨率论文:https://arxiv.org/pdf/2104.13371.pdf代码:GitHub-open-mmlab/mmediting:OpenMMLabImageandVideoEdit
写Bug的小廉
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2022-09-28 07:19
视频超分辨率
pytorch
pytorch
深度学习
计算机视觉
centos7 配置lamp 环境
centos7)+mysql5.7.24因为新系统不能确认哪些指令已经搭建所以安装前需要确认下是否拥有检测是否已经安装过Vimrpm-qa|grepvim显示出完整的包名:vim-common,vim-
enhanced
奋斗的工程师
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2022-09-23 16:30
centos
linux
vim
论文笔记之EDVR: Video Restoration with
Enhanced
Deformable Convolutional Networks
EDVR:VideoRestorationwithEnhancedDeformableConvolutionalNetworks金字塔、级联和可变形卷积的对齐时间空间注意力融合整体架构(这篇文章当时写的时候还没入门视频超分,只是粗略的记录了当时的阅读经历,现在重新写了一篇细致的EDVR,欢迎阅读2022.5.4)论文地址:https://arxiv.org/abs/1905.02716代码地址:h
暖风️
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2022-09-17 07:23
超分
超分辨率重建
计算机视觉
深度学习
神经网络
算法
视频超分算法EDVR:Video Restoration with
Enhanced
Deformable Convolutional Network超分辨率重建
这篇文章结合了TDAN中时间可变形网络的优势和Robust-VSR中融合注意力机制的优势,在此基础上注入了金字塔结构,提出了一种新的VSR方法EDVR(EnhancedDeformableVideoRestoration),主要分为两个具体部分:金字塔级联可变形对齐网络(PCD)和时空注意力融合超分网络(TSA)。是适用于多种视频恢复任务的通用体系结构,包括超分辨率、去模糊、去噪、去块等。原文链接
暖风️
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2022-09-17 07:23
超分
超分辨率重建
深度学习
计算机视觉
神经网络
算法
谣言检测——《MFAN: Multi-modal Feature-
enhanced
Attention Networks for Rumor Detection》
论文信息论文标题:MFAN:Multi-modalFeature-enhancedAttentionNetworksforRumorDetection论文作者:JiaqiZheng,XiZhang,SanchuanGuo,QuanWang,WenyuZang,Yo
关注我更新论文解读
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2022-09-10 15:00
Knowledge structure
enhanced
graph representation learning model for attentive knowledge tracing
前言这篇是一篇期刊论文,篇幅较长,且代码不公开。作者所发表的期刊很好,是SCI一区的文章,因此可靠性很强。这篇文章像是我上周分享的一篇文章GIKT的改进,改进点主要有两点:一,缓解图的稀疏性;二,构造异质图,使用Metapath2vec进行embedding。如果不熟悉GIKT的读者,可以去我上一篇的博客查看解析:CIKM-2021Multi-FactorsAwareDual-Attentiona
奥特曼熬夜不sleep
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2022-07-17 07:12
cnn
深度学习
人工智能
Knowledge-Aware Graph-
Enhanced
GPT-2 for Dialogue State Tracking论文笔记
Knowledge-AwareGraph-EnhancedGPT-2forDialogueStateTracking本文是英国英国剑桥大学工程系发表在EMNLP2021上面的论文用于对话状态追踪的知识感知图形增强GPT-2Abstract对话状态追踪是对话系统的核心。重点关注的问题是:模型架构捕获的是序列生成对话状态时容易丢失的跨域下不同的域槽的关系和依赖。目前生成DST中很好的基线GPT-2中存
酥到没边本人
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2022-07-13 09:46
对话状态追踪
python
所需即所获:像IDE一样使用 vim
v0.1.5,2016-03-30,新增/优化:0)采用vundle作为插件管理器,并统一采用各插件在github.com的地址;1)C++11/14语法高亮插件从STL-Syntax换为vim-cpp-
enhanced
-highlight
TD_时缔
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2022-06-17 22:09
知识点
论文阅读笔记:End-to-End Single Image Fog Removal using
Enhanced
Cycle Consistent Adversarial Networks
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1902.01374.pdfTableofContents主要贡献:缺陷:0.论文提出的数据集(MRFID)(尚未开源)1.论文的主要思路是:1.1实现去雾过程:有雾图像》》》清晰图像1.2.逆向生成雾图:清晰图像》》》有雾图像1.3训练数据的合成(使用CNN)2.实验结果4.客观评价指标:在真实的数据上测评主要贡献:该系统使用不成对的雾和无雾
今天敲代码了么
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2022-06-11 07:53
论文阅读笔记
图像去雾
End-to-End Single Image Fog Removal using
Enhanced
Cycle ConsistentAdversarial Networks-2019
概述:使用增强循环一致对抗网络的端到端单图像雾去除本文开发了一个端到端的学习系统,它使用不成对的雾和无雾训练图像、对抗性鉴别器和循环一致性损失来自动构建去雾系统。与CycleGAN类似,我们的系统有两条转换路径;一个将雾图像映射到无雾图像域,另一个将无雾图像映射到雾图像域。我们的系统不是单阶段映射,而是在每个转换路径中使用两阶段映射策略来提高除雾效果。此外,我们通过嵌入大气退化原理和天空先验来明确
啦啦啦啦啦啦.
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2022-06-11 07:03
计算机视觉
深度学习
人工智能
安装zerotier实现内网穿透
因此可选择添加一些工具1、查看能否ping通网络;2、wgetyuminstall-ywget3、ifconfigyuminstall-ynet-tools4、vim工具yuminstall-yvim-
enhanced
5
Code_Pianist
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2022-06-08 20:51
服务器
Linux
linux
centos
服务器
Boosting the Generalization Capability in Cross-Domain Few-shot Learning via Supervised Autoencoder
ICCV2021/papers/Liang_Boosting_the_Generalization_Capability_in_Cross-Domain_Few-Shot_Learning_via_Noise-
Enhanced
_ICCV
_孤鸿寄语_
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2022-05-21 07:00
论文笔记
深度学习
迁移学习
神经网络
OpenHarmony3.1 Release版本关键特性解析——
Enhanced
SWAP内存管理
针对传统内存方案及管理机制的不足,OpenHarmony构建了一套完善的内存解决方案——ESWAP。
OpenHarmony开发者社区
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2022-05-17 17:00
OpenHarmony 3.1 Release版本关键特性解析——
Enhanced
SWAP内存管理
作者:樊成阳、陈杰OpenAtomOpenHarmony(以下简称“OpenHarmony”)是面向全场景泛终端设备的操作系统,终端设备内存性能的强弱会直接影响用户的体验。终端设备的内存差异很大,对于内存比较小的终端设备,内存优化方案无疑是增强内存性能、提升用户体验的关键。针对传统内存方案及管理机制的不足,OpenHarmony构建了一套完善的内存解决方案——ESWAP。1.传统内存方案及管理机制
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2022-05-09 11:04
openharmony
Enhanced
SWAP内存管理 OpenHarmony构建新的内存管理优化方案——ESWAP
OpenHarmony是面向全场景泛终端设备的操作系统,终端设备内存性能的强弱会直接影响用户的体验。终端设备的内存差异很大,对于内存比较小的终端设备,内存优化方案无疑是增强内存性能、提升用户体验的关键。针对传统内存方案及管理机制的不足,OpenHarmony构建了一套完善的内存解决方案——ESWAP。1.传统内存方案及管理机制在传统的Linux内存优化方案中,终端设备通常采用SWAP及ZRAM内存
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2022-04-27 12:22
内存管理
论文笔记 EMNLP 2020|Affective Event Classification with Discourse-
enhanced
Self-training
文章目录1简介1.2创新2方法3实验1简介论文题目:AffectiveEventClassificationwithDiscourse-enhancedSelf-training论文来源:EMNLP2020论文链接:https://aclanthology.org/2020.emnlp-main.452.pdf1.2创新提出了一个基于BERT的监督分类模型,用于情感事件识别。提出了一种discou
hlee-top
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2022-03-30 07:04
NLP
论文
情感事件分类
自然语言处理
论文笔记 EMNLP 2020|Resource-
Enhanced
Neural Model for Event Argument Extraction
文章目录1简介1.1动机1.2创新2方法3实验1简介论文题目:Resource-EnhancedNeuralModelforEventArgumentExtraction论文来源:EMNLP2020论文链接:https://aclanthology.org/2020.findings-emnlp.318.pdf1.1动机对于事件论元抽取,以前的方法存在下面挑战:1)数据缺失;2)捕捉长距离依赖;3
hlee-top
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2022-03-30 07:32
NLP
论文
自然语言处理
深度学习
事件论元抽取
论文笔记 EMNLP 2020|Edge-
Enhanced
Graph Convolution Networks for Event Detection with Syntactic Relation
文章目录1简介1.1动机1.2创新2背景知识3方法4实验1简介论文题目:Edge-EnhancedGraphConvolutionNetworksforEventDetectionwithSyntacticRelation论文来源:EMNLP2020论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.10757.pdf代码链接:https://github.com/cuishiyao9
hlee-top
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2022-03-30 07:31
NLP
论文
机器学习
深度学习
事件检测
上一页
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