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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

(cilp)LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervision从自然语言监督中学习可迁移的视觉模型openAI2021年2月48页PDFCODECLIP(ContrastiveLanguage-ImagePre-Training)对比语言图像预训练模型引言它比ImageNet模型效果更好，计算效率更高。尤其是zero-sho

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RegularPaper,ShortPaper,DemoPaper和Poster是常见的四种会议论文的类别。期刊并没有ShortPaper,DemoPaper,或者Poster。

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理论方面的论文也都是英文的8.NearHuman-LevelPerformanceinGrammaticalErrorCorrectionwithHybridMachineTranslation昨天一天没看论文

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很久没动过笔，严格点说，没写过像样的东西——论文、作业那种，都不像样。这篇也别抱太大希望。本来昨儿就想着写写东西，磨蹭磨蹭又不愿了，只是后来答应了别人，今天回来也算还个愿。