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QChart综述
首篇大模型压缩论文
综述
首篇大模型压缩
综述
来啦!!!
卷心菜不卷Iris
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2023-11-21 10:01
论文
LLM
大模型
模型压缩
大模型压缩首篇
综述
来啦~~
来自:对白的算法屋进NLP群—>加入NLP交流群近来,LLM以惊人的推理效果惊艳全世界,这得益于它巨大的参数量与计算任务。以GPT-175B模型为例,它拥有1750亿参数,至少需要320GB(以1024的倍数计算)的半精度(FP16)格式存储空间。此外,为了有效管理操作,部署该模型进行推理至少需要五个A100GPU,每个GPU配备80GB内存。巨大的存储与计算代价让有效的模型压缩成为一个亟待解决的
zenRRan
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2023-11-21 10:28
人工智能
自然语言处理
人机交互-语音交互方法
综述
上图展示了智能语音的界面架构,从中可以看出,语音交互所涉及的技术模块有4个部分,如下图所示:首先,通过应用自动语音识别技术听到用户说的话,然后应用自然语言理解来分析语句的含义,随后用自然语言生成对话结果,最后应用文字转语音技术将结果播放给用户,完成与用户的语音交互。下面分别介绍这几种技术:自动语音识别:AutomaticSpeechRecognition,ASRASR是通过声学模型和语言模型,将人
yuxy36
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2023-11-21 08:26
人机交互
【左程云算法全讲10】打表技巧和矩阵处理技巧
系列
综述
:目的:本系列是个人整理为了秋招面试的,整理期间苛求每个知识点,平衡理解简易度与深入程度。
逆羽飘扬
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2023-11-21 07:12
左程云算法
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【左程云算法全讲13】暴力递归
系列
综述
:目的:本系列是个人整理为了秋招面试的,整理期间苛求每个知识点,平衡理解简易度与深入程度。
逆羽飘扬
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2023-11-21 07:12
左程云算法
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【左程云算法全讲11】贪心算法 & 并查集
系列
综述
:目的:本系列是个人整理为了秋招面试的,整理期间苛求每个知识点,平衡理解简易度与深入程度。
逆羽飘扬
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2023-11-21 07:36
左程云算法
算法
贪心算法
《Deep learning for time series classification a review》基于深度学习的时间序列分类
综述
1.引言本文针对以下开放性问题:TSC目前最先进的DNN是什么?当前的DNN方法是否达到TSC的最先进性能并且不如HIVECOTE复杂?哪种类型的DNN架构最适合TSC任务?随机初始化如何影响深度学习分类器的性能?最后:是否可以避免DNN的黑盒效应以提供可解释性?我们的实验表明,不仅DNN能够明显优于NN-DTW,而且使用深度残差网络架构也能够获得与COTE和HIVE-COTE没有显着差异的结果(
ManRock
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2023-11-21 07:34
深度学习
分类
人工智能
CVE-2020-0796 漏洞的检测及修复
通告背景2020年3月11日,某国外安全公司发布了一个近期微软安全补丁包所涉及漏洞的
综述
,其中谈到了一个威胁等级被标记为Critical的SMB服务远程代码执行漏洞(CVE-2020-0796),攻击者可以利用此漏洞远程无需用户验证通过发送构造特殊的恶意数据导致在目标系统上执行恶意代码
余生似梦
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2023-11-21 06:53
3D重建算法
综述
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达三维重建算法广泛应用于手机等移动设备中,常见的算法有SfM,REMODE和SVO等。2.2双目/多目视觉双目视觉主要利用左右相机得到的两幅校正图像找到左右图片的匹配点,然后根据几何原理恢复出环境的三维信息。但该方法难点在于左右相机图片的匹配,匹配地不精确都会影响最后算法成像的效果。多目视觉采用三个或三个以上摄像机来提高匹配的精度
小白学视觉
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2023-11-20 20:23
算法
神经网络
python
计算机视觉
机器学习
ARM Trustzone 技术(一)
综述
从2008年12月ARM公司第一次releaseTrustzone技术白皮书,已经过去了十年。2013年Apple推出了第一款搭载指纹解锁的iPhone:iPhone5s,用以保证指纹信息安全的SecureEnclave技术据分析深度定制了ARMtrustzone架构,印象中这大概是Trustzone技术第一次走进大众视线。到如今Trustzone技术已经成为移动安全领域的重要基础技术,你也许不了
kunkliu
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2023-11-20 15:32
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arm-trustzone
arm
中国医疗美容行业深度调研分析及投资战略咨询报告2021-2027年
1.1.1基本概念1.1.2相关属1.2医疗美容行业分类和特点1.2.1行业分类1.2.2行业特点第二章2019-2021年全球医疗美容行业发展分析及经验借鉴2.12019-2021年全球医疗美容行业发展
综述
qq_1106715599
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2023-11-20 14:24
区块链
big
data
深度学习
【MATLAB】GA优化算法整定PID控制器参数(三)—— 一阶带时延的被控对象
目录0背景1遗传算法介绍与发展1.1遗传算法的简单介绍1.2算子的操作与理解1.3遗传算法的研究发展2被控对象介绍2.1带时延二阶系统的传递函数2.2适应度评价函数的
综述
3PID参数整定3.1GA算法的
昔时扬尘处
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2023-11-20 13:42
参数整定
PID参数整定
遗传算法
基于协同过滤算法的图书推荐系统设计与实现
DesignandImplementationofaBookRecommendationSystemBasedonCollaborativeFilteringAlgorithm目录目录2摘要3关键词3第一章引言41.1研究背景41.2研究目的51.3研究意义6第二章相关技术
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2023-11-20 12:21
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脑肿瘤介绍传统方法分割TransformerMethodPureTransformerVITBIShttps
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2023-11-20 12:45
kmeans
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计算机视觉
Deep Learning for Image and Point Cloud Fusion in Autonomous Driving: A Review(自动驾驶图像点云融合深度学习
综述
)论文笔记
原文链接:https://arxiv.org/pdf/2004.05224.pdfII.深度学习的简要回顾B.点云深度学习本文将点云深度学习方法分为5类,即基于体素、基于2D视图、基于点、基于图以及基于索引/树的方法。(2)基于索引/树的方法引入树状数据结构(如kd树、八叉树),自适应地划分分辨率,减小计算量。通过建立不平衡的树,可以根据点云密度划分区域。这样,点密度低的区域可以有低分辨率。根据树
byzy
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2023-11-20 07:35
自动驾驶3D目标检测综述类文章
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DeepLearningfor3DPointClouds:ASurvey作者:YulanGuo,HanyunWang,QingyongHu,HaoLiu,LiLiu,andMohammedBennamoun
dxzysk
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2023-11-20 07:26
3D点云
深度学习
深度学习
自然语言处理-神经网络史
综述
本文试图将大约15年的工作量浓缩为今天最重要的八个里程碑,因此省略了许多相关和重要的发展。特别是,主要介绍神经网络方法,其他方法暂时忽略。更重要的是,本文中提出的许多神经网络模型建立在同一时代的非神经网络上。2001年-神经语言模型语言建模是在给定前面的单词的情况下预测文本中的下一个单词的任务。它可能是最简单的语言处理任务,具有实际应用,如智能键盘,电子邮件响应建议(Kannanetal。,201
城市中迷途小书童
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2023-11-20 07:45
《A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation》阅读笔记
ASurveyonDeepLearning-basedFine-grainedObjectClassificationandSemanticSegmentation》基于深度学习的细粒度对象分类和语义分割的
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为什么是
AncilunKiang
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2023-11-20 03:22
论文阅读笔记
深度学习
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论文笔记
《Fine-Grained Image Analysis with Deep Learning: A Survey》阅读笔记
论文标题《Fine-GrainedImageAnalysiswithDeepLearning:ASurvey》作者魏秀参,南京理工大学初读摘要与上篇
综述
相同:细粒度图像分析(FGIA)的任务是分析从属类别的视觉对象
AncilunKiang
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2023-11-20 03:22
论文阅读笔记
深度学习
论文阅读
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Beyond One-Model-Fits-All: A Survey of Domain Specialization for Large Language Models
超越一个模型适合所有:大型语言模型领域专业化
综述
摘要1引言1.1相关
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2领域专业的分类2.1背景2.2领域专业的技术分类3领域专业化的外部增强3.1领域知识增强3.1.1LLM中显性知识的利用3.1.2LLM
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2023-11-20 03:21
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基于深度学习的超分辨率
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1.单图像超分辨率重建SISR方法框架由两部分组成,非线性映射学习和上采样模块。非线性映射学习模块负责完成LR到HR的映射,这过程中利用损失函数引导和监督学习的进程;上采样模块实现重建图像的放大,两个模块协同完成SISR1.1超分框架(1)前端上采样超分框架前端上采样避免在低维进行映射学习,降低了学习难度,但噪声和模糊也被放大,并且高维卷积运算增加计算量,消耗更多资源(2)后端上采样超分框架该框架
teacher_ma_
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2023-11-20 02:21
计算机视觉
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基于深度学习的单帧图像超分辨率重建
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论文标题:基于深度学习的单帧图像超分辨率重建
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作者:吴靖,叶晓晶,黄峰,陈丽琼,王志锋,刘文犀发表日期:2022年9月阅读日期:2023.11.18研究背景:图像超分辨率重建是计算机视觉中的基本图像处理技术之一
小蒋的技术栈记录
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2023-11-20 02:46
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中国物流园区潜力评估及十四五战略研究报告2022-2028年
中国物流园区潜力评估及十四五战略研究报告2022-2028年第1章:中国物流园区发展
综述
1.1物流园区的相关概述1.1.1物流园区的概念(1)国内的概念及定义(2)国外的定义简介1.1.2物流园区的内涵
qq_1106715599
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2023-11-20 00:48
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实时追踪科研动态丨谷歌、马克斯·普朗克光科学研究所等机构精选新论文
结合前沿动态订阅功能,精选arXiv当日热门新论文,形成论文
综述
,让大家更加快速了解前沿动态。如果想要对某篇论文进行深入对话
AMiner学术搜索和科技情报挖掘
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2023-11-19 23:34
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SetLegendVisiableSetRubberBandCPP内容测试函数需要用到的头文件:#include#include#include#include#include#include#include#include直白一点说明,
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2023-11-19 21:41
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网络空间安全论文笔记3——缺陷
Asystematicliteraturereviewonsoftwaredetectpredictionusingartificialintelligence:Datasets,DataValidationMethods,Approaches,andTools软件缺陷预测的系统文献
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TARO_ZERO
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2023-11-19 21:53
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1.40 基于WiFi的室内定位深度学习方法
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[J].JournalofInformationandTelecommunication,2022,6(2):163-216.以下为文章的中文翻译文章的前半部分参照:基于WiFi的室内定位深度学习方法
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weixin_42963026
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2023-11-19 21:18
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BEV感知
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随着自动驾驶传感器配置多模态化、多源化,将多源信息在unifiedView下表达变得更加关键。
xiaoooli
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2023-11-19 19:20
自动驾驶
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复旦大学邱锡鹏组最新
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:A Survey of Transformers!
作者|Tnil@知乎编辑|NewBeeNLP转眼Transformer模型被提出了4年了。依靠弱归纳偏置、易于并行的结构,Transformer已经成为了NLP领域的宠儿,并且最近在CV等领域的潜能也在逐渐被挖掘。尽管Transformer已经被证明有很好的通用性,但它也存在一些明显的问题,例如:核心模块自注意力对输入序列长度有平方级别的复杂度,这使得Transformer对长序列应用不友好。例如
人工智能与算法学习
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2023-11-19 19:45
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清北联合发布TransformRL
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©作者|WenzheLi等来源|机器之心强化学习(RL)为顺序决策提供了一种数学形式,深度强化学习(DRL)近年来也取得巨大进展。然而,样本效率问题阻碍了在现实世界中广泛应用深度强化学习方法。为了解决这个问题,一种有效的机制是在DRL框架中引入归纳偏置。在深度强化学习中,函数逼近器是非常重要的。然而,与监督学习(SL)中的架构设计相比,DRL中的架构设计问题仍然很少被研究。大多数关于RL架构的现有
PaperWeekly
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2023-11-19 19:05
transformer
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】Transformer in Time Series:A Survey 论文笔记
文章全名:TransformersinTimeSeries:ASurvey文章链接:[论文地址]([2202.07125v2]TransformersinTimeSeries:ASurvey(arxiv.org))来源:IJCAI2023完成单位:阿里巴巴达摩院、上海交通大学摘要Transformer在自然语言处理和计算机视觉领域都取得了诸多成果,Transformer的捕获长距离依赖和交互的能力
Henry_Zhao10
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2023-11-19 19:03
Transformer
论文笔记
时间序列
transformer
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【RL+Transformer
综述
】A Survey on Transformers in Reinforcement Learning论文笔记
文章题目:ASurveyonTransformersinReinforcementLearning论文地址:论文地址来源:arxiv完成单位:清华大学、北京大学、BAAI、腾讯IntroductionTransformer结构能够建模长期的依赖关系,并且具有良好的伸缩性(可处理不同长度的序列数据)最初将Transformer运用到强化学习,是通过将自注意力应用到表征学习,来提取实体间的关系,从而更
Henry_Zhao10
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2023-11-19 19:56
Transformer
强化学习
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CNN+Transformer!谷歌提出BoTNet:新主干网络!在ImageNet上达84.7%准确率!
强烈推荐小白看一下这两篇视觉Transformer
综述
:华为和北大等提出视觉Transformer:全面调研又一篇视觉Transformer
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Amusi(CVer)
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2023-11-19 17:58
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Linux MMC子系统 - 5.eMMC 5.1工作模式-引导模式
微信公众号:嵌入式那些事
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Host和eMMC设备之间的所有通信都由Host控制。总线上的所有通信都是以Host发
jackailson
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Linux内核与驱动
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综述
:目标检测二十年(机翻版)(未完
原文地址20年来的目标检测:一项调查摘要关键词一介绍二目标检测二十年A.一个目标检测的路线图1)里程碑:传统探测器ViolaJones探测器HOG检测器基于可变形零件的模型(DPM)2)里程碑:基于CNN的两阶段探测器RCNNSPPNetFastRCNNFasterRCNN特征金字塔网络(FPN)3)里程碑:基于CNN的单阶段探测器您只看一次(YOLO)中心网络DETRB.对象检测数据集和度量标准
sylviiiiiia
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2023-11-19 11:19
目标检测
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大型语言模型
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,非常详细,格局打开!A Survey of Large Language Models
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,非常详细,格局打开!ASurveyofLargeLanguageModels返回论文和资料目录论文地址项目地址1.导读讲得通俗易懂,且格局拉满!
小怪兽会微笑
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2023-11-19 10:08
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大模型的全面回顾,看透大模型 | A Comprehensive Overview of Large Language Models
大模型的全面回顾:AComprehensiveOverviewofLargeLanguageModels返回论文和资料目录论文地址1.导读相比今年4月的中国人民大学发表的大模型
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,这篇
综述
角度更侧重于大模型的实现
小怪兽会微笑
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2023-11-19 10:02
AGI
Deep
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我的智慧生物
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前言在选择科研方向时,考虑自己的兴趣和职业目标是非常重要的:
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论文,尤其是在深度强化学习和区块链这样的前沿技术领域,能够帮助建立扎实的理论基础,并且对整个领域有一个全面的认识。
Joy T
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慕一Chambers
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2023-11-19 08:39
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大型语言模型中的幻觉研究
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《软件测试 第 2 版》读书笔记
前两部分1~7章(第一部分软件测试
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果果是女生
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2023-11-19 06:12
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【大模型公开课】清华大学刘知远团队大模型公开课学习笔记——1.4自然语言处理基础与应用
1图灵测试2自然语言处理有一个关于NLP领域比较好的
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:AdvancesinNaturalLanguageProcessing发表在2015年的Science上比较适合了解NLP的基本知识。
量子-Alex
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2023-11-19 05:37
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走出思维泥潭
我们还问老师说应该写成什么结构,老师说首先要会写文献
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。好多像我一样不会写论文的学生,会把文献
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写得特别特别地长。因为这样做,字数就凑够了。实际上真的是浪费了很多时间。
Rebecca余
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2023-11-19 04:35
青源 LIVE 预告 | 华为诺亚韩凯:视觉 Transformer
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Transformer在视觉领域逐渐发力,并形成一股新的趋势。今年ICCV最佳论文奖(马尔奖)即颁给了Transformer的研究工作。在ViT(VisionTransformer)方面,华为诺亚方舟实验室有深厚的研究工作,华为高级研究员韩凯继之前的《TransformerinTransformer论文链接:https://arxiv.org/pdf/2012.12556.pdf智源社区特邀请了论
智源社区
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2023-11-19 04:11
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区块链技术及其对大数据分析的影响
区块链技术及其对大数据分析的影响李升伟
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在这里,我们将帮助您掌握区块链与大数据这两大技术及其交汇的基础知识[1]。
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人脸检测算法(附资源)
[人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一,它在安防监控,人证比对,人机交互,社交和娱乐等方面有很强的应用价值,也是整个人脸识别算法的第一步。问题描述人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置,算法的输出是人脸外接矩形在图像中的坐标,可能还包括姿态如倾斜角度等信息。下面是一张图像的人脸检测结果:ff96f8b26fd32ce2d173a693b499a3efdb3aaf5a虽
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