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工作四年多，在这之前，还没有写过自己的论文、课题。上一次写课题，还是沾的灵犀的光，她负责写，我就辅助一下，确实没发挥什么作用。于是，幸运的挂了个名。其实去年也是尝试着去写了的。

一、GhostNet论文论文地址：1911.11907.pdf(arxiv.org)二、GhostNet结构GhostNet是一种高效的目标检测网络，具有较低的计算复杂度和较高的准确性。

下午是文献演习课，这位教授非常好，教学的思路很独特，会让学生准备材料，来讲授，课上发表，其他人提出问题及讨论，促成他整个论文的成型，确实是很好的教学

005、昨天在整理老师药方的时候，突然之间就萌生了两个论文题目，果然大数据时代，数字的排列组合可以产生无限的可能，但是前提是，我们有数据基础么？006、

博主简介：我是高斯小哥，一名来自985高校的普通本硕生，曾有幸在中科院顶刊发表过一作论文。多年的深度学习研究和实践，让我逐渐熟练掌握了PyTorch框架，每一步成长都离不开持续的学习和积累。

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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2406.14239代码地址：https://github.com/LilianHollard/LeYOLO/tree/main在深度神经网络中，计算效率对于目标检测至关重要

Science|三篇背对背Science论文揭示肿瘤蛋白质相互作用图谱原创图灵基因图灵基因今天收录于话题#前沿生物大数据分析与科学界的许多其他成员一样，NevanKrogan博士去年将他的加州大学旧金山分校

毕业设计（论文）题目：美食信息推荐系统摘要使用旧方法对美食信息推荐系统的信息进行系统化管理已经不再让人们信赖了，把现在的网络信息技术运用在美食信息推荐系统的管理上面可以解决许多信息管理上面的难题，比如处理数据时间很长

文章目录~1.AutoGluon-Multimodal(AutoMM):SuperchargingMultimodalAutoMLwithFoundationModels2.FusionofDomain-AdaptedVisionandLanguageModelsforMedicalVisualQuestionAnswering3.CatLIP:CLIP-levelVisualRecognitio

论文链接简单来说，就是你SFT微调的时候得考虑RAG的场景。RAG什么场景？

一、前言在上一篇文章《RAFT：让大型语言模型更擅长特定领域的RAG任务》中，我们介绍了RAFT训练方法，RAFT（检索增强微调）是一种训练方法，可以提高大型语言模型(LLM)在开卷、域内问答任务中的性能。给定一个问题和一组检索到的文档，RAFT训练LLM从文档中识别并引用最相关的片段，这些片段有助于回答问题，同时忽略不相关或分散注意力的信息。通过训练模型识别相关信息并提供佐证，RAFT可以增强L

可是这个论文是用一些之前没学过的方

摘要论文提出了一种名为UnCounTR的模型，该模型能够在没有任何手动标注的情况下学习进行基于参考的对象计数。

博主简介：985高校的普通本硕，曾有幸发表过人工智能领域的中科院顶刊一作论文，熟练掌握PyTorch框架。技术专长：在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。

系列文章目录【可控图像生成系列论文（一）】简要介绍了MimicBrush的整体流程和方法；【可控图像生成系列论文（二）】就MimicBrush的具体模型结构、训练数据和纹理迁移进行了更详细的介绍。

复现论文GTM-Transformer过程中的数据集直接用vscode打开的效果没法看importtorch#Loadcategoryandcolorencodingscat_dict=torch.load

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，刚开始学习仿真的确枯燥，项目“跑起来”才是大家学习下去的动力，国内参考文献太少了，sumo官网又是纯英文，出于此产生了本篇教程，在写作过程中引用了几位CDDN博主的文章，还有两篇介绍车联网仿真模型的论文

专栏内容(赛前预售价99，比赛期间299):2024数学建模国赛期间会发布思路、代码和优秀论文。

还有一篇论文，就等着到了后年就可以拿证了。想着自己就要熬过去了。会是苦尽甘来吗？也不见得。我去学了会计，看看自己以后能否做这一行。学是学得不错。

5号6号半价，会结合历年优秀论文、人工智能深度学习算法、chatgpt。会定期发布思路、代码和论文。思路和论文基本拿不到国奖，想要获得国奖的同学不要购买。适合基础差的学生，容易获得省奖！

YOLOv2介绍YOLOv2（YouOnlyLookOnceversion2）是一种用于目标检测的深度学习模型，由JosephRedmon等人于2016年提出，并详细论述在其论文《YOLO9000:Better

整值训练和尖峰驱动推理脉冲神经网络用于高性能和节能的目标检测与人工神经网络(ANN)相比，脑激励的脉冲神经网络(SNN)具有生物合理性和低功耗的优势。由于SNN的性能较差，目前的应用仅限于简单的分类任务。在这项工作中，我们专注于弥合人工神经网络和神经网络在目标检测方面的性能差距。我们的设计围绕着网络架构和尖峰神经元。当行人检测遇到多模态学习时：通才模型和基准数据集近年来，利用不同传感器模态(如RG

MambaIR：状态空间模型图像恢复的简单基线近年来，图像恢复技术取得了长足的进步，这在很大程度上归功于现代深度神经网络的发展，如CNN和Transformers。然而，现有的修复骨干往往面临全局接受域和高效计算之间的两难困境，阻碍了它们在实践中的应用。最近，选择性结构化状态空间模型，特别是改进的Mamba模型，在线性复杂度的长程依赖建模方面显示出了巨大的潜力，为解决上述困境提供了一条途径。然而，

Debunkingthe100XGPUvs.CPUmyth:anevaluationofthroughputcomputingonCPUandGPU*Authors:VictorW.Lee,ChangkyuKim,JatinChhugani,MichaelDeisher,DaehyunKim,AnthonyD.Nguyen,NadathurSatish,MikhailSmelyanskiy,Sri

今天读了一天扑翼机构设计方面的文献，印象最深的居然是一篇侧重模具成型实现微小结构加工的论文，当时的想法就是，这是什么时候发表的文献啊。

小懒说：“小组论文这种任务只能交给你了，谁叫你能力最强。”李景晨说：“感觉我们什么都没做。”我知道这些话原意是对我的赞美和肯定，但是我的心里却不那么舒服。

一是“论文内容不会有人仔细看”（当然不是不看，这里是针对本科生而言）；二是“PPT制作要精良”；三是“只答不辩，疯狂道歉”。

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无论是新闻报道、学术论文、社交媒体帖子，还是电子邮件和聊天记录，文本都是我们获取知识和信息的主要载体。然而，面对如此庞大的数据量，如何快速准确地提取出其中的关键信息，成为了文本分析领域的一个重要课题。

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2024美赛数学建模ABCDEF题思路+代码+模型+论文：2.2开赛后第一时间更新，详细内容见文末名片下面是关于2023年数学建模美赛D题分析建模与编程1.D题：PrioritizingtheUNSustainabilityGoals

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最近GraphRAG非常火，它来自微软的一篇论文《FromLocaltoGlobal:AGraphRAGApproachtoQuery-FocusedSummarization》，论文地址：https:

也许是社会学者的论文，所以文字并不精彩，很多特别的人物，都描写的特别客观、朴实，不如文学作品精彩。另外，书中大部

百篇论文博文导航AI工程之路：FT、KG、RAG与Agent技术全方位探索1.FTScalingDowntoScaleUp:AGuidetoParameter-EfficientFine-Tuning：

Ilya曾在Transformer论文发表前一个月表示深度学习已进入瓶颈期英特尔错失OpenAI投资机会，在AI竞争中陷入困境GPT-4o新版本上线，降价之外还有性能提升宇树科技开源人形机器人远程操作项目好莱坞因人工智能应用产生分歧奥特曼暗示

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网上找了下写议论文的方法，现在写作回忆一下，看看能记住多少！议论文主要由论点，论据，论证三部分组成，论点主要是作者对事物的看法，结论，观点。论据是证明论点的事例，而论证即对论点用论据进行论证。

SAFEFL:MPC-friendlyFrameworkforPrivateandRobustFederatedLearning适用于私有和鲁棒联邦学习的MPC友好框架SAFEFL，这是一个利用安全多方计算(MPC)来评估联邦学习(FL)技术在防止隐私推断和中毒攻击方面的有效性和性能的框架。概述传统机器学习（ML）：集中收集数据->隐私保护问题privacy-preservingML(PPML)采