latex论文第25页

Attention Is All You Need

文章为翻译，仅供学习参考论文下载地址：[1706.03762]AttentionIsAllYouNeed(arxiv.org)作者：AshishVaswani；NoamShazeer；NikiParmar

ggqyh·2024-02-11 18:35

Data Augmentation and Deep Learning Methods in SoundClassification: A Systematic Review

文章为翻译，仅供学习参考论文原地址：DataAugmentationandDeepLearningMethodsinSoundClassification:ASystematicReview作者：OlusolaO.Abayomi-Alli

ggqyh·2024-02-11 18:05

Deep Learning for Audio Signal Processing

论文地址：DeepLearningforAudioSignalProcessing|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore作者：HendrikPurwins,BoLi,TuomasVirtanen

ggqyh·2024-02-11 18:34

【LOAM系列】一：LOAM论文及代码阅读笔记

LOAM2014JiZhangLOAM中文注释版：https://github.com/cuitaixiang/LOAM_NOTEDLOAM笔记及A-LOAM源码阅读：https://www.cnblogs.com/wellp/p/8877990.htmlLOAM代码解析：https://blog.csdn.net/liuyanpeng12333/article/details/82737181A

塞拉摩·2024-02-11 18:02

论文学习1----理解深度学习需要重新思考泛化Understanding deep learning requires rethinking generalization

——论文地址：Understandingdeeplearningrequiresrethinkinggeneralization1、有关新闻1.1新闻一：参考1：机器之心尽管深度人工神经网络规模庞大，但它们的训练表现和测试表现之间可以表现出非常小的差异

夏洛的网·2024-02-11 18:02

H 指数问题

问题：给你一个整数数组citations，其中citations[i]表示研究者的第i篇论文被引用的次数。计算并返回该研究者的h指数。

N. LAWLIET·2024-02-11 18:53

别为自己找借口

自从工作后，几十年，除了写了三四篇论文，从没有好好写过文章。总是觉得没时间或者没一个好的环境。今年，我开始学习写作，同样的环境，我也能抽出时间。现在想想，之前都是借口。

阿霞_ecdb·2024-02-11 18:11

Markdown 数学公式详细总结

如需转载请参考【转载须知】@[toc]一、数学公式示例下面是一些常用数学公式的LaTeX语法示例。1.1公式的声明Markdown中的数学公式也分为「行中公式

·2024-02-11 18:27

因果学习及反因果学习（论文翻译）

OnCausalandAnti-causalLearning本博文对论文OnCausalandAnti-causalLearning的摘要和模型部分做了翻译和小修改，本论文主要描述因果学习中常见的几类基于函数估计的模型

三分钟湿度·2024-02-11 18:32

点云——噪声（代码）

这篇之前写的，主要是对P2B点云跟踪进行复现以及学习记录，里面也包含了一些对点云的理解P2B论文复现——点云学习记录_etw_pytorch_utils.git-CSDN博客对PTT代码是更为熟悉

江河地笑·2024-02-11 17:18

作业

这几天都是在搞作业连着三天三门课的作业这个学期终于不再有作业了跨一点点两门课之间还是可以有一点点关联的果然需要理论支撑啊哇哇哇太南了论文

爱元若哥哥·2024-02-11 17:02

在路上

我终于溜出来了虽然论文进度才到初稿（ps.魔鬼导师改的太慢了一点⑧）研究生师兄安排工作，以及学术周的考研分享，但都不想管了很久没有坐绿皮火车了，看着好有感觉，但真的好慢，有时间一定要坐绿皮去穿越戈壁！

柚子爱榛子·2024-02-11 17:23

Learn LaTeX 015 - LaTex Typeset 抄录

modal_id=7306721102380764453&showTab=postGitHubaddress:https://github.com/yasenstar/learn_latexGiteeaddress

xiaoqistar·2024-02-11 17:41

简单高效 Learn LaTeX 013 - LaTex FloatingBody Tables (44 mins) 浮动体表格

浮动体是LaTex中的一个重要概念，这个视频演示了以浮动体为载体的表格的排版应用。https://www.douyin.com/user/self?

xiaoqistar·2024-02-11 17:11

加油哇

√3.复试口语*2点+复习*10遍+√面试(8h√)1.自我介绍进一步修改(2.5h√)2.①热点搜索1个+输出(2h√)②教师的建议-完成到10条(1.5h√)③名著导读1h(1h√)3.日本手工艺论文粗略阅读

小阮小阮又甜又软·2024-02-11 17:57

2022-12-21

mba论文的类型以及写作特点（一）“MBA论文可分为专题研究类、调查研究类、案例分析类、企业诊断类四种类型。

牛奶加面包·2024-02-11 16:41

[CEOI2018]Global warming

update:20210614更改了半全角，图片，LaTeX。LinkETHANK大佬已经写过题解，但是对于没有想过来的friends可能会有点迷糊，故以此帖加以补充。

Gank_Wind·2024-02-11 16:24

【论文精读】EfficientNet

摘要以往的卷积网络模型通过缩放深度，宽度和图像大小的其中之一或之二来扩大网络以实现更好的结果，但这种思想下经常产生次优的精度和效率的算法。本文认为通过同时平衡网络宽度、深度、分辨率的缩放倍数来扩大卷积网络，可以达到更好的精度和效率。框架优化目标定义卷积网络层iii为：Yi=Fi(Xi)Y_i=F_i(X_i)Yi=Fi(Xi)其中FiF_iFi是卷积算子，YiY_iYi为输出张量，XiX_iXi为

None-D·2024-02-11 15:43

【论文精读】GPT2

摘要在单一领域数据集上训练单一任务的模型是当前系统普遍缺乏泛化能力的主要原因，要想使用当前的架构构建出稳健的系统，可能需要多任务学习。但多任务需要多数据集，而继续扩大数据集和目标设计的规模是个难以处理的问题，所以只能采取多任务学习的其他框架。目前在语言任务上表现最佳的多任务学习系统，利用了预训练和监督微调的结合，通用的预训练系统可以在微调后在多个任务上表现良好，但微调仍需要监督数据。故本文做出证明

None-D·2024-02-11 15:43

【论文精读】GPT1

摘要如何从大量未标注文本中获取词级别的信息有两个主要挑战，使用何种优化目标能有效地学习文本表示，如何有效地将学习到的表示迁移到目标任务。针对这些问题，本文提出一种无监督预训练和有监督微调的组合的半监督方法，具体为：采用两阶段训练过程，首先使用语言建模目标在大量未标注数据上学习模型的初始参数，随后使用有监督目标微调预训练模型以适应目标任务模型架构使用Transformer，其在处理文本中的长期依赖关

None-D·2024-02-11 15:42

【论文精读】Swin Transformer

摘要ViT的缺点：Transformer在语言处理中的基本元素是wordtoken，其特点是语义信息比较密集。而ViT中token的尺度（scale）是固定的，且视觉token携带的语义信息比语言文字序列差，故认为不适合视觉应用图像分辨率高，像素点多，如果采用ViT模型，自注意力的计算量会与像素的平方成正比，计算复杂度过高是导致ViT速度慢的主要原因故本文做出改进：基于滑动窗口机制，具有层级设计（

None-D·2024-02-11 15:12

【论文精读】ViT-Adapter

摘要视觉transformer类的模型可以分为普通ViT和视觉transformer变体两类。后者通常使用局部空间操作将特定于视觉的归纳偏差引入到其架构中，故而可以产生更好的结果（如SwinTransformer）。但普通的ViT可以使用包括图像，视频和文本的大量多模态数据进行预训练，这鼓励模型学习丰富的语义表示，但与特定于视觉的transformer变体相比，普通ViT在密集预测方面有决定性的缺

None-D·2024-02-11 15:12

【论文精读】 Vision Transformer（ViT）

摘要验证了当拥有足够多的数据进行预训练的时候，ViT的表现就会超过CNN，突破transformer缺少归纳偏置的限制，可以在下游任务中获得较好的迁移效果。架构如上图，给定图像x∈RH×W×Cx\in\Reals^{H\timesW\timesC}x∈RH×W×C分割为2Dpatch序列xp∈RN×(P2⋅C)x_p\in\Reals^{N\times(P^2\cdotC)}xp∈RN×(P2⋅C

None-D·2024-02-11 15:11

【论文精读】RetNet

摘要Transformer是大型语言模型的主流架构。然而，transformer的训练并行性是以低效的推理为代价，这使得transformer对部署不友好。不断增长的序列长度会增加GPU内存消耗和延迟，并降低推理速度。许多算法都在继续开发下一代架构，旨在保持训练并行性和transformer的竞争性能，同时具有高效的O(1)O(1)O(1)推理复杂度。但同时实现上述目标是具有挑战性的，即所谓的不可

None-D·2024-02-11 15:11

【论文精读】Transformer

摘要以往的循环神经网络如LSTM和GRU，在序列建模和翻译问题中已经成为最先进的方法，但由于其循环结构，导致无法并行化计算，且难以对长序列的全局关系建模。故本文提出Transformer，一种非递归式的模型架构，完全依靠注意力机制来获取序列输入和输出之间的全局依赖关系，且Transformer允许并行化计算。具体为：提出自注意力机制，是一种为了方便计算序列表示而关联单个序列的不同位置的注意力机制基

None-D·2024-02-11 15:40

半夜瑜海

——给三年前的你十一月十一日十一点十一分，听着汪苏泷的小星星，看着繁琐的书籍和满桌的论文图稿，我突然想起了你。

齐鲁一书生·2024-02-11 15:25

MIA | Multi-modal contrastive mutual learning and pseudo-label re-learning for semi-supervised medic

Multi-modalcontrastivemutuallearningandpseudo-labelre-learningforsemi-supervisedmedicalimagesegmentation论文标题

CodeCognizer（代码认知者）·2024-02-11 14:50

【论文解读】Document-Level Relation Extraction with Adaptive Focal Loss and Knowledge Distillation

目录1Introduction1Docre任务比句子级任务更具挑战性：2现有的Docre方法：3现有的Docre方法存在三个局限性2Methodology1使用轴向注意力模块作为特征提取器：2第二，提出适应性焦距损失3第三用知识蒸馏相关知识类别不平衡问题长尾类分布交叉熵损失和二元交叉熵损失二元交叉熵损失定义为知识蒸馏全文翻译https://baijiahao.baidu.com/s?id=1737

Queen_sy·2024-02-11 14:19

半监督语义分割论文学习记录

Semi-SupervisedSemanticSegmentationwithCross-ConsistencyTraining1.1motivation一致性训练的目的是在应用于输入的小扰动上增强模型预测的不变性。因此，学习的模型将对这样的小变化具有鲁棒性。一致性训练的有效性在很大程度上取决于数据分布的行为，即集群假设，其中类必须由低密度区域分隔。在语义分割中，在输入中，我们没有观察到低密度区域

西瓜真的很皮啊·2024-02-11 14:19

读后续写

这两天翻遍各大英语学习公众号，下载了一些关于读后续写的论文，算是有了点眉目。续写的文章，一般来说，是情节曲折的记叙文。

wowojn·2024-02-11 14:43

Arxiv网络科学论文摘要15篇(2020-02-27)

在线领域的贝叶斯社会影响;比较特征提取方法和收入推断的预测用变量;谁是电影宇宙的中心？使用Python和NetworkX解读影星社会网络;Twitter上谣言传播的信息扩散途径和识别;计算批发及零售业数据交易市场的时空数据价值;MGA：网络的动量梯度攻击;优化跨区医院分布减少结核病死亡;社会困境中远离坏选择比接近好选择的结果更好;展示社会物联网对社会方面影响的仿真模型;网络表示学习用于链路预测：相

ComplexLY·2024-02-11 14:05

2022-5-26晚间日记

今天个阴雨连绵的日子起床：6:30就寝：23:00天气：阴雨连绵心情：一般叫我起床的不是闹钟是习惯下的按部就班年度目标及关键点：论文发表三篇本月重要成果：第一篇论文成功见刊；挖空心思的厨艺大增人际的沟通无论身处何方何时何地

星沐晨·2024-02-11 13:06

2022-12-15科研日志

独孤西·2024-02-11 13:28

应届生初入职场的感触

毕业论文答辩结束后，就立刻在求职APP上找工作，到目前为止已经工作了快一个月了，接下来给大家分享一下我找工作的经验以及感触。

是不完美女孩呀·2024-02-11 13:23

[论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记12

文章目录1.3D-ZeF:A3DZebrafishTrackingBenchmarkDataset(CVPR,2020)摘要背景相关研究所提出的数据集方法和结果个人总结2.Automatedflowerclassificationoveralargenumberofclasses(ComputerVision,Graphics&ImageProcessing,2008)摘要背景分割与分类数据集和实

落痕的寒假·2024-02-11 12:26

Batch Normalization本质：平滑优化空间

今天之所以来讲解BN是因为早上听了一个旷视的讲座，听完之后发现旷视研究院在今年1月19日发表的用来解决小批量训练BN不稳定的问题论文：MABN。

CristianoC·2024-02-11 11:51

【R画图】环形热图

环状热图我也经常会在论文中看到，用法和热图相同，但更适合于需要展示较多基因（数据）时来使用。

jjjscuedu·2024-02-11 11:41

开启自媒体之路：不可不知的7款ai写作实用工具！ #学习#人工智能

1.飞鸟写作这是一个微信公众号面向专业写作领域的ai写作工具，写作助手包括，ai论文,ai开题报告、ai公文写作、ai商业计划书、文献综述、ai生成、ai文献推荐、AI论文摘要，帮助用户在线快速生成

乐乐8414·2024-02-11 11:31

过程好了，结果一定不会太差

【今日成就】上午完成调研报告（小论文）撰写——心得：下笔去写才会有更好的想法，不能只停留在看（看的时间过长，容易分散注意力，且如果不动手去写，你的阅读的目标感就不强，笼统读完不会有太大收获）晚上修改完善报告

江河没有湖海·2024-02-11 11:03

语言表达课程论文

在播音的实践中，经常存在，一篇稿件，猛的一看平淡无奇;加以推敲则意味深长。有些表面浅显的语句和文字背后却蕴含深刻含义。我们平常说的“话中带话”，以及播音中的“弦外之音”，即本文所指的“内在语”。二、如何理解播音过程中的“内在语”在播音中的“内在语”，是指语句关系和语句本质播音中不便、不能或没有完全表露的意思。播音员、主持人可以在播音中利用“内在语”把稿件变成自己的话，调动运用自己的思想感情，以找到

蛋蛋很淑女·2024-02-11 10:43

2022年科技期刊最新影响因子在线查询

计算方法为：某期刊在2022年的影响因子：X=以2022年为基点，该期刊在2020和2021年发表的论文被引用的总次数Y=以2022年为基点，该期刊在2020和2021年发表的论文总数IF2022年=X

微生信·2024-02-11 10:41

基于Python淘宝珠宝销售数据可视化系统设计与实现(Django框架) 研究背景与意义、国内外研究现状

项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！如果需要联系我，可以在CSD

黄菊华老师·2024-02-11 10:00

C3:ChatGPT的零样本文本到SQL

论文地址https://arxiv.org/abs/2307.07306代码https://github.com/bigbigwatermalon/C3SQL1概要本文提出了一种基于ChatGPT的零样本文本到

SD_DEV·2024-02-11 09:28

【EAI 013】BC-Z: Zero-Shot Task Generalization with Robotic Imitation Learning

论文标题：BC-Z:Zero-ShotTaskGeneralizationwithRoboticImitationLearning论文作者：EricJang,AlexIrpan,MohiKhansari

datamonday·2024-02-11 09:14

基于Python淘宝箱包销售数据可视化系统设计与实现(Django框架) 研究背景与意义、国内外研究现状