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LSTM模型长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种常用的循环神经网络（RNN）变体，特别擅长处理长序列数据和捕捉长期依赖关系。

双向长短记忆网络（BiLSTM）BiLSTM（双向长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够处理序列数据并保持长期记忆。

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六年前的我，一边写着几万字的毕业论文一边考了一个有点含金量的资格证书，于此同时完全通过自己的努力进了现在这个单位。然后觉得有点小有成绩的我，觉得好好给自己放个假，休息休息！

文章来源：科学网原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/KD0LkyHJ2A2s9h3wYR7RRA“只认第一作者，还怎么鼓励合作？”“严格起来，有时候连共同一作都不算数。”近日，中国科学院院士李家洋的上述观点引起了科技界的热烈讨论。他认为，国内科研界目前通行的“三认三不认”的评价标准，让科学家不愿合作，或不敢轻易合作。三认三不认：只认第一作者、只认第一作者单位、只认通讯作

昨天陈先生放假，但我很忙，忙着去帮爸妈，晚上回来还得看论文，还得打电话安慰小姐妹。这么一对比，加上陈先生真的很久没帮我日更了，于是吧日更这个艰巨的任务交给了陈先生。

直到需要评职称的时候，需要论文，需要总结，需要评述学生，这才发现自己什么也写不出来，什么也写不好。后悔自己平时没有注意训练自己的写作。

学生时代我们就经常与写作打交道，小学、初中、高中、大学一路走来，从作文到论文的字数要求也在不断攀升。从前没细想过写作的重要，只是把它当任务在完成。

这次如果有辛通过的话，再考一门就可以申请写毕业论文了。在这个期间每天要完成大量的任务，由原来的两天学一个课程，变成要一天学两个课程。遇到上班期间出差。就得拉下蛮多。一直反对为了考试而考试

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在国际上，科学家们在发表论文、报告研究成果时，大多选择用英文来确保全球同行能够理解和评估他们的工作。

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周末接到一刀的求助，她马上要毕业了，正在被论文折磨中，可以想象得到以她各种纠结挣扎中诞生的作品，她需要一个不同于她思维的人来帮她看看，修改删除，她的论文有快九万字了，确实需要删一删了。

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摘要基于transformer的SSL方法在ImageNet线性检测任务上取得了最先进的性能，其关键原因在于使用了基于对比学习方法训练单尺度Transformer架构。尽管其简单有效，但现有的基于transformer的SSL（自监督学习）方法需要大量的计算资源才能达到SoTA性能。故认为SSL系统的效率与两个因素高度相关：网络架构和预训练任务。故而提出改进：发现自监督单尺度transformer

摘要本文利用从互联网上收集的2.5亿个图像/文本对数据，训练了一个120亿参数的自回归transformer，进而得到一个可以通过自然语言/图像控制生成的高保真图像生成模型。在大多数数据集上的表现超越以往的方法。框架本文的目标为通过训练一个自回归transformer，通过将文本和图像tokens自回归建模为单个数据流，进而结合图像解码器进行图像生成，整体分为两个阶段：第一阶段：训练一个离散变分自

摘要本文提出了一个半监督学习框架，包括三个步骤：无监督或自监督的预训练；有监督微调；使用未标记数据进行蒸馏。具体改进有：发现在半监督学习（无监督预训练+有监督微调）中，对于较大的模型只需采用少量有标签数据就可实现良好的结果证明了SimCLR中用于半监督学习的卷积层之后非线性变换（投影头）的重要性。更深的投影头能提高分类线性评估指标，也能提高从投影头的中间层进行微调时的半监督性能对于特定目标，过大的

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论文终于接收啦！给草图研究做个收尾就去投实习！仅为个人整理，如有错误，欢迎指出！因为想给论文找创新点，所以需要大量阅读论文，部分论文会精读到实现的步骤，部分论文就记录一下思路。

摘要Diffusionmodels（DMs）被证明在复杂自然场景的高分辨率图像合成能力优于以往的GAN或autoregressive（AR）transformer。作为基于似然的模型，其没有GAN的模式崩溃和训练不稳定问题，通过参数共享，其可以模拟自然图像的高度复杂分布；另外也不需要AR类模型庞大的参数量，但DM在像素级的训练推理仍然需要大量的计算量，故本文的重点在于在不损害DM性能的情况下减少计

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