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论文解读：Dual Attention Networks for Multimodal Reasoning and Matching

这是关于VQA问题的第八篇系列文章。本篇文章将介绍论文：主要思想；模型方法；主要贡献。有兴趣可以查看原文：DualAttentionNetworksforMultimodalReasoningandMatching1，主要思想：这篇文章依然从多模态推理上介绍，不同的是文章引入两种类型的DANs进行多模态推理,匹配以及分类。推理模型允许可视化并在协作推理期间用文本注意机制互相关联。2，模型架构DAN

yealxxy·2020-07-10 05:24

论文笔记 Memory Fusion Network for Multi-view Sequential Learning (AAAI2018)

文章中的multiview其实指代可以很广泛，许多地方也叫做multimodal，对于多模态序列学习而言，模态往往存在两种形式的交互（1）模态内关联（view-specificinteractions)

猴猴猪猪·2020-07-09 21:58

【论文阅读】【CVPR2017】Dual Attention Networks for Multimodal Reasoning and Matching

Abstract我们提出双重注意网络模型（DANs）利用视觉和文字共同注意机制捕捉视觉和语言之间的细微互动。DANs关注图像和文字的特定区域文本信息，这些文本信息是通过多个步骤收集来自两种模式的重要信息。基于这个框架，我们引入两种类型的DANs进行多模态推理,匹配以及分类。推理模型允许可视化并在协作推理期间用文本注意机制互相关联，这对于视觉问答（VQA）等任务很有用。此外，匹配模型利用文本和图像两

JustinXTT·2020-07-09 20:41

【迁移学习】Self Paced Adversarial Training for Multimodal Few-shot Learning论文解读

paper：SelfPacedAdversarialTrainingforMultimodalFew-shotLearning20181127WACV-19SelfPacedAdversarialTrainingforMultimodalFew-shotLearning.方法源域训练GAN网络利用源域数据训练GAN网络。具体地，GAN网络设成stackGAN网络，所谓stackGAN网络是指，用l

zkq_1986·2020-07-09 06:41

Deep Multimodal Vehicle Detection in Aerial ISR Imagery译文

航空ISR影像深度多模式车辆检测WesamSaklaGoranKonjevodT.NathanMundhenk计算机工程部劳伦斯利弗莫尔国家实验室2017年3月24日至2017年3月31日摘要自引入深度卷积神经网络（CNN）以来，图像中的物体检测在最先进的性能方面取得了实质性的突破。国防部门利用空中的图像传感器，在电磁波谱的各个波段获取大视场的航空影像，然后将其用于各种应用，包括人造物体的检测和定

xunan003·2020-07-06 09:13

AutoML论文笔记（十五）Neural Architecture Search for Gliomas Segmentation on Multimodal Magnetic Resonance I

文章题目：NeuralArchitectureSearchforGliomasSegmentationonMultimodalMagneticResonanceImaging链接：linkhttps://arxiv.org/pdf/2005.06338论文内容论文阅读笔记，帮助记忆的同时，方便和大家讨论。因能力有限，可能有些地方理解的不到位，如有谬误，请及时指正。近年来，随着深度学习的发展，医学影

霸王龙Alvin·2020-07-04 23:14

读书笔记---Explain Images with Multimodal Recurrent Neural Networks

之前的方法将imagecaption任务看成检索任务，对句子和图像提取特征，并将他们映射到相同的语义嵌入空间，只能对数据集中已经存在的图像进行注释，不能描述先前看不到的对象和场景。这篇文章提出了一个多模式递归神经网络模型（m-RNN）用于解释图像的内容。这个模型根据已经给出的图片和之前生成的单词来预测下一个单词。m-RNN主要是由两个子网络组成的：用于句子的深度递归网络和用于图像的深度卷积网络。这

call_me_mr_wei·2020-07-01 19:26

Adversarial Multimodal Network for Movie Question Answering心得体会

利用多模态信息进行可视化问题回答，近年来受到了越来越多的关注。然而，由于视觉内容和自然语言具有截然不同的统计特性，这是一项非常具有挑战性的任务。本文提出了一个称为对抗性多模态网络(AMN)的方法，以更好地理解视频故事的问题回答。在AMN中，受到生成式对抗网络的启发，通过为视频剪辑和相应的文本(例如，字幕和问题)寻找更一致的子空间来学习多模态特征表示。此外，引入了一个自我注意机制来加强所谓的一致性约

untitled713·2020-07-01 05:25

【笔记】Multimodal Keyless Attention Fusion for Video Classification

本片论文是发表在AAAI-18上的一篇文章，清华大学出品。基于注意力机制的多模式融合，视频本身就是多模式的，包括视觉和声音等，单纯的考虑一种模式并不全面。![本图提供了两个视频中不同时间段的图像示例，显示了每种模态的重要性如何随时间变化。](https://img-blog.csdn.net/20180906110118575?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLm

leo1130·2020-06-30 03:48

对A Multimodal Deep Learning Method for Android Malware Detection Using Various Features的简单理解

**对AMultimodalDeepLearningMethodforAndroidMalwareDetectionUsingVariousFeatures的简单理解**核心技术：从各种方面对安卓软件的特性进行细分，然后基于相似性对特性进行划分，在恶意软件检测中实现了对有效的特征表示。同时，提出了一种基于多模式深度学习的恶意软件检测模型。该技术先对软件动态分析，对模糊恶意软件进行再处理，重点研究了

-Ausen·2020-06-29 11:49

论文阅读笔记：Multimodal Self-Supervised Learning for Medical Image Analysis

来源arxiv标题MultimodalSelf-SupervisedLearningforMedicalImageAnalysis作者单位德国波茨坦大学HassoPlattner研究所方法简介关键词：自监督学习，图像拼接（Jigsawpuzzle），名义任务（pretext），下游任务（downstreamtask），多模态图像方法本质：自监督学习算法中的图像拼接算法。该算法将一张图像切成大小均匀

愿十四亿神州尽舜尧·2020-06-29 02:27

【Paper】Deep Multimodal Representation Learning: A Survey （Part1）

论文被引：6(04/22/20)论文年份：2019论文原文：点击此处文章目录DeepMultimodalRepresentationLearning:ASurveyABSTRACTI.INTRODUCTIONII.DEEPMULTIMODALREPRESENTATIONLEARNINGFRAMEWORKSA.MODALITY-SPECIFICREPRESENTATIONSB.JOINTREPRES

datamonday·2020-06-28 22:27

读：Instance-aware Image and Sentence Matching with Selective Multimodal LSTM

摘要：有效图像和句子匹配取决于如何很好地度量其全局视觉-语义相似度。基于观察到这样的全局相似性是由图像（对象）和句子（词）的成对实例之间的多个局部相似性的复合聚集，我们提出了一个实例感知图像和句子匹配的选择性多模态长期短期记忆网络（sm-LSTM）。sm-LSTM在每个时间步包含一个多模式的上下文调制的注意方案，通过预测图像和句子的成对实例显着图，可以选择性地关注一对图像和句子的实例。对于选定的成

weixin_30672295·2020-06-27 23:12

论文Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation

简介：无监督图像迁移网络是计算机视觉领域的一个技术难题，即给定一张源域图像，如何在没有其他图像样本的情况下，学习相应目标域图像的条件分布。当处理多维条件分布时，现有的方法是在过度简化的假设条件下，通过绘制源域图像和确定的、一对一的目标图像来进行建模。然而，上述方法无法用来生成给定源域图像的多种多样的目标图像。因此，本文提出了一种多维无监督图像迁移网络框架。本文中假定代表图像可以被分解成域不变的内容

summer2day·2020-06-26 15:10

Toward Multimodal Image-to-Image Translation（BicycleGAN）图像一对多转换测试

CycleGAN、pix2pix、iGAN的主要贡献者最近在NIPS2017上又推出了一篇文章TowardMultimodalImage-to-ImageTranslation（见https://junyanz.github.io/BicycleGAN/，https://arxiv.org/pdf/1711.11586.pdf），讨论如何从一张图像同时转换为多张风格不一成对的图像。从作者摘要第一句

sparkexpert·2020-06-26 14:53

BiCycleGAN——Toward Multimodal Image-to-Image Translation，NIPS2017论文解读

TowardMultimodalImage-to-ImageTranslation论文亮点摘要介绍相关工作生成模型条件图像生成确定编码的多模态多模态的图像到图像转换Baseline:pix2pix+noise(z→B^)(\mathbf{z}\rightarrow\widehat{\mathbf{B}})(z→B)ConditionalVariationalAutoencoderGAN:cVAE−

风雪夜归人o·2020-06-25 22:13

[译]Social-BiGAT: Multimodal Trajectory Forecasting using Bicycle-GAN and Graph Attention Networks

写在前面：这篇文章，值得看的地方有两块，一个是GAT（图注意力网络的应用），第二个是（Cycle-GAN）的应用。本文是全文翻译。关于Cycle-GAN的论文见解和阅读SINO的阅读笔记不错，文章3.6部分链接贴出来了。文章目录Social-BiGAT摘要1引言2相关工作3Social-BiGAT3.1问题定义3.2整体模型3.3FeatureEncoder3.4AttentionNetwork3

Way_X·2020-06-25 22:22

A Multimodal Database for Affect Recognition and Implicit Tagging

EmtionsrepersentationInordertorepresentemtionsorfeelingsaccurately,Theauthorrepresentsemtionsinan3-dimensionalspace,whichisthe3Dvalence-arousal(激励)-dominance(支配)orpleasure-arousal-dominancespace.Theva

p0werHu·2020-06-25 21:59

《Dual Attention Networks for Multimodal Reasoning and Matching》

DualAttentionNetworksforMultimodalReasoningandMatchingCVPR2017图文匹配终极问题是整个Text与整个Image的匹配问题，但是这个问题比较难以解决，所以一个最基本的想法就是把这个问题拆分开来，Text由不同的单词构成，Image由不同的区域构成，如果能把Text的单词与Image的区域进行一个匹配，那么这个问题就会变得比较简单。一个基本的

黄鑫huangxin·2020-06-25 06:55

[ECCV2018] [MUNIT] Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation

贡献：为one-to-one的unpairedimagetranslation的生成图像提供多样性提出假设：1、图像可以分解为stylecode与contentcode；2、不同领域的图像，共享一个contentspace，但是属于不同的stylespace；stylecodecapturesdomain-specificproperties,andcontentcodeisdomain-inva

hellopipu·2020-06-25 02:47

AutoML论文笔记（八）Deep Multimodal Neural Architecture Search：多模态神经网络搜索

文章题目：DeepMultimodalNeuralArchitectureSearch链接：linkhttps://arxiv.org/abs/2004.12070会议期刊：ICCV2020论文阅读笔记，帮助记忆的同时，方便和大家讨论。因能力有限，可能有些地方理解的不到位，如有谬误，请及时指正。论文内容多模态学习包括问答系统、图文匹配和文字描述。传统的技术途径要么是固定网络学习，要么是在不同领域搜

霸王龙Alvin·2020-06-24 10:22

音视频多模态研究点

今天又是充满希望的一天·2020-06-24 06:51

多模态融合 Multimodal Fusion

多模态融合MultimodalFusion多模态融合（MultimodalFusion）负责联合多个模态的信息，进行目标预测（分类或者回归），属于MMML最早的研究方向之一，也是目前应用最广的方向，它还存在其他常见的别名，例如多源信息融合（Multi-sourceInformationFusion）、多传感器融合（Multi-sensorFusion)。按照融合的层次，可以将多模态融合分为pixe

jwy2014·2020-06-23 23:26

多模态融合算法——Multimodal Compact Bilinear Pooling

Multimodal

华为云·2020-06-23 03:18

Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy/多模态机器学习综述

目录1.介绍（introduction）2.历史回顾（review）3.表示（representation）4.映射（Translation/Mapping）5.对齐（Alignment）6.融合（Fusion）7.联合学习（Co-learning）8.结论（conclusion）以下是本人每一章节整理的笔记：1.介绍（introduction）论文总体介绍了多模态的五个方向/挑战：表示（repr

dxwell6·2020-06-22 10:29

Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation

MultimodalUNsupervisedImage-to-imageTranslation是ECCV2018的一篇工作，是UNIT思路的一个延续。之前的UNIT实现的是两个domain之间的一个转换，MUNIT更进一步可以实现多个domain之间的转换，下面就来展开介绍这篇论文的细节。计算机视觉中的很多问题的目标可以理解成是将一个domain中的图像转换到另一个domain，例如超分辨率（su

Marcovaldo·2020-06-22 01:53

Multimodal Deep Learning（多模态深度学习）未完待续

摘要：本文提出一种在深度网络上的新应用，用深度网络学习多模态。特别的是，我们证明了跨模态特征学习——如果在特征学习过程中多模态出现了，对于一个模态而言，更好的特征可以被学习（多模态上学习，单模态上测试）。此外，我们展示了如何在多模态间学习一个共享的特征，并在一个特别的任务上评估它——分类器用只有音频的数据训练但是在只有视频的数据上测试（反之亦然）。我们的模型在CUAVE和AVLetters数据集上

mishidemudong·2020-06-21 08:04

Multimodal Fusion（多模态融合）

JeffDean：我认为，2020年在多任务学习和多模态学习方面会有很大进展，解决更多的问题。我觉得那会很有趣。多模态学习为了使人工智能进一步加强对我们周边事物的理解，它需要具备解释多模态信号的能力。一般多模态需要处理的任务主要如上图有：表征（Representation）。找到某种对多模态信息的统一表示，分Coordinatedrepresentations（相似度等），Jointreprese

上杉翔二·2020-06-21 05:04

论文阅读笔记 - Automated Screening of Job Candidate Based on Multimodal Video Processing

1.总揽这篇文章是2017年的IEEE的会议论文，这篇论文的目的是在于减少候选者的选择时间，在招聘工作这种情形下，它的方法是通过基于视觉，听觉以及文本的三个方面的线索，用于去选择一个好的工作候选人，对于每一个方面的特征提取，使用了深度学习的算法，最后结果显示这个实验结果相较于目前的，结果有着非常好的表现。这篇文章的关键点在于三模态、个性自动析，下面将介绍三个模态分别使用的是怎样的方法进行特征提取以

B站：阿里武·2020-06-04 00:24

Semi-Supervised Multimodal Deep Learning for RGB-D Object Recognition

总体上看，这篇文章的主要贡献包含两块：网络使用AlexNet+自编码器进行预训练，该初始化方法的结果要优于AlexNet+ImageNet的初始化，作者解释原因为：AlexNet+自编码器的方法让网络学到了RGB-D数据中更多的领域知识。该框架提出了“diversitypreservingco-training"方法（多样性保留协同训练）。区别于传统的co-training，该方法在给unlabe

Dorts·2020-03-15 20:47

Multimodal and Multiscale Deep Neural Networks for the Early Diagnosis of Alzheimer’s Disease usi...

论文链接：https://arxiv.org/abs/1710.04782LuD,PopuriK,DingGW,etal.MultimodalandmultiscaledeepneuralnetworksfortheearlydiagnosisofAlzheimer’sdiseaseusingstructuralMRandFDG-PETimages[J].Scientificreports,201

SnorlaxSE·2019-10-25 21:20

Deep Multimodal Learning A survey on recent advances and trends读书笔记

DeepMultimodalLearningAsurveyonrecentadvancesandtrends读书笔记-YHIntroduction在介绍这一节中提出了本文的目的和两个研究方向目的是对多模态深度学习的现状进行全面的调查，并提出未来的研究方向。本文的核心围绕的两个重要的多模态深层学习研究方向：使用正则化技术改进跨模态学习的方法。试图通过搜索、优化或某种学习过程来寻找最优的深层多模态结构

摸黑也码着代码·2019-10-11 13:18

Multimodal-Neuroimaging-Feature-Learning-for-Multiclass-Diagnosis-of-Alzheimer’s-Disease-翻译

《MultimodalNeuroimagingFeatureLearningforMulticlassDiagnosisofAlzheimer’sDisease》多模式神经影像学特征学习用于阿尔茨海默病的多类诊断Abstract阿尔茨海默病（AD）的准确诊断对于患者护理是必不可少的，并且随着疾病调节剂在疾病早期可用而变得越来越重要。虽然研究已将机器学习方法应用于AD的计算机辅助诊断，但由于缺乏表示

SnorlaxSE·2019-10-06 14:45

ICRA2019最佳论文 Making Sense of Vision and Touch: Self-Supervised Learning of Multimodal Representatio

文章目录摘要模型架构模态编码器自监督预测控制器设计策略学习控制器设计实验结论和展望会议：ICRA2019标题：《MakingSenseofVisionandTouch:Self-SupervisedLearningofMultimodalRepresentationsforContact-RichTasks》论文链接：https://arxiv.org/abs/1810.10191本文仅作为个人学

Nani_xiao·2019-06-06 18:14

ICRA 2019最佳论文公布李飞飞组的研究《Making Sense of Vision and Touch: Self-Supervised Learning of Multimodal Representations

机器人领域顶级会议ICRA2019正在加拿大蒙特利尔举行（当地时间5月20日-24日），刚刚大会公布了最佳论文奖项，来自斯坦福大学李飞飞组的研究《MakingSenseofVisionandTouch:Self-SupervisedLearningofMultimodalRepresentationsforContact-RichTasks》获得了最佳论文。图源：https://twitter.c

Alan_Fire·2019-05-30 23:00

ICRA 2019最佳论文公布李飞飞组的研究《Making Sense of Vision and Touch: Self-Supervised Learning of Multimodal Rep.

机器人领域顶级会议ICRA2019正在加拿大蒙特利尔举行（当地时间5月20日-24日），刚刚大会公布了最佳论文奖项，来自斯坦福大学李飞飞组的研究《MakingSenseofVisionandTouch:Self-SupervisedLearningofMultimodalRepresentationsforContact-RichTasks》获得了最佳论文。图源：https://twitter.c

weixin_30632089·2019-05-30 23:00

Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation论文翻译以及解读

MultimodalUnsupervisedImage-to-ImageTranslation中文题目：多模态无监督图像转换来源：ECCV2018论文地址1：https://paperswithcode.com/paper/multimodal-unsupervised

anjushi_·2019-04-24 15:41

Embedding Multimodal Relational Data for Knowledge Base Completion理解

PouyaPezeshkpouretal.,Proceddingsofthe2018ConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessing现有知识库(KnowledgeBases)的表示方法未考虑到多种常用数据类型（见图1），如文本、图像和数字等，本文基于encoder提出了多模知识库embeddings方法MKBE(multimodalkn

dreamweaverccc·2019-03-09 13:05

多模态机器学习研究分类总结-Multimodal Machine Learning A Survey and Taxonomy

1、整体介绍(1)本文关注的主要三种模态：naturallanguage,visualsignals,vocalsignals.(2)多模态机器学习的五个挑战：representation,translation,alignment,fusion,andco-learning.表1多模态机器学习的应用概述2、简单的历史回顾(1)早期的多模态研究是视听语音识别audio-visualspeechre

隐变量Z·2019-01-23 22:59

Multimodal Learing with Deep Boltzmann Machines

原文链接：http://papers.nips.cc/paper/4683-multimodal-learning-with-deep-boltzmann-machines.pdf这篇文章描述了一种深度玻尔兹曼机

Dorothy_Xue·2019-01-22 14:53

Deep Convolutional and LSTM Recurrent Neural Networks for Multimodal Wearable Activity Recognition

keywords:活动识别;时间序列分类;传感器网络;深度学习;keras文章发表在2016年的Sensors杂志上，提出结合使用卷积和LSTM的网络结构DeepConvLSTM，处理Opportunity和Skoda两个复杂活动数据集。在Opportunity数据集上的Locomotion和gesture两个子任务上，分别实现了0.93和0.866的F1-score；在Skoda数据集上，实现了

是风车大渣渣啊·2019-01-17 17:46

Multimodal Deep Learning for Robust RGB-D Object Recognition 论文阅读

为了以后的学习方便，把几篇计算机视觉的论文放上来，仅为自己的学习方便。期间有参考了很多博客和文献，但是我写的仍然很粗糙。这篇文章仅作为入门读文献的台阶，并不作为研究的方向，以后不更了。这篇文章是第一次阅读文献，有些抓不住重点，总结的也很乱。排版对手机端不友好。原文地址：MultimodalDeepLearningforRobustRGB-DObjectRecognition研究问题的背景物体识别（

IOEvan·2019-01-06 11:49

Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation

摘要无监督的图像到图像转换是计算机视觉中的重要且具有挑战性的问题。给定源域中的图像，目标是学习目标域中的对应图像的条件分布，而不会看到对应图像对的任何示例。虽然这种条件分布本质上是多模态的，但现有方法做出了过于简化的假设，将其建模为确定性的一对一映射。结果，它们无法从给定的源域图像生成不同的输出。为了解决这个限制，我们提出了一种多模态无监督图像到图像转换（MUNIT）框架。我们假设图像表示可以分解

蜉蝣之翼❉·2018-10-26 21:48

【论文阅读二】：EFFICIENT SYMMETRY-DRIVEN FULLY CONVOLUTIONAL NETWORK FOR MULTIMODAL BRAIN TUMOR SEGMENTATIO

一、文章核心论文中主要讲解用一个VariantFCN做大脑肿瘤自动分割。（ps:下文中有些术语可能翻译不太妥当或理解有误,还请指正）二、基础知识FCNVGG16三、开始表演目的：大脑肿瘤分割那么什么是大脑肿瘤分割？为什么要进行大脑肿瘤分割？上图是四种MRI（核磁共振成像）模态下的HGgliomaspatients的大脑肿瘤图，最后一个是专家画的肿瘤结构轮廓图，绿色是水肿区域（edema），红色是坏

Fan_shui·2018-10-09 14:40

Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation 论文小结

本文是自己阅读完MultimodalUnsupervisedImage-to-ImageTranslation后写的小结。因为自己理解不够，所以我选择保留原文中的一些英文单词而不是去翻译。自己之前虽然做过一些风格转化的工作，但是一直感觉非常懵懂，里面的东西很多自己都不明白，毕竟自己没有太多的理论知识，也不清楚很多模型的具体作用和限制。这篇论文里面有挺多理论上的分析，以及对很多模型作用的阐述。对我这

Brassica_·2018-04-25 20:32

《Multimodal Gesture Recognition Using 3-D Convolution and Convolutional LSTM》译文

基于三维卷积神经网络和卷积LSTM的多模式手势识别摘要手势识别旨在识别有意义的人体运动，并且在智能人机/机器人交互中是至关重要的。在本文中，我们提出了一种基于三维卷积和卷积长短期记忆（LSTM）网络的多模式手势识别方法。该方法首先通过三维卷积神经网络学习手势的短时空特征，然后基于提取的短时空特征，通过卷积LSTM网络学习长时空特征。此外，多模式数据之间的微调进行了评估，我们发现当没有预训练模型时，

gzj_1101·2018-03-13 16:26

Unifying Visual-Semantic Embeddings with Multimodal Neural Language Models

加拿大高级研究所Ryankiros,RuslanSalakhutdinov,RichardS.Zemel2014NIPSdeeplearningworkshop1.主要思想学习了一个图片-句子embeddingspace，以及一个解码这个空间的语言模型2.embeddingspace如下图结构所示CNN模型学习图片表示，LSTM的最后的隐藏状态为句子的表示，分别进行训练。学习两个矩阵（即两个单层的

完美妖姬·2018-01-24 23:06

Multimodal —— 看图说话（Image Caption）任务的论文笔记（二）引入attention机制

在上一篇博客中介绍的论文“Showandtell”所提出的NIC模型采用的是最“简单”的encoder-decoder框架，模型上没有什么新花样，使用CNN提取图像特征，将Softmax层之前的那一层vector作为encoder端的输出并送入decoder中，使用LSTM对其解码并生成句子。模型非常直观，而且比常规的encoder-decoder框架还要简单一点（图像特征只在开始时刻输入了dec

Determined22·2017-06-07 02:00

Multimodal —— 看图说话（Image Caption）任务的论文笔记（一）评价指标和NIC模型

看图说话（ImageCaption）任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务，ImageCaption模型的输入是一幅图像，输出是对该幅图像进行描述的一段文字。这项任务要求模型可以识别图片中的物体、理解物体间的关系，并用一句自然语言表达出来。应用场景：比如说用户在拍了一张照片后，利用ImageCaption技术可以为其匹配合适的文字，方便以后检索或省去用户手动配字；此外它还可以帮助视觉障

Determined22·2017-05-28 07:00

“出去观察”课

昨天早晨的紧张让自己将每周的洗衣机会推迟了到了今天早晨，因此今早起来早些，时间还是来得及的，就是上下跑趟趟比较“烦人”，可是渐渐习惯了，就只当消化早饭了，呵呵今天这节Multimodal课十分有意思，本以为这节

誝甯·2017-03-11 07:04

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