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研究生计算机技术论文选题

基于深度学习的图像识别技术研究 基于区块链技术的数据安全与隐私保护 云计算环境下的资源调度与优化算法研究 人工智能在医疗领域的应用与发展 基于大数据分析的智能交通系统设计与优化 虚拟现实技术在教育领域的应用研究 基于机器学习的自然语言处理技术研究 基于物联网的智能家居系统设计与实现 面向多核架构的并 ......
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研究生计算机技术论文怎么写

查到的回答： 研究生计算机技术论文的写作步骤如下： 研究题目选择：选择一个有足够研究价值的计算机技术问题作为研究题目。 文献综述：对已有的相关文献进行综述，了解研究领域的研究现状、研究方法和研究成果。 研究设计：设计研究方法、实验方案和数据处理方法等，明确研究的目的和方法。 实验实施：按照研究设计进 ......
技术论文 研究生 计算机 论文 技术

#6029. 「雅礼集训 2017 Day1」市场 （线段树）

[传送门](https://loj.ac/p/6029) ``` #include using ll = long long; const int N = 1e5 + 10; const int MOD = 1e9 + 7; const ll INF = 0x3f3f3f3f3f3f3f3f * 2 ......
线段 市场 6029 2017 Day1

首个机器学习实时特征平台测试基准论文被 VLDB 2023 录取

首个机器学习实时特征平台测试基准论文 FEBench: A Benchmark for Real-Time Relational Data Feature Extraction 被 VLDB 2023 录取 ......
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论文解析 -- A Survey of Large Language Models

什么是语言模型？生成式，完成语言接龙或填空 Technically, language modeling (LM) is one of the major approaches to advancing language intelligence of machines. In general, L ......
Language Survey Models 论文 Large

火山引擎DataTester：如何使用A/B测试优化全域营销效果

当前，营销技术步入了全渠道、全周期的全域时代，随着广泛的数据积累，数据科学技术在营销领域发挥着越来越重要的作用，从消费者人群洞察到智能化信息广告投放，营销的提效让企业得以在转化的每个环节提升影响力，拓展营销的可能性。本文以火山引擎A/B测试（DataTester）应用为例，讲述在企业在全域营销场景下 ......
火山 DataTester 效果 引擎

[论文阅读] Zero-shot Image-to-Image Translation

## Pre title: Zero-shot Image-to-Image Translation accepted: Arxiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2302.03027 code: https://github.com/pix2pixzero/p ......
Image Image-to-Image Translation Zero-shot 论文

小程序技术助力中小银行差异化营销竞争

建设数据中台、技术人才招募和投资……在数字浪潮中，近年来，大中型银行走上了探索的前列，找到了转型和发展的大渠道。越来越多的中小银行在数据管理领域不断努力，积极构建以数字为导向的业务模式，将数字化转变作为外部监管需求和内部发展需求。 在过去几十年里，中国的银行业经历了快速增长和改革开放红利期，成为全球 ......
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Open-Vocabulary Panoptic Segmentation with MaskCLIP论文阅读笔记

这篇文章的arxiv版看着太折磨了，可以直接看openreview上作者修改后的版本https://openreview.net/forum?id=zWudXc9343以及rebuttal帮助理解。 ## 摘要 本文提出了一个新任务：开放词汇全景分割，同时作者给出了基于ViT CLIP骨干的base ......
Open-Vocabulary Segmentation Vocabulary MaskCLIP Panoptic

梯度降方差/全量数据的近似评估-系列论文小结

问题建模: Model 参数 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/3204317/202305/3204317-20230523124133563-2035768409.svg), 输入 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/ ......
方差 梯度 小结 数据 论文

CLIP-S^4：Language-Guided Self-Supervised Semantic Segmentation论文阅读笔记

## 摘要 作者提出了CLIP-S4，借助自监督像素表示学习和V-L模型实现各种语义分割任务，不需要使用任何像素级别标注以及未知类的信息。作者首先通过对图像的不同增强视角进行像素-分割对比学习来学习像素嵌入。之后，为进一步改善像素嵌入并实现基于自然语言的语义分割，作者设计了由V-L模型指导的嵌入一致 ......
Language-Guided Self-Supervised Segmentation Supervised Language

AIGC持续火爆大模型争相推出，庞大市场造就算力供应模式演变

本图由AI生成 黄仁勋说的AI发展迎来iPhone时刻，对NVIDIA有什么影响？ 文/王吉伟 近期的AIGC领域仍旧火爆异常。 但火的不只是AIGC应用，还有巨头之间的AI竞赛，以及接连不断上新的AI大模型（LLM，Large Language Model）。 面对ChatGPT带来的技术冲击，为 ......
争相 庞大 模型 模式 市场

[论文阅读] SGCE-Font@ Skeleton Guided Channel Expansion for Chinese Font Generation

## Pre title: SGCE-Font: Skeleton Guided Channel Expansion for Chinese Font Generation accepted: Arxiv 2022 paper: https://arxiv.org/abs/2211.14475 co ......
Font Generation SGCE-Font Expansion Skeleton

【论文笔记】Deeplab系列

【深度学习】总目录 DeepLab系列是谷歌团队提出的一系列语义分割算法。DeepLab v1于2014年推出，随后2017到2018年又相继推出了DeepLab v2，DeepLab v3以及DeepLab v3+。 DeepLab v1《Semantic Image Segmentation w ......
Deeplab 笔记 论文

《AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks》特征交叉论文阅读

背景 这是一篇利用多头attention机制来做特征交叉的论文 模型结构 AutoInt的模型结构如上图所示，搞模型包含 Embedding Layer、Interacting Layer、Output Layer三个部分，其中Embedding Layer和Output Layer和普通模型没什么 ......
Self-Attentive Interaction Attentive Automatic Learning

论文初稿

第1章 前 言 1.1 研究背景与意义 随着互联网的快速发展和普及，计算机网络安全问题越来越受到人们的关注。主机入侵事件已成为一个重要的网络安全威胁，对于企业和个人而言，入侵事件的发生不仅会导致数据泄露、系统瘫痪等损失，还会给用户带来重大经济和社会影响。因此，如何有效地保护主机免受入侵是一个非常紧迫 ......
初稿 论文

OPT论文

相关工作 单模态预训练。最近，无监督预训练语言模型，如GPT [30]、BERT [7]、XLNet [47]、MASS [37]、UniLM [8]和BART [19]在自然语言处理任务上取得了巨大成功。GPT [30]是早期的成功之一，它利用单向词语上下文来学习通用语言表示。BERT [7]通过 ......
论文 OPT

论文阅读笔记《Training Socially Engaging Robots Modeling Backchannel Behaviors with Batch Reinforcement Learning》

Training Socially Engaging Robots Modeling Backchannel Behaviors with Batch Reinforcement Learning 训练社交机器人：使用批量强化学习对反馈信号行为进行建模 发表于TAC 2022。 Hussain N, ......
Reinforcement Backchannel Behaviors Training Socially

jar应用市场有哪些

jar应用市场只是我的叫法，一般称为软件源或应用仓库 Maven中央仓库（最大，30T大小、一千万个包）、JCenter、Apache、 Oracle仓库、JitPack、Aliyun Central、Atlassian、Sonatype、Hortonworks、Spring Plugins、Spr ......
市场 jar

[重读经典论文]YOLOX

参考博客：YOLOX网络结构详解 参考视频：YOLOX网络结构详解 亮点： 网络检测头部分，改成解耦的结构，将类别分数、边界框回归参数和objectness分别预测，提高网络收敛速度。 使用Anchor free对目标进行预测。 正负样本匹配策略SimOTA。 （完） ......
经典 论文 YOLOX

多模态里程碑论文（ALBEF、BLIP、BLIP-2）

1. ALBEF: ALign the image and text BEfore Fusing 1.1 论文与代码链接： ​​​​​​https://arxiv.org/abs/2107.07651 GitHub - salesforce/ALBEF: Code for ALBEF: a new ......
模态 BLIP 里程碑 论文 ALBEF

论文阅读 | Déjà Vu? Client-Side Fingerprinting and Version Detection of Web Application Software 似曾相识？ Web应用软件的客户端指纹识别与版本检测

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9524885 Introduction 在这项工作中，我们提出了一种新颖的方法，该方法能够使用被动扫描技术为不同的 Web 应用程序自动构建指纹。除了资产文件的哈希值，我们还建议在指纹识别过程中使用 XPa ......
指纹识别 指纹 似曾相识 Fingerprinting Client-Side

论文解读《Mixup for Node and Graph Classification》

论文信息 论文标题：Mixup for Node and Graph Classification论文作者：Yiwei Wang、Wei Wang论文来源：WWW 2021论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 1 介绍 ......
Classification 论文 Mixup Graph Node

数学建模论文排版（公式自动排序）

本文为学习清风数学建模排版的公式编号部分的笔记 配套资料可以在微信公众号《数学建模学习交流》后台发送“论文排版”免费获取。 步骤 先插入一个“无边框“，“格式居中”表格如图（表格工具——布局——查看网格线），并随便在第一列输入公式，第二列输入（），并将光标放到括号里 然后插入——文档部件——域——A ......
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论文解读（ID-MixGCL）《ID-MixGCL: Identity Mixup for Graph Contrastive Learning》

论文信息 论文标题：ID-MixGCL: Identity Mixup for Graph Contrastive Learning论文作者：Gehang Zhang.....论文来源：2023 aRxiv论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 介绍 ......
ID-MixGCL MixGCL Contrastive Identity Learning

SAM：SegMent Anything万物分割论文解读

SAM: SegMent Anything 作者：elfin 资料来源：SAM论文 论文：https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/ 代码：https://github.com/facebookresearch/se ......
万物 Anything SegMent 论文 SAM

工具类小程序开发有市场吗？应具备哪些功能？

工具类小程序开发在市场上有一定的需求。用户可以使用小程序来实现一些便捷的操作，比如记录日程、备份文件、扫描二维码等。因此，工具类小程序开发具有一定的市场潜力。 要想开发工具类小程序，需要具备以下功能： 实用性：用户使用小程序的目的是为了解决问题，因此小程序需要具备实用性，能够提供用户需要的功能，满足 ......
功能 工具 市场

Twitter延迟转化论文《Addressing Delayed Feedback for Continuous Training with Neural Networks in CTR prediction》阅读

背景 由于用户的兴趣是实时变化的，现代推荐、广告系统采用了流式更新的方式来捕捉用户实时兴趣的变化。实时训练的方式面临的一个难题就是正样本的回传是有延迟的，一个实时发送的负样本其实是无法确认是否是真的负样本的。也就是说实时观测到的数据流是一个有偏数据流，并不是真实的数据。如果模型在这个有偏分布上学习， ......
Addressing Continuous prediction Feedback Training

[重读经典论文]YOLOv4

推荐博客：YOLOv4网络详解 配套视频：YOLOv4网络详解 补充知识：3.1 YOLO系列理论合集(YOLOv1~v3) 中的yolov3spp理论讲解(包括CIoU以及Focal Loss) （完） ......
经典 YOLOv4 论文 YOLOv

郑州纺织市场在哪里

本文转载自：郑州纺织市场在哪里_郑东新区注册公司去哪个工商局 优账财税郑州：www.tetheme.com/zhengzhou 【郑州郑东新区注册纺织出口贸易企业(郑州贸易公司在哪里办理)】河南省郑州郑东新区纺织出口贸易企业，注册为公司或个体户，无论何种市场主体，都归结于在郑州郑东新区办理营业执照的 ......
纺织 市场
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