研究论文
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 ......
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 ......
[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 ......
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 ......
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 , 输入 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/ ......
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 ......
【研究生学习】Transformer模型以及Pytorch实现
Transformer是Google在2017年提出的网络架构，仅依赖于注意力机制就可以处理序列数据，从而可以不使用RNN或CNN。当前非常热门的BERT模型就是基于Transformer构建的，本篇博客将介绍Transformer的基本原理，以及其在Pytorch上的实现。 ......
[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 ......
【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 ......
物理机睿频研究
# 物理机睿频研究 ## 简介 ``` 上一篇文章简单梳理了一下物理机和虚拟机的睿频的区别. 当时也看到默频2.7Ghz的Golden6150 最大睿频虽然可以到3.7Ghz 但是全核心压力大的情况下 最高能到 3.1Ghz 这个与官方宣传是比较接近的 CPU主频 2.70 GHz 核心数量 18 ......
PacBio长read纠错算法的研究旨在提高PacBio长read序列的准确性
PacBio长read纠错算法的研究旨在提高PacBio长read序列的准确性，以支持更精确的基因组组装和生物信息学分析。以下是一些已经发表的研究论文： 1.‘PacBio error correction using second generation sequencing data’，作者 Li ......
《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 ......
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 ......
MATLAB Elman神经网络数据预测，BP神经网络预测，电力负荷预测模型研究
MATLAB Elman神经网络数据预测，BP神经网络预测，电力负荷预测模型研究负荷预测的核心问题是预测的技术问题，或者说是预测的数学模型。传统的数学模型是用显示的数学表达式加以描述，具有计算量小、速度快的优点，但同时也存在很多的缺陷和局限性，比如不具备自学习、自适应能力、预测系统的鲁棒性没有保障等 ......
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, ......
[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） ......
速递：易基因科技应邀在广东药科大学生物信息系讲课分享表观遗传学研究技术
2023年5月8日上午，深圳市易基因科技有限公司高级技术总监王君文应邀至广东药科大学医药信息工程学院生物信息系开展关于“基因组学时代：表观遗传学研究及DNA甲基化技术介绍”的线下讲座。讲座由生物信息系副主任任重鲁主持，众多学生积极响应参与。 表观遗传学是研究基因的核苷酸序列不发生改变的情况下，基因表 ......
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 ......
Meta分析在建成环境研究中的使用——基于Revman5.3
Meta分析（荟萃分析）又叫元分析、meta分析等，是对众多现有实证文献的再次统计，通过对相关文献中的统计指标利用相应的统计公式，进行再一次的统计分析，从而可以根据获得的数据等来分析两个变量间真实的相关关系。目前主要应用于医学领域（尤其是循证医学中）。 由于目前多被用于循证医学研究，Meta分析的纳 ......
基于人工智能的工业监控软件开发技术研究
基于人工智能的工业监控软件开发技术研究 摘 要：人工智能的兴起给传统工业带来了巨大的变革，其帮助工业企业实现自动化生产，提高工厂生产效率和质量。传统工业监控软件作为传统工业软件的重要组成部分，其基于对象的单体开发模式已不适用。在工业监控软件中应用人工智能，让真实世界与数字世界融为一体，实现真正意义上 ......
多模态的一些研究方向
以下是当今多模态研究的方向视觉 VG：视觉生成 VQA：视觉问答 VC：视觉字幕 VCR：视觉常识性推理 分类 MAC:多模态情感计算 NLVC：视频推理的自然语言 检索任务 VR：视觉检索（CLIP就属于视觉检索） 其他 VLN：视觉语言导航 MMT：多模态机器翻译 ......
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 ......
斯坦福最新研究警告：别太迷信大模型涌现能力，那是度量选择的结果
前言 大模型出现后，涌现这一术语开始流行起来，通常表述为在小规模模型中不存在，但在大规模模型中存在的能力。但斯坦福大学的研究者对 LLM 拥有涌现能力的说法提出了质疑，他们认为是人为选择度量方式的结果。 本文转载自机器之心 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论 ......
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 ......
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 ......
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 ......
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 ......
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， ......