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Transformer一作来卷多模态!学术图表也能看懂,100毫秒极速响应|免费试玩

前言 最近多模态大模型是真热闹啊。这不,Transformer一作携团队也带来了新作,一个规模为80亿参数的多模态大模型Fuyu-8B。而且发布即开源,模型权重在Hugging Face上可以看到。 本文转载自量子位 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技 ......
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论文阅读:Unifying Large Language Model and Knowledge Graph:A RoadMap

1 Introduction 大模型和知识图谱结合的综述。 简单介绍一下大模型和知识图谱的优缺点: 如上所示。 本文主要划分为三个模块,分别为: KG-enhanced LLMs LLM-augmented KGs Synergized LLM + KG 2 Background 主要介绍了LLM和 ......
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论文:Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification-基于anchor方法

论文名: Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification 混合Anchor驱动顺序分类的超快深车道检测 研究问题: 研究方法: 主要结论: 模型: 问题: 行文结构梳理: Abstrct: ......

薪火相传经验谈——如何做科研

闫杰熹:沟通,让科研变得美好 与自己沟通,与导师沟通 潘玲:我在科研中的苦与乐 跳出舒适圈,探索不熟悉的方向 找到有意义的研究问题 坚持,自信 用slice或者word把这段时间的工作或者思考清晰地写下来 游凯超:我的科研经历与科研习惯 袁粒:读博不易,且读且珍惜 ......
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[论文阅读] Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Generalization

Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Generalization 代码地址:https://github.com/jindongwang/transferlearning/tree/master/code/DeepDG I. Intr ......

【论文阅读】DeepAR Probabilistic forecasting with autoregressive recurrent networks

原始题目:DeepAR: Probabilistic forecasting with autoregressive recurrent networks 中文翻译:DeepAR:自回归递归网络的概率预测 发表时间:2020年07月 平台:International Journal of Forec ......

论文格式

论文名: 研究问题: 研究方法: 主要结论: 模型: 问题: 行文结构梳理: ......
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latexmk+make+条件编译一键编译论文生成 明评版/盲评版 单面版/双面版

用latexmk+make编译latex项目 假设latex项目的目录结构如下: . ├── build │ ├── aux │ ├── 各种临时文件 │ └── release │ ├── thesis.pdf │ └── thesis.synctex.gz ├── data │ ├── abst ......
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工业毛刷厂家,成都工具研究所有限公司组织开展《科研项目管理办法》和《新产品管理办法》 学习宣贯活动

成都工具研究所有限公司的前身是成都工具研究所,于1956年创建于北京,是原机械工业部的直属研究所,是我国机械工业的综合性工具科研机构。公司官网:http://www.ctri.com.cn/公司主要从事精密切削工具、精密测量仪器以及表面改性处理技术的技术研究、产品开发和应用服务。 经修订《科研项目办 ......

【论文阅读笔记】(文本识别)

Read Like Humans: Autonomous, Bidirectional and Iterative Language Modeling for Scene Text Recognition ABINet CVPR 2021(Oral) 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题? 如何对 ......
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论文研读_协方差矩阵自适应演化(CMA-ES)

论文研读_协方差矩阵自适应演化 根据代码,可以看出主要包含以下几个模块: 初始化模块:定义优化函数、问题维度、初始点、步长等参数的初始化。 生成模块:随机生成λ个后代样本。 选择模块:根据适应度对后代进行排序,选择较好的μ个后代进行重组,得到新的均值。 更新模块:更新协方差矩阵、进化路径、步长等自适 ......
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【论文阅读】点云地图动态障碍物去除基准 A Dynamic Points Removal Benchmark in Point Cloud Maps

【论文阅读】点云地图动态障碍物去除基准 A Dynamic Points Removal Benchmark in Point Cloud Maps 终于一次轮到了讲自己的paper了 hahaha,写个中文的解读放在博客方便大家讨论 Title Picture Reference and pren ......
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软件测试和调试(42 - 43题,共2分,论文)

软件测试的目的是验证软件是否满足软件开发合同或项目开发计划、系统/子系统设计文档、 SRS、软件设计说明和软件产品说明等规定的软件质量要求。通过测试,发现软件缺陷,为软件产品的质量测量和评价提供依据。 软件测试分类: ①按照开发阶段:单元测试/模块测试(对应详细设计阶段)、集成测试(对应的概要设计阶 ......
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论文学习:AGCRN

Adaptive Graph Convolutional Recurrent Network for Traffic Forecasting 用于交通预测的自适应图卷积循环网络 会议:NIPS2020 作者:Lei Bai, Lina Yao, Can Li, Xianzhi Wang, Can W ......
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论文阅读:Knowledge Distillation via the Target-aware Transformer

摘要 Knowledge distillation becomes a de facto standard to improve the performance of small neural networks. 知识蒸馏成为提高小型神经网络性能的事实上的标准。 Most of the previo ......

论文阅读 Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection

原始题目:Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection 中文翻译:Generalized Focal Loss:学习用于密集目标检测的 Qual ......

【论文阅读笔记】(SAM部分)

写这个系列的文章主要是因为作者的zotero配额不够用了,为了避免电脑突然死机之类的意外情况导致zotero笔记全部没掉,特地将每篇论文的笔记都粘贴在这里留作备份。 Segment Anything in High Quality 读论文时思考的问题 论文试图解决什么问题? SAM割出来的mask在 ......
部分 笔记 论文 SAM

学术界和产业界之间为什么会存在这么大的差异

学术界和产业界之间为什么会存在这么大的差异?关键差异到底在哪里? 这些都是曾经困扰我很久的问题。通过在华为这段经历,我有了很多启示与收获: 第一,学术界一些习以为常的想法在行业实践中可能并不适用。 例如,学术界通常认为,最重要的是发现尽可能多的问题。但是与产品线专家交流后,我们发现大部分问题对客户来 ......
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论文阅读(四)—— Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition

![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3279428/202310/3279428-20231016232154691-2008412580.png) ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3279428/2... ......

论文:Very deep convolutional networks for large-scale image recognition-VGG

论文名: Very deep convolutional networks for large-scale image recognition "用于大规模图像识别的深度卷积网络" 了解VGG模型 研究问题: 研究方法: 主要结论: 模型: 问题: 行文结构梳理: ......

[论文阅读] Exact Feature Distribution Matching for Arbitrary Style Transfer and Domain Generalization

Exact Feature Distribution Matching for Arbitrary Style Transfer and Domain Generalization 论文源码:https://github.com/YBZh/EFDM 1. Introduction 传统的特征分布匹配 ......

题目《基于贝叶斯分类的河流水污染源类别贡献判断系统的设计与实现》的相关论文以及文献汇总

综合考虑城镇污水处理厂、重点工业污染源等点源排放特征,以及畜禽养殖、农业种植、农村生活等面源排放特征,采用贝叶斯分类方法和模糊理论,分析污染因子同流域内各个行业水污染排放标准、面源产排污特征的相似度,计算各污染源类别对水体污染的贡献指数,判断对水质超标贡献最显著的污染类别,定性解析出影响目标水体的面... ......
污染源 文献 题目 流水 贡献

论文阅读(三)——Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition

代码 实验 python main.py --config config/nturgbd-cross-subject/default.yaml --work-dir work_dir/ntu/csub/ctrgcn --device 0 --num-worker 0 综述 ......

Perceptual Losses 风格迁移论文复现小记

看了一篇李飞飞组的论文 Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution。 论文地址为:https://arxiv.org/pdf/1603.08155.pdf)) 想去找找代码复现一下。 原文没有提供代码,就只有 ......
小记 Perceptual 风格 Losses 论文

论文(2)3D高斯

https://huggingface.co/blog/gaussian-splatting 什么是 3D 高斯泼溅? 3D 高斯泼溅的核心是一种光栅化技术。这意味着: 有描述场景的数据。 在屏幕上绘制数据。 这类似于计算机图形学中的三角形光栅化,用于在屏幕上绘制许多三角形。 然而,它不是三角形,而 ......
论文

数字人论文:Audio-Driven Facial Animation by Joint End-to-End Learning of Pose and Emotion

老规矩. 直接第三章 3. 端到端网络结构 给一个audio 短窗口, 也就是片段. 我们预测窗口中间时刻的面部表情. 我们把表情看做一个全端点的向量 (后面我们会看这是什么的一种刻画面部) 一旦我们网络训完, 我们回各个时间点同时生成, 并行. 即使不需要过去的帧画面, 依然生成很稳定的画面. ( ......

9月大型语言模型研究论文总结

大型语言模型(llm)在今年发展迅速,随着新一代模型不断地被开发,研究人员和工程师了解最新进展变得非常重要。本文总结9-10月期间发布了一些重要的LLM论文。 这些论文涵盖了一系列语言模型的主题,从模型优化和缩放到推理、基准测试和增强性能。最后部分讨论了有关安全训练并确保其行为保持有益的论文。 优化 ......
研究论文 模型 语言 论文

【科研03】【代码复现】TransUnet道路提取

目录1. 数据准备 data process2. 文件更名 files rename2.1. 数据更名 npz rename2.2. 文档更名 txt rename3. 代码修改 code change3.1. 目录调整 contents3.2. 数据读取 code13.2. 训练参数 parame ......
TransUnet 科研 道路 代码

【科研02】【代码复现】【代码分享】TransUnet-RoadExtract 道路提取【数据预处理-raster2npz】

目录1. 数据处理 data process1.1. 类型转换 Raster to Png1.2. 边缘填充 Resize1.2.1. 填充 Resize image1.2.1. 填充 Resize label1.3. 批量裁剪 Clip1.4. 波段缩减 3bands to 1band1.5. 筛 ......

论文精读:用于少样本图像识别的语义提示(Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition)

原文连接:Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition Abstract 在小样本学习中(Few-shot Learning, FSL)中,有通过利用额外的语义信息,如类名的文本Embedding,通过将语义原型与视觉原型相结合来解决样本稀少的问题。但 ......
语义 样本 Recognition Semantic Few-Shot
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