论文写作

HTML、CSS、JavaScript、Python、PHP、C++、Dart--有这么多的编程语言，你甚至可能完全精通其中的几种。但是，随着我们的目标是写出更多、更好的代码，我们用日常语言写作和交流的方式变得越来越重要......甚至可能被忽略了。 我们编写和讨论代码的方式可以说与代码本身同样重要 ......

摘要： 在自动语音识别和声学事件检测的背景下，一种名为其次，我们描述了PCEN中每个分量的渐近状态:时间积分、增益控制和动态范围压缩。最后，给出了PCEN参数与待抑制噪声、待增强信号的时间特性、时频表示的选择相适应的实用建议。由于它将大量真实世界的声景转换为加性高斯白噪声(AWGN)， PCEN是一 ......

利用发现的数据来创建合成声音是具有挑战性的，因为现实世界的录音通常包含各种类型的音频退化。解决这个问题的一种方法是使用增强模型对语音进行预增强，然后使用增强后的数据进行文本转语音（TTS）模型训练。本论文研究了使用条件扩散模型进行广义语音增强，旨在同时解决多种类型的音频退化。增强是在对数Mel频谱领 ......

深度估计问题 从输入的单目或双目图像，计算图像物体与摄像头之间距离（输出距离图），双目的距离估计应该是比较成熟和完善，但往单目上考虑主要还是成本的问题，所以做好单目的深度估计有一定的意义。单目的意思是只有一个摄像头，同一个时间点只有一张图片。就象你闭上一只眼睛，只用一只眼睛看这个世界的事物一样，距离 ......

论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.03009 ### 动机 神经机器翻译(NMT)模型在翻译**干净文本**时已被证明是强大的，但它们**对输入中的噪声非常敏感**。改进NMT模型的鲁棒性可以看作是对噪声的“域”适应的一种形式。 最先进的方法严重依赖于大量的反向翻译数据 ......

一、INTRODUCTION 深度神经网络规模和基于注意力的网络架构的结合，导致了语言模型具备了前所未有的通用性。“大型语言模型”（LLM）涌现出了很多令人惊艳的能力，包括： few-shot in-context learning zero-shot problem solving chain o ......

**没有没有Java的大佬接这个项目，有报酬，一个简单的系统，有会的可以联系我电话17774756179（微信同好）** 题 目：社区诉求信息系统的设计与实现 院 （系）： 继续教育学院 专 业： 学生姓名： 学 号： 指导教师： 2023年 7月1 日 一、毕业设计（论文）的内容 为构建党建引领社 ......

论文题目：[Quasi-Newton solver for robust non-rigid registration](https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Yao_Quasi-Newton_Solver_for_Robust_N ......

一、如何有效阅读论文？ 1、整理相关领域资源 2、略读收集的文章，从中快速挑出重点文章来仔细阅读（阅读5-20篇文章可以对一个领域有一个basic understanding，阅读50-100篇文章，可以对一个领域有good understanding） 二、如何阅读一篇论文？ 1.首先阅读标题、摘 ......

Lite-Mono: A Lightweight CNN and Transformer Architecture for Self-Supervised Monocular Depth Estimation 是CVPR2023收录的论文，从它的标题能很清晰了解到它所在的领域或解决的问题是：自监督的 ......

一、Introduction 受到人类做决策的思维过程的启发，即通过将一个问题逐个分解为多个子问题，并按照链式的方式串行思考，最终得到思考结果，这个过程被成为”思维链（chain-of-thoughts）“。 研究表明，中间推理过程（intermediate reasoning (“rational ......

很长很长一段时间没有更新博客，这段时间在追求着自己的梦想前进，确实没有太多时间或值得写的内容。现在已步入到研一的暑假期间，回想准备考研和在研一的学习生活，一切都觉得有趣和新鲜。经过忙碌的这段时间，自己的论文也准备得差不多，可以有一些时间写写自己对一些论文的理解，也作为自己学习的整理和反思。后续安排时 ......

本文来自公众号“AI大道理“ —————— ​ 论文原文：https://arxiv.org/abs/1602.00763 本文方法SORT(Simple Online and Realtime Tracking)是一种基于检测的跟踪框架，基于检测算法FasterRCNN，利用卡尔曼滤波以及匈牙利算 ......

## 背景 Time-travel Testing of Android Apps ICSE 2020 新加坡国立大学 ## 4 Implementation 实施 我们的时间旅行框架作为一个全自动化的应用测试平台实施，它使用或扩展了以下工具：VirtualBox [4]，用于运行和控制Androi ......

一、Introduction 语言模型 (LM) 已展现出令人印象深刻的小样本学习能力，很多人建议应该将LM视为一个基础通用推理计算器，这个基础通用推理计算器可以被用于例如： scratchpads chain of thought prompting learned verifiers selec ......

原文：FREEVC: TOWARDS HIGH-QUALITY TEXT-FREE ONE-SHOT VOICE CONVERSION 原文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10095191 个人总结： 1.提出mel谱缩放增强方法。 ......

前言 50年前的kNN算法，只用14行代码在文本分类上超越风头正盛的Transformer，包括BERT 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术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 ......

原文：PARALLEL-DATA-FREE VOICE CONVERSION USING CYCLE-CONSISTENT ADVERSARIAL NETWORKS 地址：https://arxiv.org/pdf/1711.11293v2.pdf 摘要： 我们提出了一种无需平行数据的语音转换（VC ......

论文原文：USING JOINT TRAINING SPEAKER ENCODER WITH CONSISTENCY LOSS TO ACHIEVE CROSS-LINGUAL VOICE CONVERSION AND EXPRESSIVE VOICE CONVERSION 代码和论文地址：http ......

[arXiv—针对范围：物理、数学、计算机科学、生物学和定量金融学等学术论文文章库](https://arxiv.org/) [Questia—人文社科类在线研究和论文写作专业资源库](https://www.gale.com/databases/questia) ......

一、前言 大型语言模型在诸如对话问答、代码生成等广泛任务上表现出了出色的性能。 在较高的层次上，给定一段输入，大语言模型可用于按照概率统计方式自动补全序列。在此基础上，用户用指令（instructions）或示例（examples）去提示（prompt）大语言模型，以实施各种下游任务。 本质上，提示 ......

本文的研究背景： 在各种机器学习任务中，深度学习可以实现比传统机器学习算法更高的精度。最近，保护隐私的深度学习引起了信息安全界的极大关注，其中训练数据和训练模型都不会被暴露。联合学习是一种流行的学习机制，其中多方将局部梯度上传到服务器，服务器使用收集的梯度更新模型参数。然而，在联合学习中存在许多被忽 ......

作者受Faster-RCNN启发, 提出Line-CNN, 提出了一种新颖的车道线Anchor的表示方法,解决了车道线检测中表征的难点, 实现了端到端的车道线检测 ......

## 常见快捷键 alt + = ： 插入公式，可以选中一段文字之后按alt+=变为公式，方便转换来自latex的文字 ## 公式相关 使用类似latex语法只需要写完后按空格即可 例如在插入公式模式内， 输入 L_1 就会显示$L_1$ 花体字符使用: \scriptL 然后空格，就可以得到一个花 ......

###1. 连续动作空间VS离散动作空间 【离散动作空间】Q表格、SARSA、on-policy以及off-policy、Q-learing []()https://blog.csdn.net/zbp_12138/article/details/106837306 【连续动作空间】 用神经网络的方法 ......

** 恢复内容开始 ** ## 空天地一体化(SAGIN)的网络安全 **目前关注的方面：** 集中在安全通信、入侵检测、侧通道攻击、GPS欺骗攻击、网络窃听、消息修改/注入等方面，有些侧重于分析现有的安全威胁[20]、[21]，有些提出了他们的攻击方法[14]、[22]，还有一些则更多地侧重于SA ......

论文中Gini系数的计算 ``` def cal_sparsity(x): # print(x.shape) n=x.shape[0] # x=x.reshape(x.shape.prob) x=x.abs() x,_=x.sort() # print(x) Gx=0 for k in range( ......

## 摘要 **神经机器翻译(NMT)模型在翻译干净文本时已被证明是强大的，但它们对输入中的噪声非常敏感**。改进NMT模型的鲁棒性可以看作是对噪声的“域”适应的一种形式。**最近创建的基于噪声文本的机器翻译任务语料库为一些语言对提供了噪声清洁的并行数据，但这些数据在大小和多样性方面非常有限**。最 ......

## 1. Pre title: CF-Font: Content Fusion for Few-shot Font Generation accepted: CVPR2023 paper: https://arxiv.org/abs/2303.14017 | https://openaccess. ......

## Pre title: A Closer Look at Self-supervised Lightweight Vision Transformers accepted: ICML 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2205.14443 code: https ......