语义 样本recognition semantic
基于融合语义信息改进的内容推荐算法。Improved content recommendation algorithm integrating semantic information.
引言 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。每天一篇论文，做更好的自己。 本文读的这篇论文为发表于2023年5月28日的一篇名为《基于融合语义信息改进的内容推荐算法》（基于融合语义信息改进的内容推荐算法）的文章，文章主要介绍了基于内容的推荐技术在电子商务和教育领域的广泛应用，以及传统基于内容推荐技术在语义 ......
go-carbon v2.3.5 发布，轻量级、语义化、对开发者友好的 golang 时间处理库
carbon 是一个轻量级、语义化、对开发者友好的 golang 时间处理库，支持链式调用。 目前已被 awesome-go 收录，如果您觉得不错，请给个 star 吧 github.com/golang-module/carbon gitee.com/golang-module/carbon 安装 ......
OOP语义学 第一章 关于对象(Object Lessons)
第一章 关于对象(Object Lessons) struct与class 在C语言中,"数据"与"处理数据的操作(函数)"是分开声明的.语言本身没有支持"数据和函数"之间的关联性.我们把这种程序方法称为"程序性的(procedural)." 举个例子: 如果我们声明一个struct Point3d ......
Java版Flink（十一）时间语义和watermark
Java版Flink（十一）时间语义和watermark 一、时间语义 在Flink 中涉及到三个重要时间概念：EventTime、IngestionTime、ProcessingTime。 1.1、EventTime EventTime 表示日志事件产生的时间戳，每一条数据都会记录自己生产的时间。 ......
如何根据邮件样本分析是否为容易软件
如何根据邮件样本分析是否为容易软件 发件人身份： 检查发件人的电子邮件地址，看它是否来自一个可信赖的源。有时，恶意邮件会伪造看似合法的电子邮件地址。 检查邮件头部信息： 邮件头部信息包含了关于邮件路径和来源的详细信息。通过检查这些信息，可以发现邮件是否被伪造。 邮件内容： 恶意邮件通常包含诱导性的语 ......
1.9 Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 基于语义分割遥感图像的模型
Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 参考遥感图像分割的旋转多尺度交互网络 参考遥感图像分割 (RRSIS)是一个新的挑战，它结合了计算机视觉和自然语言处理，通过 ......
TF-VAEGAN：添加潜在嵌入(Latent Embedding)的VAEGAN处理零样本学习
前面介绍了将VAE+GAN解决零样本学习的方法：f-VAEGAN-D2，这里继续讨论引入生成模型处理零样本学习（Zero-shot Learning, ZSL）问题。论文“Latent Embedding Feedback and Discriminative Features for Zero-S ......
多模态大模型少样本自适应综述
前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域，多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此，许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法，逐渐衍生出三种主要技术途径：1）基于提示的方法；2）基于适配器的方法；3）基于外部知识的方法。尽管如此，这一迅速发展的领域产生了大量结果，但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
掌握语义内核(Semantic Kernel)：如何精进你的提示词工程
在人工智能的海洋里，大型语言模型（LLM AI）是高速发展的一艘巨轮，而有效地与其沟通和指导其行为的锚，正是提示语（prompts）。提示语是我们提供给模型的输入或查询，以期获取特定的响应。当今，提示语工程（prompt engineering）已成为涌现的领域，它需要创造力和对细节的关注。接下来， ......
f-VAEGAN-D2：VAE+GAN处理零样本学习问题
虽然f-VAEGAN-D2在题目中说“适用任意样本”，但对比的Few-shot相关的实验较少，这里仅讨论零样本学习的情况。 1. 背景介绍 由于为每个对象收集足够数量的高质量带标签样本难以实现，使用有限的标签进行训练学习一直是一个重要的研究方向。零样本学习（Zero-Shot Learning, Z ......
QC样本和实验样本的区别
QC样本（Quality Control samples）和实验样本在代谢组学研究中扮演着不同但互补的角色。为了更生动地解释它们之间的区别，我们可以把代谢组学实验比作一场精心策划的宴会。 1. **实验样本**：想象实验样本就像是宴会上的主要菜肴。这些样本来自于你的实验对象，比如研究的生物体或细胞。 ......
语义通信——概念与方法
通信的三个层面的问题： 层面A(技术问题):通讯符号如何准确地加以传输? 层面B(语义问题):传输的符号如何精确地传达含义? 层面C(效用问题):收到的含义如何以期望的方式有效地影响行为? 语义通讯泛指不同的智能体之间进行的以“ 达意” 为目的的通讯.这里的“ 智能体” 可以指人类、智能机器甚至其它 ......
[转帖]聊聊字符串数据长度和nls_length_semantics参数
字符串是我们设计数据库经常用到的类型，从传统的ASCII格式到UTF-8格式，不同应用需求对应不同的字符类型和长度配置。针对Oracle而言，最常用的类型无外乎char和varchar2两个基本类型。 对于一些中文应用，设计人员就需要重点关注数据表中字符串长度问题。因为在不同的字符串编码方式下，一个 ......
HTML语义化
用正确的标签做正确的事情。 html语义化让页面的内容结构化，结构清晰，便于对浏览器、搜索引擎解析； 即使在没有css样式的情况下也以一种文档格式显示，并且是容易阅读的； 搜索引擎的爬虫也依赖于HTML标记来确定上下文和各个关键字的权重，利于SEO（Search Engine Optimizatio ......
go-carbon v2.3.2 发布，轻量级、语义化、对开发者友好的 Golang 时间处理库
carbon 是一个轻量级、语义化、对开发者友好的 golang 时间处理库，支持链式调用。 目前已被 awesome-go 收录，如果您觉得不错，请给个 star 吧 github.com/golang-module/carbon gitee.com/golang-module/carbon 安装 ......
OLAP多维语义模型（一）
概述 为了严谨起见，在正式内容之前，先把OLAP多维语义模型是什么说明一下。 先说OLAP（Online Analytical Processing），它是和OLTP相对的概念，关于这两个概念的详细解释网上有很多。严格的来说OLAP与多维数据没有必然的联系，基于关系模型、图模型、时序模型或者其他数据 ......
有关统计分析方法的一道题——证明矩估计的方差（即样本方差）是总体方差的无偏估计
今天上午考试考了这道题，但是好巧不巧自己没看具体的证明过程（可能因为自己忽略了这个部分吧）...（有关这道题当时的证明过程，我就记得了\(E(\overline{X})=\mu, D(\overline{X}) = \frac{\sigma^2}{n}\)，别的都不记得了...）考场直接破大防了.. ......
Semantic Kernel入门学习文章合集
GitHub 卢老师的Cookbook https://github.com/kinfey/SemanticKernelCookBook?tab=readme-ov-file SK部落 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MTg4NzIyNg==&mid=224 ......
Kernel Memory 入门系列：Semantic Kernel 插件
Kernel Memory 入门系列：Semantic Kernel 插件 Kernel Memory 本身提供了完整的RAG能力，这部分能力如果通过Semantic Kernel Memory的话，也是可以实现的，但是整体的管理成本会比较高。 因此通过Kernel Memory 构建知识库管理，然 ......
go-carbon v2.3.1 发布，轻量级、语义化、对开发者友好的 Golang 时间处理库
carbon 是一个轻量级、语义化、对开发者友好的 golang 时间处理库，支持链式调用。 目前已被 awesome-go 收录，如果您觉得不错，请给个 star 吧 github.com/golang-module/carbon gitee.com/golang-module/carbon 安装 ......
Identity-Guided Human Semantic Parsing for Person Re-Identification
实线代``表训练阶段，虚线代表聚类阶段。这两个阶段迭代完成，直到网络收敛。 ISP 是一种普遍适用且与骨干网无关的方法。 伪部分标签生成 部分对齐特征学习 两个过程 ......
golang中汇编语义
bito> TEXT main.main(SB) D:/main.go main.go:12 0xea7580 493b6610 CMPQ 0x10(R14), SP main.go:12 0xea7584 0f8691000000 JBE 0xea761b main.go:12 0xea758a ......
go-carbon v2.3.0 圣诞特别版发布，轻量级、语义化、对开发者友好的 Golang 时间处理库
go-carbon v2.3.0 圣诞节特别版发布，这应该是 2023 年的最后一个版本，祝大家圣诞节快乐！ carbon 是一个轻量级、语义化、对开发者友好的 golang 时间处理库，支持链式调用。 目前已被 awesome-go 收录，如果您觉得不错，请给个 star 吧 github.com ......
NLP复习之向量语义
向量语义 词汇语义 语义概念(sense or concept)是单词含义(word sense)的组成部分，词原型可以是多义的。 同义词是指：在某些或者全部的上下文中，单词之间有相同或近似含义 可能没有完全相同含义的同义词例子！ 即使在很多情况下(上下文语境)，单词间的含义是相同的。 但仍然有可能 ......
Semantic Kernel 正式发布 v1.0.1 版本
微软在2023年12月19日在博客上（Say hello to Semantic Kernel V1.0.1）发布了Semantic kernel的.NET 正式1.0.1版本。新版本提供了新的文档，以解释 SDK 创建 AI 代理的能力，这些代理可以与用户交互、回答问题、调用现有代码、自动化流程和 ......
【论文精读#1】SPGAN-DA：用于领域自适应遥感图像语义分割的语义保留生成对抗网络
作者: Yansheng Li 发表年代: 2023 使用的方法: 无监督领域自适应(UDA)、GAN、ClassMix、边界增强 来源: IEEE TGRS 方向: 语义分割 期刊层次: CCF B；工程技术1区；IF 8.2 文献链接： https://doi.org/10.1109/TGRS. ......
Hierarchical Clustering-based Personalized Federated Learning for Robust and Fair Human Activity Recognition-2023
任务：人类活动识别任务Human Activity Recognition HAR 指标：系统准确性、公平性、鲁棒性、可扩展性 方法：1. 提出一个带有层次聚类（针对鲁棒性和公平的HAR）个性化的FL框架FedCHAR；通过聚类（利用用户之间的内在相似关系）提高模型性能的准确性、公平性、鲁棒性。 2 ......
做一个wiki页面是体验HTML语义的好方法
HTML语义：如何运用语义类标签来呈现Wiki网页 在上一篇文章中，我花了大量的篇幅和你解释了正确使用语义类标签的好处和一些场景。那么，哪些场景适合用到语义类标签呢，又如何运用语义类标签呢？ 不知道你还记不记得在大学时代，你被导师逼着改毕业论文格式的情景，如果你回想一下，你在论文中使用的那些格式，你 ......
Deep Residual Learning for Image Recognition：ResNet
Deep Residual Learning for Image Recognition * Authors: [[Kaiming He]], [[Xiangyu Zhang]], [[Shaoqing Ren]], [[Jian Sun]] DOI: 10.1109/CVPR.2016.90 初读 ......
Local Relation Networks for Image Recognition： LRNet
Local Relation Networks for Image Recognition * Authors: [[Han Hu]], [[Zheng Zhang]], [[Zhenda Xie]], [[Stephen Lin]] DOI: 10.1109/ICCV.2019.00356 @in ......