classification论文mixup graph
SHARPNESS-AWARE MINIMIZATION FOR EFFICIENTLY IMPROVING GENERALIZATION论文阅读笔记
Intro 在训练集上最小化损失很可能导致泛化性低，因为当今模型的过参数化会导致training loss的landscape异常复杂且非凸，包含很多local/global minima，因此优化器的选择至关重要。loss landscape的几何性质（特别是minima的flatness）与泛化 ......
基于正则化的图自编码器在推荐算法中的应用 Application of graph auto-encoders based on regularization in recommendation algorithms
引言 看过的每一篇文章，都是对自己的提高。不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，积少成多，做更好的自己。 本文基于2023年4月6日发表于SCIPEERJ COMPUTER SCIENCE（PEERJ计算机科学）上的一篇名为《基于正则化的图自编码器在推荐算法中的应用》（Application of ......
美国财团是如何控制美国教育界的 —— 哈佛史上最短任期！53岁女校长宣布辞职，博士论文被指抄袭
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[论文阅读] Self-conditioned Image Generation via Generating Representations
Pre title: Self-conditioned Image Generation via Generating Representations accepted: arXiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2312.03701 code: https:/ ......
Learning Dynamic Query Combinations for Transformer-based Object** Detection and Segmentation论文阅读笔记
Motivation & Intro 基于DETR的目标检测范式（语义分割的Maskformer也与之相似）通常会用到一系列固定的query，这些query是图像中目标对象位置和语义的全局先验。如果能够根据图像的语义信息调整query，就可以捕捉特定场景中物体位置和类别的分布。例如，当高级语义显示图 ......
使用 Microsoft Graph oFFICE365 sendmail C#
using Microsoft.Graph; using Azure.Identity; using Microsoft.Graph.Models; var scopes = new[] { "https://graph.microsoft.com/.default" }; var tenantId ......
论文写作方法
公式居中编号靠右 https://www.bilibili.com/video/BV1Xd4y1Z7Xi/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=f0c0211a242fdec2b56aa48b9d63c70e 公式编辑器：matht ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
机器学习周刊 第4期：动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述
LLM开发者必读论文：检索增强（RAG）生成技术综述！ 目录： 1、动手实战人工智能 Hands-on Al 2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课 3、Awesome Jupyter 4、计算机科学热门论文 5、LLM开发者必读论文:检索增强 (RAG) 生成技术综述 6、App ......
机器学习周刊03:如何学习深度学习？2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving
腾讯推出的 AppAgent，是一个多模态智能体，通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面，能像真实用户一样操作手机！ 机器学习周刊：关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习？ 最近X上有推友重提这篇文章，是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......
[ARC105E] Keep Graph Disconnected 题解
赛时冲了两个多小时没冲出来，想得断断续续，导致没想到如何处理奇偶。 思路 根据限制条件一，可以知道最后的图一定是两个连通块，其中一块包含 \(1\)，另一块包含 \(n\)。因为此时再想连边就必须连通两个块，使其不合法了。 每次操作都是新增一条边，那么到最后的边数是多少呢？假设其中一个连通块有 \( ......
ICLR 2022: Anomaly Transformer论文阅读笔记+代码复现
本论文全名为Anomaly Transformer: Time Series Anomaly Detection with Association Descrepancy（通过关联差异进行时序异常检测），主要提出了一种无监督的异常点检测算法，并在6个benchmarks上测试，获取良好结果。 论文链 ......
pytorch反向传播错误解决：RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been freed. Specify retain_graph=True when calling backward the first time.
pytorch反向传播错误解决： 错误： RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been freed. Specify retain_graph=T ......
NeurIPS 2023 | 腾讯 AI Lab 18 篇入选论文解读
前言 NeurIPS 2023（Neural Information Processing Systems）神经信息处理系统大会是当前全球最负盛名的 AI 学术会议之一，将于 12 月 10 日在美国新奥尔良召开。官方信息显示，本届会议共有 12343 篇有效论文投稿，接收率为 26.1％，略高于 ......
CF295B Greg and Graph 题解 floyd性质题
题目链接：https://codeforces.com/problemset/problem/295/B 题目描述可参见 洛谷 解题思路完全来自 aiiYuu巨佬的博客 一道很好地利用了 floyd 算法性质的题目。 floyd算法 示例程序： #include <bits/stdc++.h> us ......
Unity3D Shader Graph 使用 DDXY 节点达到抗锯齿的原理详解
Unity3D是一款非常强大的游戏开发引擎，而Shader Graph是Unity3D中用于制作和编辑着色器的工具。在游戏开发中，抗锯齿是一个非常重要的技术，它可以使得游戏画面更加平滑，减少锯齿感。在本文中，我们将详细介绍如何使用Unity3D Shader Graph中的DDXY节点实现抗锯齿效果 ......
ChatGPT论文降重Prompt
你是一个已经阅读过大量论文的论文写作专家。我正在设计一个基于xxx系统。接下来，我将给你一个论文段落，你可以使用调整句子用词、句子结构等方法，重新描述这段话，对文章的内容进行润色，使之更加接近论文的写作风格。你也可以自己增添一些描述和内容。 ......
《A Novel Table-to-Graph Generation Approach for Document-Level Joint Entity and Relation Extraction》阅读笔记
代码 原文地址 文档级关系抽取（DocRE）的目的是从文档中提取实体之间的关系，这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而，现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及，这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的表格到图生成模型（TAG），它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。T ......
SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-Introduction to graphs and tf.function
Graphs are data structures that contain: a set of tf.Operation objects, which representing units of computation; and tf.Tensor objects, which represen ......
大模型评测-微软亚洲研究院：A Survey on Evaluation of Large Language Models论文分享
《A Survey on Evaluation of Large Language Models》 一、论文介绍：微软亚洲研究院公开了介绍大模型评测领域的论文《A Survey on Evaluation of Large Language Models》。该论文一共调研了219篇文献，以评测内容 ......
论文精读—多智能体算法在无人机集群的运用
导：“在阅读一篇论文后，要对这几个方面有清晰的认识，动机、创新点和实验设计，外加自己对这篇论文有什么想法” 论文解读：本文组织如下:第二节介绍了相关工作，第三节介绍了大规模搜索场景和系统模型，第四节详细介绍了基于marl的无人机群搜索方法，第五节讨论了仿真设置和实验结果，第六节总结了本文。 建模思考 ......
AAAI 2024 | 腾讯优图实验室27篇论文入选，含表格结构识别、异常图像生成、医学图像分割等研究方向
前言 AAAI 2024 (AAAI Conference on Artificial Intelligence) 人工智能国际会议于近日公布论文录用结果，本届会议共收到9862篇份论文投稿，最终录用2342篇论文，录用率23.75%。AAAI 是美国人工智能协会主办的年会，同时也是是人工智能领域中 ......
MMGCN: Multi-modal Graph Convolution Network for Personalized Recommendation of Micro-video
目录概符号说明MMGCN代码 Wei Y., Wang X., Nie L., He X., Hong R. and Chua T. MMGCN: Multi-modal graph convolution network for personalized recommendation of mic ......
Supervised Machine Learning : Regression and Classification
The course is available at : Supervised Machine Learning: Regression and Classification - Week 1: Introduction to Machine Learning - Week 1 | Coursera ......
三分钟学完科研论文常用统计图
统计分析的结果通常包括统计图和统计表。统计图是一种用图形表示数据的方式，它能够直观地展示数据的分布、趋势和关系。科研论文中常见的统计图包括条形图、饼图、折线图、散点图等。这些图形可以帮助人们快速地理解和分析数据，找出其中的规律和特征。今天就来讲一讲常用的科研统计图。 一、统计图结构 统计图一般包括5 ......
论文笔记：全同态加密研究进展-白利芳等
论文笔记：全同态加密研究进展-白利芳等 同态加密–概念 同态性 给定2个代数结构间的映射，**$ \delta: A \to B\(，满足\)\delta(x _A y)=\delta(x) _B \delta(y)\(**，这里这种映射\)\delta \(就可以看作是同态加密中的“加密”操作，即 ......
Generalised f-Mean Aggregation for Graph Neural Networks
目录概符号说明GenAgg代码 Kortvelesy R., Morad S. and Prorok A. Generalised f-mean aggregation for graph neural networks. NIPS, 2023. 概 基于 MPNN 架构的 GNN 主要在于 agg ......
Cold Brew: Distilling Graph Node Representations with Incomplete or Missing Neighborhoods
目录概符号说明Cold Brew代码 Zheng W., Huang E. W., Rao N., Katariya S., Wang Z., Subbian K. Cold brew: Distilling graph node representations with incomplete or ......
ARC105E Keep Graph Disconnected 题解
ARC105E 正向考虑是很难的，从结果入手，发现最后一定是分别包含 \(1\)，\(n\) 的两个完全图。 考虑表示出这两个人一共加了多少边：\(\frac{n(n-1)}{2}-m-x(n-x)\)，\(x\) 表示点 \(1\) 所在集合的大小。 由于是判断先手还是后手必胜，所以只需看结果对 ......
GPT-1论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》解读
背景 GPT-1 采用了两阶段训练的方式： 1. 第一阶段 pre-training，在海量文本上训练，无需label，根据前k-1个词预测第k个单词是什么，第一阶段的训练让模型拥有了很多的先验知识，模型具有非常强的泛化性 2. 第二阶段在特定任务上fine-tuning，让模型能适应不同的任务，提 ......