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【略读论文|时序知识图谱补全】Temporal Knowledge Graph Reasoning with Historical Contrastive Learning
会议：AAAI，时间：2023，学校：上海交通大学 摘要： 大多数时序知识图谱的推理方法高度依赖于事件的递归或周期性，这给推断与缺乏历史交互的实体相关的未来事件带来了挑战。本文提出一种新的基于历史对比学习训练框架的对比事件网络（CENET）的新事件预测模型。 1.CENET 学习历史和非历史依赖来区 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Logic and Commonsense-Guided Temporal Knowledge Graph Completion
会议：AAAI，时间：2023，学校：北京航空航天大学 文中谓词可以视为关系。 以往的TKG补全(TKGC)方法不能同时表示事件的时效性和因果关系。为了应对这些问题，作者提出了一个逻辑和尝试引导嵌入模型（LCGE ），从常识的角度共同学习涉及事件的及时性和因果关系的时间敏感表示，以及事件的时间无关表 ......
【论文阅读】OneNet Enhancing Time Series Forecasting Models under Concept Drift by Online Ensembling
原始题目：OneNet: Enhancing Time Series Forecasting Models under Concept Drift by Online Ensembling 中文翻译：OneNet：通过在线集成增强概念漂移下的时间序列预测模型 发表时间：2023年09月22日 平台： ......
【论文阅读】Improving language understanding by generative pre-training
原始题目：Improving language understanding by generative pre-training 中文翻译：通过生成预训练提高语言理解能力 发表时间：2018年 平台：Preprint 文章链接：https://www.mikecaptain.com/resource ......
【论文阅读】TimeGPT-1
原始题目：TimeGPT-1 中文翻译：TimeGPT-1 发表时间：2023年10月05日 平台：arXiv 文章链接：http://arxiv.org/abs/2310.03589 开源代码：无 摘要 在本文中，我们介绍了TimeGPT，这是第一个用于时间序列的基础模型，能够为训练过程中看不到的 ......
Optimized Content Caching and User Association for Edge Computing in Densely Deployed Heterogeneous Networks论文阅读
目录Optimized Content Caching and User Association for Edge Computing in Densely Deployed Heterogeneous Networks1、问题背景贡献点：2、系统建模及问题公式化系统建模问题公式化联合内容缓存和用户 ......
Python 中的经典类新式类
要知道经典类和新式类的区别，首先要掌握类的继承 类的继承的一个优点就是减少代码冗余 广度优先和深度优先，这主要是在多类继承的时候会使用到 经典类和新式类的主要区别就是类的继承的方式 经典类遵循深度优先的规则，新式类遵循广度优先的规则。 至于什么是深度优先什么是广度优先，可以看如下示例: class ......
记录第一篇IEEE论文写作问题
标题在标题中，所有名词、代词、形容词、动词、副词和从属连词均大写。除单位缩写和首字母缩略词外，其他小写的缩写均大写。冠词（a、an、the）、并列连词（and、but、for、or、nor）和大多数短介词都是小写的，除非它们是第一个或最后一个词。三个以上字母的介词（Before、From、Throu ......
VLOOKUP函数10种经典用法
VLOOKUP函数是Excel中非常常用的函数之一，可以用于在一个区域或表格中查找某个值，并返回该值所在行的另一个指定列中的数值。将VLOOKUP与其他函数（如SUM、AVERAGE等）结合使用，实现更复杂的数据分析和处理功能。在一个VLOOKUP函数中嵌套另一个VLOOKUP函数，以便进行多级查找... ......
外文论文同行评审平台——PubPeer——论文打假平台
参考： https://baijiahao.baidu.com/s?id=1757051752090030001&wfr=spider&for=pc 偶然间看到了一个外文论文的同行评审平台——PubPeer，这个平台与其说是同行评审还不如说是一个论文打假平台，一般能够等上这个平台的论文不敢说百分百是 ......
论文精读：用于少样本目标检测的元调整损失函数和数据增强（Meta-tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-shot Object Detection）
论文链接：Meta-Tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-Shot Object Detection Abstract 现阶段的少样本学习技术可以分为两类：基于微调（fine-tuning）方法和基于元学习（meta-learning ......
【论文阅读笔记】【Image Retrieval】 Global Features are All You Need for Image Retrieval and Reranking
SuperGlobal ICCV 2023 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 图片检索方法通常由粗粒度图片检索和精确的结果重排列两个模块组成。人们通常认为图片的 local feature 在结果重排列中是不可或缺的，但对大量的 local feature 的计算需要较高的计算资源和时间 能 ......
45 个 Git 经典操作场景，专治不会合代码[转-来自知乎]
文章来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/485010145 git 对于大家应该都不太陌生，熟练使用git已经成为程序员的一项基本技能，尽管在工作中有诸如 Sourcetree这样牛X的客户端工具，使得合并代码变的很方便。但找工作面试和一些需彰显个人实力的场景，仍然需要我 ......
25 写小论文的时候如何将eps文件缩小一些
超简单的小论文eps文件压缩 写英文论文一般图片格式会要求eps格式，我用PNG格式的图片粘贴到Adobe Illustrator后另存为的eps文件非常大，于是上网看了看怎么能压缩一下，自己尝试了一种简单方法，具体方法如下： （1）将eps文件用AdobeDC2021打开，然后将它另存为pdf格式 ......
AI经典模型参数规模
| 模型 | 参数数量 || | || AlexNet | 约 60 million || VGG16 | 约 138 million || ResNet50 | 约 25 million || InceptionV3 | 约 23 million || MobileNetV2 | 约 3.5 mi ......
不务正业的再次胡想——chatgpt在“智能辅助编程”外的另一个可能场景"智能论文写作辅助”
在chatgpt4出来后震惊了很多人，但是很多人也觉得好像用处不大；可以说chatgpt4确实更加智能了，在语言对话上更加的智能，很多情况下已经很难分辨出这货是个机器人，但是现在这东西好像确实也没有太多的实际应用，或许更多的人用这个是当做“智能搜索引擎”来用的，而我个人却更加喜欢将chatgpt4当 ......
【论文阅读笔记】【OCR-文本识别】 CLIPTER: Looking at the Bigger Picture in Scene Text Recognition
CLIPTER ICCV 2023 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 现有的文本识别方法只关注于局部截取的文本区域，识别模型并没有利用全图的上下文信息，导致其可能对有挑战性的文本的识别效果较差 能否以某种方式使识别器利用上global feature的信息？ 文章提出了什么样的解决方法？ 提 ......
[论文阅读] Latent Consistency Models@ Synthesizing High-Resolution Images with Few-Step Inference
1. Pre title: Latent Consistency Models: Synthesizing High-Resolution Images with Few-Step Inference accepted: arXiv 2023 (ICLR 2024 Submission) paper ......
SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks论文笔记
SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks 源码: github.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork 背景： 主要解决图像中点之间的对应关系。 主要方法： 上图为该方法的 ......
【论文解读】针对生成任务的多模态图学习
【论文解读】针对生成任务的多模态图学习 一、简要介绍 多模态学习结合了多种数据模式，拓宽了模型可以利用的数据的类型和复杂性：例如，从纯文本到图像映射对。大多数多模态学习算法专注于建模来自两种模式的简单的一对一数据对，如图像-标题对，或音频文本对。然而，在大多数现实世界中，不同模式的实体以更复杂和多方 ......
【论文阅读笔记】【OCR-文本识别】 Scene Text Recognition with Permuted Autoregressive Sequence Models
PARSeq ECCV 2022 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 一些文本识别模型会对 semantic 信息建模，从而辅助某些困难情况下的文本识别 传统的 auto-regressive 方式限制了语义信息的传输方向；双向的 auto-regressive 聚合增加了不必要的计算量和复杂 ......
恭喜我同事的论文被IEEE HPCC收录！
近日，由天翼云科技有限公司云网产品事业部天玑实验室撰写的《关于公有云区分负载QoS感知的内存资源动态超分管理优化》（Thoth：Provisioning Overcommitted Memory Resource with Differentiated QoS in Public Clouds）论文... ......
论文查找
Ctrl + Shift + N 打开无痕窗口，然后访问 Connected Papers 网站 https://www.connectedpapers.com/ ，可无限卡 bug。 ......
Variational Autoencoders for Collaborative Filtering论文阅读笔记
摘要 将VAE扩展到具有隐式反馈的协同过滤，这样能够超越线性因子模型。提出了一个具有多项式条件似然的神经生成模型。目前推荐系统用的比较多的是rank指标，这里本文也说明了为什么多项似然非常适合隐式反馈数据建模。相对于高斯函数和逻辑函数更加接近rank损失 马上提出了一个比较有意思的观点，虽然推荐被认 ......
经典K线组合选股公式
一、早晨之星 基本含义： 早晨之星”是股市中比较常见的底部或是阶段性底部的信号之一。在理论上，它是由三根K线组成，先是拉出一根有力度的阴线，再是一根小阳或小阴线、螺旋桨、锤头线、倒锤头线等，最后拉出一根有力度的阳线。三条K线就组成了早晨之星K线组合。早晨之星又称为希望之星。 操作要点： 1.阳线的实 ......
[论文阅读] EMO@ Earth Mover Distance Optimization for Auto-Regressive Language Modeling
Pre title: EMO: Earth Mover Distance Optimization for Auto-Regressive Language Modeling accepted: arXiv2023 paper: https://arxiv.org/abs/2310.04691 co ......
【论文阅读笔记】【OCR-文本检测】 Few Could Be Better Than All: Feature Sampling and Grouping for Scene Text Detection
CVPR 2022 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 一些基于 DETR 的方法在 ICDAR15, MLT17 等文字尺度变化范围较大的数据集上文本检测的效果不佳 DETR 运用的高层特征图难以捕捉小文字的特征，且会引入很多无关的背景噪声，增加了检测的困难程度 即使使用 DETR 的改进模 ......
AutoRec Autoencoders Meet Collaborative Filtering 论文阅读笔记
这个是第一篇将自编码器应用到推荐系统中的论文，也是将深度学习应用到推荐系统中的论文。比较老，主要学习它的思想，对输入的编码与重建。这篇文章提出了基于AutoEncoder的协同过滤方法来解决评分预测问题 我们的目标就是设计一个基于项目或者用户的自动编码器，它可以将每个部分观察到的\(r^u(r^i) ......