internet-augmented open-domain augmented answering
【五期杨志】CCF-A（CVPR'22） Dual-Key Multimodal Backdoors for Visual Question Answering
Walmer M, Sikka K, Sur I, et al. Dual-Key Multimodal Backdoors for Visual Question Answering[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vi ......
FreeSWITCH在answer前主动发dtmf
操作系统 ：CentOS 7.6_x64 FreeSWITCH版本 ：1.10.9 NAT环境的主动外呼场景下，会遇到线路侧回铃音数据无法接收的问题，需要FreeSWITCH主动发送RTP数据，发送DTMF是个选择。本文记录下如何使用FreeSWITCH在answer前发送DTMF，我将从以下几个方 ......
[论文速览] Randomized Quantization@ A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning
Pre title: Randomized Quantization: A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning accepted: ICCV 2023 paper: https://arxiv.org/abs ......
SP1716 GSS3 - Can you answer these queries III 题解
题意： 给定一个长度为 $ n $ 的序列 $ a $ ， $ q $ 次操作，每次操作为以下之一： \(0\) \(x\) \(y\)：将 \(a_x\) 修改为 \(y\) \(1\) \(l\) \(r\)：询问区间 \([l，r]\) 的最大连续子序列和 思路： 考虑线段树维护区间最大连续子 ......
SP19543 GSS8 - Can you answer these queries VIII 题解
更好的阅读体验 SP19543 GSS8 - Can you answer these queries VIII fhq + 二项式定理。提供一个不太一样的思路。默认下标从 \(1\) 开始。 首先插入删除，区间查询，想到可以平衡树维护或者离线下来做线段树。本文中是用的是 fhq，好写一些。 \(k ......
SP1557 GSS2 - Can you answer these queries II 题解
SP1557 GSS2 - Can you answer these queries II 更好的阅读体验 扫描线。把询问挂在右端点上，扫描右端点，纵轴仍为序列维。 对于这种出现多次的数只算一次的，记 \(pre_i\) 表示 \(i\) 这个值上一次的出现位置，套路化的可以强制让出现多次的在 \( ......
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 ......
UniKGQA Unified Retrieval and Reasoning for Solving Multi-hop Question Answering Over Knowledge Graph
目录概主要内容代码 Jiang J., Zhou K., Zhao W. and Wen J. UniKGQA: Unified retrieval and reasoning for solving multi-hop question answering over knowledge graph ......
Open Domain Question Answering Using Early Fusion of Knowledge Bases and Text
目录概主要内容代码 Sun H., Dhingra B., Zaheer M., Mazaitis K., Salakhutdinov R. and Cohen W. W. Open domain question answering using early fusion of knowledge ......
Internet-augmented language models through few-shot prompting for open-domain question answering阅读笔记
Internet-augmented language models through few-shot prompting for open-domain question answering 其实我没怎么正经读过论文，尤其是带实验的，我目前认真读过的（大部头）也就是一些LLM的综述。记录这个文档主 ......
如何使用 Angular augmentation 技术增强一个 enum 类型
增强 TypeScript 和 Angular 中的 Enum 类型 在 TypeScript 和 Angular 应用中，枚举类型（Enum）是一种非常有用的工具，用于定义一组命名的常量值。然而，有时我们需要在现有的枚举类型上进行扩展或增强。这正是 Augmentation（增强）技术的用武之地。 ......
如何使用 TypeScript 的 module augmentation 技术增强 Spartacus Feature Library
module augmentation 技术是一种强大的 TypeScript 功能，它允许开发人员在不修改原始代码的情况下扩展现有模块的功能。这种技术在 Angular 生态系统中的应用尤为广泛，特别是在构建功能库和插件时，以确保代码的可维护性和可扩展性。 概述 Module augmentati ......
answer answerdev/answer:latest 开源问答平台
freedidi.com/10294.html https://youtu.be/A2GUgvPlTBE?si=jdhqXL1WttLrLgiQ docker依赖 yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 ce的软件源信息 ......
论文解读（SimGCL）《Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation论文作者：Junliang Yu ......
Answer Set Programming 回答集编程
什么是ASP？ ASP，全称 Answer Set Programming 中文名叫“回答集编程”。实验室学长要我学ASP的时候，我就去百度查了ASP，结果查到了都是这个：Active Server Page，意为“活动服务器网页”。我当时就在想：“这个不对啊，这个搞网站的，应该是旁边组系统集成组的 ......
机器翻译 | Improving Neural Machine Translation Robustness via Data Augmentation: Beyond Back Translation论文总结
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 ......
大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解
大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解 ......
REALM Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training
[TOC] > [Guu K., Lee K., Tung Z., Pasupat P. and Chang M. REALM: Retrieval-augmented language model pre-training. ICML, 2020.](http://arxiv.org/abs/20 ......
Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
[TOC] > [Lewis P. and Perez E., et al. Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive nlp tasks. NIPS, 2020.](http://arxiv.org/abs/2005.11401) ......
机器翻译 | Improving Neural Machine Translation Robustness via Data Augmentation: Beyond Back Translation论文翻译
## 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 ......
Memory Augmented Graph Neural Networks for Sequential Recommendation
[TOC] > [Ma C., Ma L., Zhang Y., Sun J., Liu X. and Coates M. Memory augmented graph neural networks for sequential recommendation. AAAI, 2021.](http: ......
MODEL-AUGMENTED PRIORITIZED EXPERIENCE REPLAY
 **发表时间：**2022（ICLR 2022） **文章要点：**这篇文章想说Q网络通常会存在under- or ......
Proj. CAR Paper Reading: Augmenting Decompiler Output with Learned Variable Names and Types
## Abstract 背景： 1. decompilers难以恢复注释、variable names, custom variable types 本文： 工具：DIRTY((DecompIled variable ReTYper) 方法: postprocesses decompiled fil ......
2022 AMC 10B Answer Key
A D D A B A B B D D B C E B D D C B C D E E C B A ......
2022 AMC 10A Answer Key
D B E E C A B D D E C A C E D D D A C E B D B E B ......
Test Time Augmentation
# 1.概念 ## 1.1 数据增强 Data Augmentation，训练过程中经常使用数据增强技术 > 大型数据集是成功应用深度神经网络的先决条件。 图像增广在对训练图像进行一系列的随机变化之后，生成相似但不同的训练样本，从而**扩大了训练集的规模**。 此外，应用图像增广的原因是，**随机改 ......
Peripheral Instance Augmentation for End-to-End
Peripheral Instance Augmentation for End-to-End Anomaly Detection Using Weighted Adversarial Learning abstract 对边缘样本的实例学习不足，可能会导致较高的假阳性 提出方法用少量样本来指导对抗 ......
【图像数据增强】Image Data Augmentation for Deep Learning: A Survey
| 原始题目 | Image Data Augmentation for Deep Learning: A Survey | | | | | 中文名称 | 深度学习的图像数据增强:综述 | | 发表时间 | 2022年4月19日 | | 平台 | arXiv | | 来源 | 南京大学 | | 文章 ......
文献阅读——The Augmented Image Prior Distilling 1000 Classes by Extrapolating from a Single Image
Y. M. Asano and A. Saeed, ‘THE AUGMENTED IMAGE PRIOR: DISTILLING 1000 CLASSES BY EXTRAPOLATING FROM A SINGLE IMAGE’, 2023. ICLR2023，阿姆斯特丹大学和埃因霍芬理工大学两位 ......