temporally grounding sentence natural
【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 ......
小学自然课 科学课 nature science
【开学季】科学课回归一年级课堂！80后家长们，还记得小学有一门课叫“自然”吗？ 常州发布 2017-09-01 17:28 发表于江苏 今年秋季新学期起 全国小学一年级新生的课表上 出现了一门新的必修课程 科学课 你会用一些简单的工具、材料做小实验吗？ 对于刚从幼儿园毕业的“小萌新”来说， 除了要尽 ......
当 ChatGPT 有了身体会怎样？《Nature》预测 2024 科技大事丨 RTE 开发者日报 Vol.112
开发者朋友们大家好： 这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」，但内容仅代表编 ......
深度学习揭示日降水中的人类影响(Nature)
气候模型预测温室气体加强了日降水变化和极端事件，但由于区域降水波动太大，无法直接使用观测数据验证这种预测。 作者提出用CNN做检测，首先给模型输入全球降水异常分布图，然后输出一个年全球平均气温，输出端的真值是模拟数据。 模型训练好以后给模型输入近年的卫星观测、模式模拟、再分析等数据(用好几套数据是考 ......
论文精读：ST2Vec：道路网络中的时空轨迹相似性学习（ST2Vec: Spatio_Temporal Trajectory Similarity Learning in Road Networks）
论文精读：ST2Vec 道路网络中的时空轨迹相似性学习 《ST2Vec: Spatio-Temporal Trajectory Similarity Learning in Road Networks》 论文链接：https://doi.org/10.48550/arXiv.2112.09339 一 ......
《Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision》论文学习
一、Abstract 最先进的计算机视觉系统被训练用以预测一组预定的固定目标类别。这种受限的监督方式限制了它们的通用性和可用性，因为需要额外的标记数据来指定任何新的视觉概念。因此，直接从关于图像的原始描述文本中学习是一个有希望的替代方法，它利用了更广泛的因特网监督来源。 我们证明了预测哪个标题与哪张 ......
多家高校设立“鸿蒙班”；ChatGPT 成为 Nature 年度十大人物丨 RTE 开发者日报 Vol.107
开发者朋友们大家好： 这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」，但内容仅代表编 ......
论文精读：STMGCN利用时空多图卷积网络进行移动边缘计算驱动船舶轨迹预测（STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network）
《STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network》 论文链接：https://doi.org/10. ......
论文精读：基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测（Big data driven trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network withspatio-temporal awareness）
论文精读：基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测 《Big data driven vessel trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network with spati ......
Nature Food | 剑桥大学评述大语言模型与农业推广服务
目录基本信息论文摘要方法流程 剑桥大学最近在Nature子刊上发表了一则关于大语言模型（LLM）和农业推广服务的评述。 基本信息 标题：Large language models and agricultural extension services 作者：A. Tzachor，M. Devare， ......
【论文阅读笔记】【多模态-Referring & Grounding】 Grounded Language-Image Pre-training
GLIP CVPR 2022 (Oral, Best Paper Finalist) 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？写作背景是什么？ 问题： 如何将视觉-语言预训练技术应用在以目标检测为代表的 fine-grained image understanding 上面？ 如何在增加训练数据的同 ......
GLIP:Grounded Language-Image Pre-training
Grounded Language-Image Pre-training 目录Grounded Language-Image Pre-training简介摘要Introduction统一的损失函数方法总结参考资料 GLIPv1: Grounded Language-Image Pre-trainin ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Tucker Decomposition with Frequency Attention for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：ACL，时间：2023，学校：北京航空航天大学，多伦多大学 关键词：基于张量分解；频率注意力；正则化 摘要： 之前基于张量分解的TKGC模型存在仅独立考虑一种关系与一个时间戳的组合，忽略了嵌入的全局性质的问题。 本文的方法：一种频率注意力（FA）模型来捕获一个关系与整个时间戳之间的全局时间依赖 ......
医学顶刊Nature Medicine！达摩院提出：CT首次实现大规模胰腺癌筛查
前言 胰腺癌，素有“癌症之王”的称号，平均五年生存率不到10%，是中国乃至全球生存率最低的恶性肿瘤。80%的胰腺癌一旦发现就是晚期，发病凶猛，极难治愈；目前临床指南缺乏有效筛查手段，因为容易出现漏诊或误诊。体检及医院常用的平扫CT图像对比度低，很难识别早期胰腺病变。11月21日，国际顶级医学期刊《N ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Learn from Relational Correlations and Periodic Events for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：国防科技大学 摘要： 之前模型存在的问题：未能利用快照内结构信息的关系之间的语义相关性与快照间时间交互沿时间轴的周期性时间模式。 本文的工作：提出了一种新的推理模型（RPC）；它通过两个新的通信单元，即关系通信单元(RCU)和周期通信单元(PCU)，充分挖掘关 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Hierarchical Self-Atention Embedding for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：WWW，时间：2023，学校：东北大学计算机与通信工程学院 摘要： 目前TKGC模型存在的问题：只考虑实体或关系的结构信息，而忽略了整个TKG的结构信息。此外，它们中的大多数通常将时间戳视为一般特征，不能利用时间戳的潜在时间序列信息。 本文的方法：一种基于自注意机制和历时嵌入技术的分层自注意嵌 ......
无依赖安装sentence-transformers
安装 pip install --no-cache-dir torch==1.8.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install transformers tqdm numpy scikit-learn ......
【略读论文|时序知识图谱补全】DREAM: Adaptive Reinforcement Learning based on Attention Mechanism for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：苏州大学计算机科学与技术学院，澳大利亚昆士兰布里斯班大学信息技术与电气工程学院，Griffith大学金海岸信息通信技术学院 摘要： 原因：现在的时序知识图谱推理方法无法生成显式推理路径，缺乏可解释性。 方法迁移：由于强化学习 (RL) 用于传统知识图谱上的多跳 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Adaptive Path-Memory Network for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：IJCAI，时间：2023，学校：1 中国科学院计算机网络信息中心，北京 2中国科学院大学，北京 3 澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室，澳门 4 香港科技大学(广州)，广州 5 佛罗里达大学计算机科学系，奥兰多 摘要： 提出一种新的具有TKG关联特征的体系结构建模方法，即自适应路径-记忆网 ......
【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 ......
Nature：大模型只会搞角色扮演，并不真正具有自我意识
前言 大模型正变得越来越“像人”，但事实真是如此吗？现在，一篇发表Nature上的文章，直接否决了这个观点——所有大模型，都不过是在玩角色扮演而已！ 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。 ......
【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 ......
Natural Image Reconstruction from fMRI using Deep Learning: A Survey
Natural Image Reconstruction from fMRI using Deep Learning: A Survey Zarina Rakhimberdina 1,3, Quentin Jodelet 1,3, Xin Liu 2,3,∗, Tsuyoshi Murata 1,3 ......
通过时序和上下文对比学习时间序列表征《Time-Series Representation Learning via Temporal and Contextual Contrasting》(时间序列、时序表征、时态和上下文对比、对比学习、自监督学习、半监督学习)
现在是2023年11月14日的22:15，肝不动了，要不先回寝室吧，明天把这篇看了，然后把文档写了。OK，明天的To Do List. 现在是2023年11月15日的10:35，继续。 论文：Time-Series Representation Learning via Temporal and C ......
MS-TCN++: Multi-Stage Temporal Convolutional Network for Action Segmentation
论文名： MS-TCN++: Multi-Stage Temporal Convolutional Network for Action Segmentation "MS-TCN++: 用于动作分割的多阶段时域卷积" Shi-Jie Li#, Yazan AbuFarha#, Yun Liu, Mi ......
Nature Plants | 从卫星监测的全大陆田间试验数据中获得主要作物性状的可解释机器学习模型
目录背景信息论文背景:过去方案:论文的Motivation:实验方法主要结果代码获取 澳大利亚国立大学生物研究院研究团队使用机器学习模型分析了大规模农田试验数据和卫星数据，成功预测了重要农作物特征，并揭示了作物行为的驱动因素和复杂相互作用。 背景信息 论文背景: 预计到2050年，全球人口将增加20 ......
Recurrent Marked Temporal Point Processes: Embedding Event History to Vector
目录概MotivationMarked Temporal Point Process代码 Du N., Dai H., Trivedi R., Upadhyay U., Gomez-Rodriguze M. and Song L. Recurrent marked temporal point pr ......
Temporal Point Processes
目录TPPEvolutionary point processesConditional intensity function [\(t\)]Conditional intensity function [\(t, \kappa\)]InferenceSimulationInverse Method ......
城市时空预测的统一数据管理和综合性能评估 [实验、分析和基准]《Unified Data Management and Comprehensive Performance Evaluation for Urban Spatial-Temporal Prediction [Experiment, Analysis & Benchmark]》
2023年11月1日，还有两个月，2023年就要结束了，希望在结束之前我能有所收获和进步，冲呀，老咸鱼。 摘要 解决了访问和利用不同来源、不同格式存储的不同城市时空数据集，以及确定有效的模型结构和组件。 1.为城市时空大数据设计的统一存储格式“原子文件”，并在40个不同的数据集上验证了其有效性，简化 ......
华为最高学术成果发表 —— 《Nature》正刊发表论文《Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks》
论文《Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks》的《Nature》地址： https://www.nature.com/articles/s41586-023-06185-3.pdf 论文的代码地 ......