temporally grounding sentence natural
20230630 java.time.temporal.ChronoUnit
## 介绍 - java.time.temporal.ChronoUnit - public enum ChronoUnit implements TemporalUnit ## API ### 枚举值 - NANOS：纳秒 - MICROS：微秒 - MILLIS：毫秒 - SECONDS：秒 - ......
20230630 java.time.temporal.TemporalAdjusters
## 介绍 - java.time.temporal.TemporalAdjusters - public final class TemporalAdjusters ## API ### static - ofDateAdjuster - `TemporalAdjuster ofDateAdjus ......
Nature 重磅！赖氨酸代谢介导组蛋白巴豆酰化重塑肿瘤免疫
胶质母细胞瘤（GBM）呈现出免疫抑制性的肿瘤微环境（抑制T细胞浸润、激活及作用），也限制了免疫疗法的疗效。在GBM中，胶质母细胞瘤干细胞（GCS）的自我更新会促进细胞分化并产生耐药性。氨基酸代谢会影响T细胞的活化和功能，限制氨基酸摄入可以有效抑制体内的肿瘤生长。赖氨酸代谢会产生多种生物活性物质，如巴 ......
学习笔记：DSTAGNN: Dynamic Spatial-Temporal Aware Graph Neural Network for Traffic Flow Forecasting
DSTAGNN: Dynamic Spatial-Temporal Aware Graph Neural Network for Traffic Flow Forecasting ICML2022 论文地址：https://proceedings.mlr.press/v162/lan22a.html ......
CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
## CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdf 代码链接：https://github.com/open ......
NLP文本匹配任务Text Matching 有监督训练：PointWise（单塔）、DSSM（双塔）、Sentence BERT（双塔）项目实践
NLP文本匹配任务Text Matching 有监督训练：PointWise（单塔）、DSSM（双塔）、Sentence BERT（双塔）项目实践 ......
Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision 作者：Alec Radford *1 Jong Wook Kim *1 Chris Hallacy 1 Aditya Ramesh 1 Gabriel Goh ......
【RL】L7-Temporal-difference learning
## TD learning of state values The data/experience required by the algorithm: - $\left(s_0, r_1, s_1, \ldots, s_t, r_{t+1}, s_{t+1}, \ldots\right)$ or ......
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、处理和生成人类自然语言。NLP 的目标是让计算机能够像人类一样有效地理解和交流，从而实现更自然、更智能的人机交互。 NLP的理解概括： 文本理解和分析： NLP技术能够从 ......
oral speaking sentences
基本表达： I get up to do lots of things. 我干很多事情 (问：周末你做什么) I am passionate about doing sth (喜欢做什么) I am just an amateur. I play for fun I am new to it 放在前 ......
[论文研读]空天地一体化(SAGIN)的网络安全_A_Survey_on_Space-Air-Ground-Sea_Integrated_Network_Security_in_6G
** 恢复内容开始 ** ## 空天地一体化(SAGIN)的网络安全 **目前关注的方面：** 集中在安全通信、入侵检测、侧通道攻击、GPS欺骗攻击、网络窃听、消息修改/注入等方面，有些侧重于分析现有的安全威胁[20]、[21]，有些提出了他们的攻击方法[14]、[22]，还有一些则更多地侧重于SA ......
MEANTIME Mixture of Attention Mechanisms with Multi-temporal Embeddings for Sequential Recommendation
[TOC] > [Cho S., Park E. and Yoo S. MEANTIME: Mixture of attention mechanisms with multi-temporal embeddings for sequential recommendation. RecSys, 20 ......
LEA: Improving Sentence Similarity Robustness to Typos Using Lexical Attention Bias 论文阅读
# LEA: Improving Sentence Similarity Robustness to Typos Using Lexical Attention Bias 论文阅读 KDD 2023 [原文地址](https://arxiv.org/abs/2307.02912) ## Introd ......
Online Temporal Calibration for Monocular Visual-Inertial Systems
摘要： 准确的状态估计是各种智能应用的基本模块，例如机器人导航、自动驾驶、虚拟和增强现实。近年来，视觉和惯性融合是一种流行的技术，用于6自由度状态估计。不同传感器测量记录的时间点对于系统的鲁棒性和准确性非常重要。实际上，每个传感器的时间戳通常会受到触发和传输延迟的影响，导致不同传感器之间存在时间错位 ......
sentence-transformers(SBert)中文文本相似度预测(附代码)
sentence-transformers(SBert)中文文本相似度预测(附代码) https://blog.csdn.net/weixin_54218079/article/details/128687878 https://gitee.com/liheng103/sbert-evaluate ......
How to Stopping System-Versioning on a System-Versioned Temporal Table in SQL Server 2016?
How to Stopping System-Versioning on a System-Versioned Temporal Table in SQL Server 2016? 回答1 My problem was solved when i using following query: -- ......
Helping the Nature
给出一个长度为 n 的序列 a，每次可以进行三种操作中的一种： 选择 i，将 1,2,⋯ ,a1,a2,⋯,ai 减 1。 选择 i，将 ,+1,⋯ ,ai,ai+1,⋯,an 减 1。 将所有 ai 加 1。 求最少需要多少次操作将所有 ai 变为 0。 1≤2×1041≤T≤2× ......
nature-deep learning
Title：Deep learning Authors：Yann LeCun Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton doi:10.1038/nature14539 # 1. 概述 使用多处理层学习数据不同层次的抽象表示，在语音识别、视觉识别、目标检测，以及药物发明、基因学等 ......
LLM Sentence Embedding向量化相似性搜索技术初探
一、向量表示对ML/AI的意义 0x1：向量是AI理解世界的通用数据形式 1、向量是多模态高维数据的压缩 当我们见到一个熟悉的人或物的时候，大脑是这样思考的：首先，眼睛中的视杆细胞和视锥细胞记录下光的强度。这些信号传递到位于你大脑后方的视觉皮层，在皮层中数以百万计的神经元以不同的强度被激活。激活信号 ......
Weakly Supervised Temporal Action Localization via Representative Snippet Knowledge Propagation概述
0.前言 相关资料： arxiv github 论文解读 论文基本信息： 领域：弱监督时序动作定位 发表时间：CVPR2022(2022.3.14) 1.针对的问题 许多现有的方法试图生成伪标签来弥补分类和定位之间的差异，但通常只使用有限的上下文信息，即每个片段内的信息，来生成伪标签。 2.主要贡献 ......
EME 15 Nature of SEE
Nature of SEE Definition of SEE Software Engineering Economics The application of economic theory and methods to software engineering business decisio ......
Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference
Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference 论文全程及链接：《Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Class ......
论文阅读笔记《Stochastic Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation》
Stochastic Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation 发表于IROS 2020(CCF C) 模拟中机器人学习的随机接地动作转换 Desai S, Karnan H, Hanna J P, et al. ......
论文阅读笔记《Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation》
Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation 发表于AAAI 2017 仿真机器人学习中的接地动作变换 Hanna J, Stone P. Grounded action transformation for robo ......
Deep-Learning-Based Spatio-Temporal-Spectral Integrated Fusion of Heterogeneous Remote Sensing Images
Deep-Learning-Based Spatio-Temporal-Spectral Integrated Fusion of Heterogeneous Remote Sensing Images abstract 为了解决STF中的生成heterogeneous images问题: 为此，本 ......
meta seg_anything and grounding_dino
https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO https://github.com/facebookresearch/segment-anything ......
Spatio-Temporal Representation With Deep Neural Recurrent Network in MIMO CSI Feedback阅读笔记
阅读文献《Spatio-Temporal Representation With Deep Neural Recurrent Network in MIMO CSI Feedback》 该文献的作者是天津大学的吴华明老师，在2020年5月发表于IEEE WIRELESS COMMUNICATIO ......
Learning Action Completeness from Points for Weakly-supervised Temporal Action Localization概述
1.针对的问题 在弱监督时序动作定位领域提出了一些帧监督的方法，但是由于标签稀疏性，现有的工作无法学习动作的完整性，动作预测零碎，导致在高IoU阈值的情况下表现较差。作者试图通过生成密集的伪标签，为模型提供完整性指导。 2.主要贡献 •引入了一个新的框架，其中生成了密集的最优序列，以在点监督设置下为 ......
Debiased Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Representations 论文精读
ACL2022-long paper 原文地址 1. 介绍(Introduction) 问题: 由PLM编码得到的句子表示在方向上分布不均匀, 在向量空间中占据一个狭窄的锥形区域, 这在很大程度上限制了它们的表达能力. 已有的解决办法: 对比学习. 对于一个原句, 构造他的正例(语义相似的句子)和负 ......
TIE: A Framework for Embedding-based Incremental Temporal Knowledge Graph Completion 增量时序知识图谱补全论文解读
论文网址：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3404835.3462961 Arxiv：https://arxiv.org/abs/2104.08419 论文提出一种用增量学习思想做时序知识图谱补全（Temporal Knowledge Graph Completion, ......