论文

## Pre title: Few-shot Font Generation by Learning Style Difference and Similarity accepted: Arxiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2301.10008 code: ......

## Pre title: Flow Straight and Fast: Learning to Generate and Transfer Data with Rectified Flow accepted: ICLR 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2209 ......

## Pre title: Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis accepted: NeurIPS 2021 paper: https://arxiv.org/abs/2105.05233 code: https://github.com/op ......

1）顶级会议上发表的论文 各个细分的研究方向都有顶级会议或知名权威会议。 部分行业对会议进行分级，A级（A类）会议，B级（B类）会议。 例如：科研学术：深度学习机器学习顶会（顶级会议） 2）顶级期刊上发表的论文 顶级期刊：如Science，Natue 等，Science和Natue的部分子刊。 TO ......

# **论文阅读报告《Random Sampling over Joins Revisited》** 目录 [一、 对计算问题的概述](#对计算问题的概述) [1.1 背景](#_Toc105272208) [1.2 问题概述](#_Toc105272209) [1.3 问题定义](#_Toc105 ......

基于深度学习的图像识别技术研究 基于区块链技术的数据安全与隐私保护 云计算环境下的资源调度与优化算法研究 人工智能在医疗领域的应用与发展 基于大数据分析的智能交通系统设计与优化 虚拟现实技术在教育领域的应用研究 基于机器学习的自然语言处理技术研究 基于物联网的智能家居系统设计与实现 面向多核架构的并 ......

查到的回答： 研究生计算机技术论文的写作步骤如下： 研究题目选择：选择一个有足够研究价值的计算机技术问题作为研究题目。 文献综述：对已有的相关文献进行综述，了解研究领域的研究现状、研究方法和研究成果。 研究设计：设计研究方法、实验方案和数据处理方法等，明确研究的目的和方法。 实验实施：按照研究设计进 ......

首个机器学习实时特征平台测试基准论文 FEBench: A Benchmark for Real-Time Relational Data Feature Extraction 被 VLDB 2023 录取 ......

什么是语言模型？生成式，完成语言接龙或填空 Technically, language modeling (LM) is one of the major approaches to advancing language intelligence of machines. In general, L ......

## Pre title: Zero-shot Image-to-Image Translation accepted: Arxiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2302.03027 code: https://github.com/pix2pixzero/p ......

这篇文章的arxiv版看着太折磨了，可以直接看openreview上作者修改后的版本https://openreview.net/forum?id=zWudXc9343以及rebuttal帮助理解。 ## 摘要 本文提出了一个新任务：开放词汇全景分割，同时作者给出了基于ViT CLIP骨干的base ......

问题建模: Model 参数 , 输入 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/ ......

## 摘要 作者提出了CLIP-S4，借助自监督像素表示学习和V-L模型实现各种语义分割任务，不需要使用任何像素级别标注以及未知类的信息。作者首先通过对图像的不同增强视角进行像素-分割对比学习来学习像素嵌入。之后，为进一步改善像素嵌入并实现基于自然语言的语义分割，作者设计了由V-L模型指导的嵌入一致 ......

## Pre title: SGCE-Font: Skeleton Guided Channel Expansion for Chinese Font Generation accepted: Arxiv 2022 paper: https://arxiv.org/abs/2211.14475 co ......

【深度学习】总目录 DeepLab系列是谷歌团队提出的一系列语义分割算法。DeepLab v1于2014年推出，随后2017到2018年又相继推出了DeepLab v2，DeepLab v3以及DeepLab v3+。 DeepLab v1《Semantic Image Segmentation w ......

背景 这是一篇利用多头attention机制来做特征交叉的论文 模型结构 AutoInt的模型结构如上图所示，搞模型包含 Embedding Layer、Interacting Layer、Output Layer三个部分，其中Embedding Layer和Output Layer和普通模型没什么 ......

第1章 前 言 1.1 研究背景与意义 随着互联网的快速发展和普及，计算机网络安全问题越来越受到人们的关注。主机入侵事件已成为一个重要的网络安全威胁，对于企业和个人而言，入侵事件的发生不仅会导致数据泄露、系统瘫痪等损失，还会给用户带来重大经济和社会影响。因此，如何有效地保护主机免受入侵是一个非常紧迫 ......

相关工作 单模态预训练。最近，无监督预训练语言模型，如GPT [30]、BERT [7]、XLNet [47]、MASS [37]、UniLM [8]和BART [19]在自然语言处理任务上取得了巨大成功。GPT [30]是早期的成功之一，它利用单向词语上下文来学习通用语言表示。BERT [7]通过 ......

Training Socially Engaging Robots Modeling Backchannel Behaviors with Batch Reinforcement Learning 训练社交机器人：使用批量强化学习对反馈信号行为进行建模 发表于TAC 2022。 Hussain N, ......

参考博客：YOLOX网络结构详解 参考视频：YOLOX网络结构详解 亮点： 网络检测头部分，改成解耦的结构，将类别分数、边界框回归参数和objectness分别预测，提高网络收敛速度。 使用Anchor free对目标进行预测。 正负样本匹配策略SimOTA。 （完） ......

1. ALBEF: ALign the image and text BEfore Fusing 1.1 论文与代码链接： ​​​​​​https://arxiv.org/abs/2107.07651 GitHub - salesforce/ALBEF: Code for ALBEF: a new ......

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9524885 Introduction 在这项工作中，我们提出了一种新颖的方法，该方法能够使用被动扫描技术为不同的 Web 应用程序自动构建指纹。除了资产文件的哈希值，我们还建议在指纹识别过程中使用 XPa ......

论文信息 论文标题：Mixup for Node and Graph Classification论文作者：Yiwei Wang、Wei Wang论文来源：WWW 2021论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 1 介绍 ......

本文为学习清风数学建模排版的公式编号部分的笔记 配套资料可以在微信公众号《数学建模学习交流》后台发送“论文排版”免费获取。 步骤 先插入一个“无边框“，“格式居中”表格如图（表格工具——布局——查看网格线），并随便在第一列输入公式，第二列输入（），并将光标放到括号里 然后插入——文档部件——域——A ......

论文信息 论文标题：ID-MixGCL: Identity Mixup for Graph Contrastive Learning论文作者：Gehang Zhang.....论文来源：2023 aRxiv论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 介绍 ......

SAM: SegMent Anything 作者：elfin 资料来源：SAM论文 论文：https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/ 代码：https://github.com/facebookresearch/se ......

背景 由于用户的兴趣是实时变化的，现代推荐、广告系统采用了流式更新的方式来捕捉用户实时兴趣的变化。实时训练的方式面临的一个难题就是正样本的回传是有延迟的，一个实时发送的负样本其实是无法确认是否是真的负样本的。也就是说实时观测到的数据流是一个有偏数据流，并不是真实的数据。如果模型在这个有偏分布上学习， ......

推荐博客：YOLOv4网络详解 配套视频：YOLOv4网络详解 补充知识：3.1 YOLO系列理论合集(YOLOv1~v3) 中的yolov3spp理论讲解(包括CIoU以及Focal Loss) （完） ......

## Abstract## I. INTRODUCTION为什么需要添加UWB？因为传统的VIO会由于传感器的噪声和计算误差产生累计偏移。所以需要G ......

#论文精读《Generative Adversarial Nets》 导言：生成模型是目前爆火的一个研究方向，据Microsoft对于ChatGPT-4的研究称“ChatGPT-4可以看成是通用型人工智能(AGI)的早期版本；其独特的推理能力和理解语义能力迅速在全球掀起了大模型研究的一股热潮。不仅仅 ......