Aware
SHARPNESS-AWARE MINIMIZATION FOR EFFICIENTLY IMPROVING GENERALIZATION论文阅读笔记
Intro 在训练集上最小化损失很可能导致泛化性低，因为当今模型的过参数化会导致training loss的landscape异常复杂且非凸，包含很多local/global minima，因此优化器的选择至关重要。loss landscape的几何性质（特别是minima的flatness）与泛化 ......
《RAPL: A Relation-Aware Prototype Learning Approach for Few-Shot Document-Level Relation Extraction》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是元学习（Meta Learning）？ 元学习或者叫做“学会学习”（Learning to learn），它是要“学会如何学习”，即利用以往的知识经验来指导新任务的学习，具有学会学习的能力。由于元学习可帮助模型在少量样本下快速学习，从元学习的使用角度看，人们也称 ......
Aware依赖注入管理
1.Aware介绍 在Spring当中有一些内置的对象是未开放给我们使用的，例如Spring的上下文ApplicationContext、环境属性Environment，BeanFactory等等其他的一些内置对象，而在我们可以通过实现对应的Aware接口去拿到我们想要的一些属性，一般命名都是xxx ......
QARV: Quantization-Aware ResNet VAE for Lossy Image Compression
目录简介创新之处模型结构实验结果 什么是Quantization-Aware量化感知？ 简介 该文章基于VAE提出一种新的有损图像压缩方法，起名叫quantization-aware ResNet VAE (QARV). 这种方法集成了测试时间量化和量化感知训练，没有它就无法进行熵编码？ 除此之外还 ......
CARAFE: Content-Aware ReAssembly of FEatures 可学习的上采样
CARAFE: Content-Aware ReAssembly of FEatures * Authors: [[Jiaqi Wang]], [[Kai Chen]], [[Rui Xu]], [[Ziwei Liu]], [[Chen Change Loy]], [[Dahua Lin]] DO ......
SiReN Sign-Aware Recommendation Using Graph Neural Networks论文阅读笔记
Abstract 目前使用GNN的推荐系统主要利用高评分的正向用户-物品交互信息。但是如何利用低评分来表示用户的偏好是一个挑战，因为低评分仍然可以提供有用的信息。所以在本文中提出了基于GNN模型的有符号感知推荐系统SiReN，SiReN有三个关键组件 构造一个符号二部图更精确的表示用户的偏好，分为两 ......
Dynamic Client Association for Energy-Aware Hierarchical Federated Learning
1 简单说明 这个文章是讲基于能量意识的动态用户选择， 在hfl的框架下。 因为边缘服务器到客户端这个层级存在着一些选择的关系。 发表在wcnc，一个c类会议上。 2 摘要 Abstract-Federated learning (FL) has become a promising solutio ......
珠海全志关于DDR3的Power-aware的信号完整性仿真研究
Cadence Sigrity Power-aware SI工具包介绍 Power-aware SI工具包是Cadence公司针对源同步并行总线如DDR3、 DDR4等所提供的完整的仿真解决方案。 基于行业领先的Sigrity专利技术,Power-aware SI工具包可以快速 、精确提取封装和PC ......
论文阅读：Knowledge Distillation via the Target-aware Transformer
摘要 Knowledge distillation becomes a de facto standard to improve the performance of small neural networks. 知识蒸馏成为提高小型神经网络性能的事实上的标准。 Most of the previo ......
[IJCAI 2023]Preventing Attacks in Interbank Credit Rating with Selective-aware Graph Neural Network
[IJCAI 2023]Preventing Attacks in Interbank Credit Rating with Selective-aware Graph Neural Network 问题 文章研究的是对银行间信用评价的攻击的预防。点是银行，边是银行间的借贷关系。 攻击方式有特征攻击 ......
Attention Mixtures for Time-Aware Sequential Recommendation
目录概符号说明MOJITO代码 Tran V., Salha-Galvan G., Sguerra B. and Hennequin R. Attention mixtures for time-aware sequential recommendation. SIGIR, 2023. 概 本文希望 ......
ACL2022 paper1 CAKE: A Scalable Commonsense-Aware Framework for Multi-View Knowledge Graph Completion
CAKE:用于多视域知识图谱补全的可扩展常识感知框架 ACL2022 Abstract 知识图谱存储大规模事实三元组，然而不可避免的是图谱仍然具有不完整性。（问题）以往的只是图谱补全模型仅仅依赖于事实域数据进行实体之间缺失关系的预测，忽略了宝贵的常识知识。以往的知识图嵌入技术存在无效负抽样和事实域链 ......
Position-Enhanced and Time-aware Graph Convolutional Network for Sequential Recommendations
# Position-Enhanced and Time-aware Graph Convolutional Network for Sequential Recommendations [TOC] > [Huang L., Ma Y., Liu Y., Du B., Wang S. and Li ......
Time-aware Path Reasoning on Knowledge Graph for Recommendation
[TOC] > [Zhao Y., Wang X., Chen J., Wang Y., Tang W., He X. and Xie H. Time-aware path reasoning on knowledge graph for recommendation. TOIS, 2022.](h ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: SyRust: automatic testing of Rust libraries with semantic-aware program synthesis
## Abstract 背景： 1. unsafe能够绕开rust type system 2. rust libraries中常有许多unsafe keyword 本文：SyRust Task: fuzz Rust library APIs Challenge: synthesize well-t ......
基于方面的情感分析的深度上下文和关系感知学习 Deep Context- and Relation-Aware Learning for Aspect-based Sentiment Analysis （ACL2021）
论文对方面级情感分析的三个任务提出了一个解决方案，三个任务共享编码层，通过简单的全连接层进行方面词和观点词的提取，情感分析任务首先做一个自注意力，之后分别与方面词和观点词提取的特征向量做互注意力，通过全连接层进行情感分类。另外，模型还设计了两个子任务，第一个将句子中的词屏蔽，预测这个词属于方面词、观 ......
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 ......
语音合成技术6：DuTa-VC: A Duration-aware Typical-to-atypical Voice Conversion Approach with Diffusion Probabilistic Model
DuTa-VC: 一种具有扩散概率模型的时长感知典型到非典型语音转换方法 摘要 我们提出了一种新颖的典型到非典型语音转换方法（DuTa-VC），它具有以下特点：（i）可以使用非平行数据进行训练，（ii）首次引入了扩散概率模型，（iii）保留了目标说话者的身份，（iv）了解目标说话者的音素持续时间。D ......
论文解读（SentiX）《SentiX: A Sentiment-Aware Pre-Trained Model for Cross-Domain Sentiment Analysis》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：SentiX: A Sentiment-Aware Pre-Trained Model for Cross-Domain Sentiment Analysis论文作者：Jie Zhou, Junfeng T ......
[论文阅读] 颜色迁移-Illuminant Aware Gamut-Based
## [论文阅读] 颜色迁移-Illuminant Aware Gamut-Based 文章: [[Illuminant Aware Gamut-Based Color Transfer](https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/cgf.12500)] ......
Intention-Aware Online POMDP Planning for Autonomous Driving in a Crowd
一、论文信息 发表日期：2015年 发表机构：新加坡国立大学，计算机科学系 二、论文内容 1.解决问题：无人车在人员密集处的速度规划算法 2.方法：前向仿真+强化学习概念 ①.路径规划和速度规划进行解耦，进行速度规划之前路径已确定。 ②.速度规划采取部分可观测马尔可夫决策过程，借用了强化学习的动作价 ......
论文解读（BERT-DAAT）《Adversarial and Domain-Aware BERT for Cross-Domain Sentiment Analysis》
论文信息 论文标题：Adversarial and Domain-Aware BERT for Cross-Domain Sentiment Analysis论文作者：论文来源：2020 ACL论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 1 介绍 2 问题定义 在跨域 ......
Proj. CMI Paper Reading: R-U-SURE? Uncertainty-Aware Code Suggestions By Maximizing Utility Across Random User Intents
## Abstract Task: building uncertainty-aware suggestions based on a decision-theoretic model of goal-conditional utility，推理LLM用户的未观测到的意图 方法：a decision ......
《系列二》-- 11、Aware是什么
[TOC] > 阅读之前要注意的东西：本文就是主打流水账式的源码阅读，主导的是一个参考，主要内容需要看官自己去源码中验证。全系列文章基于 spring 源码 5.x 版本。 写在开始前的话： 阅读spring 源码实在是一件庞大的工作，不说全部内容，单就最基本核心部分包含的东西就需要很长时间去消化了 ......
SpringIoc容器之Aware
Aware是Spring提供的一个标记超接口，指示bean有资格通过回调样式的方法由Spring容器通知特定的框架对象，以获取到容器中特有对象的实例的方法之一。实际的方法签名由各个子接口确定，但通常只包含一个接受单个参数的void返回方法。 ......
Time Interval Aware Self-Attention for Sequential Recommendation
[TOC] > [Li J., Wang Y., McAuley J. Time interval aware self-attention for sequential recommendation. WSDM, 2020.](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3336 ......
GPU-aware MPI + Python GPU arrays
conda install -c conda-forge mpi4py openmpi For Linux 64, Open MPI is built with CUDA awareness but this support is disabled by default.To enable it, ......
APRIL 2022-Explanation-Aware Experience Replay in Rule-Dense Environments
#I. INTRODUCTION 解释是人类智能的关键机制，这种机制有可能提高RL代理在复杂环境中的表现 实现这一目标的一个核心设计挑战是将解释集成到计算表示中。即使在最小的规则集变化下，将规则集(或部分规则集)编码到智能体的观察空间等方法也可能导致严重的重新训练开销，因为规则的语义被明确地作为输入 ......
DYNAMICS-AWARE UNSUPERVISED DISCOVERY OF SKILLS
**发表时间：**2020（ICLR2020） **文章要点：**这篇文章提出了一个无监督的model-based的学习算法Dynamics-Aware Discovery of Skills (DADS)，可以同时发现可预测的行为以及学习他们的dynamics。然后对于新任务，可以直接用zero- ......
2022CVPR_SNR-Aware Low-light Image Enhancement(SNR)
一. motivation 二. contribution 三.Network 1. 对于低光照的图片首先采用公式2获得SNR Map （1） Ig：是低光图片 ：是经过cv.blur进行均值滤波后的图像 （2） 对Ig和Ig' 取得灰度图进行绝对值相减得到噪声N （3）SNR（mask）：均值滤波 ......