技术栈
论文笔记
Zhouqi_Hua
2 天前
论文阅读
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人工智能
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笔记
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语言模型
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论文笔记
LLM论文笔记 27: Looped Transformers for Length Generalization
长度泛化transformer结构优化1. RASP-L限制transformer无法处理包含循环的任务的长度泛化
学术交流
6 天前
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图像处理
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人工智能
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论文笔记
2025年数字创意设计与图像处理国际会议 (DCDIP 2025)
会议简称:DCDIP 2025 大会地点:中国·济南 收录检索:提交Ei Compendex,CPCI,CNKI,Google Scholar等
何大春
11 天前
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深度学习
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神经网络
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计算机视觉
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视觉检测
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论文笔记
【视频时刻检索】Text-Video Retrieval via Multi-Modal Hypergraph Networks 论文阅读
文章信息:发表于:WSDM '24 原文链接:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3616855.3635757
黄雪超
15 天前
大数据
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flink
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论文笔记
Flink介绍——实时计算核心论文之MillWheel论文总结
在实时数据处理领域,流处理系统扮演着关键角色,为用户提供更多及时的内容、帮助企业做出更快速的决策,并协助科学家从海量数据流中提取有价值的信息。然而,传统的流处理系统面临着诸多挑战,包括数据的正确性、系统的容错能力以及对时间窗口的准确处理。
c769
20 天前
人工智能
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笔记
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语言模型
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论文笔记
【文献笔记】SatLM: Satisfiability-Aided Language Models Using Declarative Prompting
SatLM: Satisfiability-Aided Language Models Using Declarative Prompting 原文代码
想看雪的瓜
21 天前
论文阅读
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论文笔记
Nature图形复现—Origin绘制顶刊水准的多组柱状图
多组柱状图(也称分组柱状图或簇状柱状图)是一种数据可视化图形,用于同时展示多个组别在不同子类别下的数据对比。其核心特点是通过并列的柱子将不同组别的数据排列在同一子类别下,便于直观比较。
往事随风、、
24 天前
论文阅读
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健康医疗
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论文笔记
DIP支付方式改革下各种疾病医疗费用的影响以及分析方法研究综述
本文综述了DIP支付方式改革对不同疾病医疗费用的影响及其分析方法,通过分析12篇相关文献,探讨了DIP支付方式在控制医疗费用、优化费用结构、提升医疗服务效率等方面的作用及其局限性。研究结果表明,DIP支付方式在不同病种和不同地区的影响存在差异,未来研究应进一步完善DIP支付方式的精细化管理,以更好地实现医保基金的合理使用和医疗服务的高质量发展。
会编程的加缪
1 个月前
论文笔记
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tpami
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bev感知
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3d目标检测
文献总结:TPAMI综述BEV感知—Delving into the devils of bird‘s-eye-view perception
文章摘要: 鸟瞰视图(BEV)强大的学习表征能力已成为感知任务的主流表征视图,并吸引了工业界与学术界的广泛关注。大部分实现自动驾驶目标监测、语义分割、追踪任务的传统算法都是在前向视图或透视试图中进行的。然而,随着传感器的配置越来越复杂,从不同传感器融合多源信息,以及在对不同传感器数据进行统一表征变得越来越重要。BEV感知的本质优点,使得其能直观地表示周围场景、方便多传感器数据融合。此外,在BEV空间中表征目标,能为感知的下游任务——规划和控制提供极大的便利。目前,BEV感知主要需要考虑四个核心问题如下:1
大模型任我行
1 个月前
人工智能
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语言模型
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自然语言处理
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论文笔记
上财:LLM通过强化学习进行金融推理
📖标题:Fin-R1: A Large Language Model for Financial Reasoning through Reinforcement Learning 🌐来源:arXiv, 2503.16252
weixin_61262969
1 个月前
论文阅读
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论文笔记
基于Matlab的风力发电系统仿真研究
基于Matlab的风力发电系统仿真研究摘要风力发电作为清洁可再生能源,在全球能源转型中扮演着日益重要的角色。然而,风力发电系统作为一个多变量、强耦合、非线性的复杂系统,其建模与仿真研究仍面临诸多挑战。本文基于MATLAB/Simulink平台,采用模块化建模方法,构建了包含风速、风轮、传动系统和发电机等子系统的风力发电系统仿真模型。在此基础上,重点探讨了恒频恒速和恒频变速两种典型风力发电系统的仿真实现,并针对其中的变桨距控制、变速恒频控制以及双馈发电机解耦控制等关键技术进行了系统仿真分析。仿真结果表明,所
大模型任我行
2 个月前
人工智能
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语言模型
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自然语言处理
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论文笔记
英伟达:LLM两阶段KV缓存压缩
📖标题:RocketKV: Accelerating Long-Context LLM Inference via Two-Stage KV Cache Compression 🌐来源:arXiv, 2502.14051
栀子清茶
2 个月前
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人工智能
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深度学习
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学习
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算法
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计算机视觉
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论文笔记
Towards Universal Soccer Video Understanding——论文学习(足球类)
作为一项享誉全球的运动,足球吸引了世界各地球迷的广泛兴趣。本文旨在为足球视频的理解开发一个全面的多模态框架。具体来说,在本文中做出了以下贡献:(i)引入了SoccerReplay-1988,这是迄今为止最大的多模式足球数据集,具有1988场完整比赛的视频和详细注释,以及自动注释管道;(ii)提出了足球领域的第一个视觉语言基础模型MatchVision,它利用了足球视频中的时空信息,并在各种下游任务中表现出色;(iii)在事件分类、评论生成和多视角犯规识别方面进行了广泛的实验和研究。MatchVision在
P_M_P
2 个月前
计算机视觉
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论文笔记
【论文笔记】Contrastive Learning for Compact Single Image Dehazing(AECR-Net)
将这种带有自编码器和对比正则化的去雾网络称为AECR-Net。动态特征融合:通过可学习因子动态调整特征融合的权重。
何大春
2 个月前
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人工智能
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深度学习
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语言模型
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prompt
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论文笔记
【对话推荐系统综述】Broadening the View: Demonstration-augmented Prompt Learning for CR
文章信息:发表于:SIGIR 2024 原文链接:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3626772.3657755
洛北辰南
2 个月前
人工智能
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论文笔记
【论文学习】DeepSeek-V3 总结
本文介绍了 DeepSeek-V3,这是一个拥有 6710 亿总参数的混合专家(MoE)语言模型,每次激活 370 亿参数。为了实现高效的推理和成本效益的训练,DeepSeek-V3 采用了多头潜在注意力(MLA)和 DeepSeekMoE 架构,并引入了无辅助损失的负载均衡策略以及多令牌预测训练目标。DeepSeek-V3 在 14.8 万亿个高质量、多样化的令牌上进行预训练,随后经过监督式微调和强化学习阶段,以充分发挥其能力。全面评估表明,DeepSeek-V3 的性能优于其他开源模型,并且与领先的闭
是Yu欸
2 个月前
经验分享
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笔记
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算法
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决策树
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机器学习
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论文笔记
【博资考1】网安学院-北航网安数学基础部分
版权声明:本文为原创,遵循 CC 4.0 BY-SA 协议。转载请注明出处。要博士资格考试了,考 基础理论+专业知识,这周复习一下 但是没有考纲。
IT学长编程
2 个月前
java
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spring boot
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后端
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毕业设计
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课程设计
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论文笔记
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1024程序员节
计算机毕业设计 基于SpringBoot的智慧社区管理系统的设计与实现 Java实战项目 附源码+文档+视频讲解
博主介绍:✌从事软件开发10年之余,专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。CSDN、掘金、华为云、InfoQ、阿里云等平台优质作者✌ 🍅文末获取源码联系🍅 👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇🏻 不然下次找不到哟 ———————————————— 计算机毕业设计《1000套》✌
waicsdn_haha
2 个月前
linux
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论文笔记
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sublime text
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mdk
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嵌入式开发工具
TeX Live 2025 最新版安装与中文环境配置全教程(Windows/Mac/Linux)
TeX Live 是由国际TeX用户组(TUG)维护的跨平台专业排版系统,支持LaTeX、XeLaTeX等多种排版引擎,广泛应用于学术论文、书籍出版等领域。2025版核心升级:
啦哈拉哈
3 个月前
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python
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复现论文:DPStyler: Dynamic PromptStyler for Source-Free Domain Generalization
论文:[2403.16697] DPStyler: Dynamic PromptStyler for Source-Free Domain Generalization
何大春
3 个月前
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【情感识别】SECap: Speech Emotion Captioning with Large Language Model 论文阅读
原文链接:https://arxiv.org/abs/2312.10381 源码:https://github.com/thuhcsi/SECap 发表于:2024AAAI