论文笔记

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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

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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

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

【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。

【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

【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

【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。

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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

【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

HGCN论文阅读本篇论文解决交通预测问题共分为五个部分，分别是谱聚类（Spectral Clustering）、区域图山的GCN（GCN on the Graph of Regions）、道路网络图山的GCN（GCN on the Graph of Road Network）、宏观图和微观图之间的交互层（Interaction Layer between Macro and Micro Graphs）、交通预测块（Traffic Forecasting Block）。

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腾讯：专家激活替代LLM在MoE的路由分配📖标题：Autonomy-of-Experts Models 🌐来源：arXiv, 2501.13074

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国防科大：双目标优化防止LLM灾难性遗忘📖标题：How to Complete Domain Tuning while Keeping General Ability in LLM: Adaptive Layer-wise and Element-wise Regularization 🌐来源：arXiv, 2501.13669

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中科大：LLM检索偏好优化应对RAG知识冲突📖标题：RPO: Retrieval Preference Optimization for Robust Retrieval-Augmented Generation 🌐来源：arXiv, 2501.13726

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留学毕业论文如何利用不同问题设计问卷在留学毕业论文的写作中，我们经常会遇到各种问题，例如选择合适的问题，选择合适的研究方法，以及设计合理的研究过程。然而在完成留学毕业论文的过程中，我们往往会在研究设计这里卡住。即使我们选准了研究问题和研究方法，在数据收集过程中也难免遭遇问卷设计的难题。那么同学们会遇到哪些问题，又该如何解决呢？本文翰思教育小编将从问卷设计的角度出发，讨论如何善用不同题型设计出有效问卷。

FunPapers[1]: GBDT和DNN强强联手，表格预测新突破！融合GBDT和DNN优势，提出高效表格数据预测框架T-MLP。虽然深度模型在各个领域大放光彩，但在表格数据领域，树模型（GBDT）和深度模型（DNN）谁更胜一筹仍在上演龙虎之争！特别是在Kaggle等数据科学竞赛平台上，树模型仍常位居榜首。工业界，深度模型在各个岗位上发光发热，但仍少不了一些树模型在某些角落打螺丝。

【公开笔记】-小白如何写论文

Quo Vadis, Anomaly Detection? LLMs and VLMs in the Spotlight 论文阅读文章信息：原文链接：https://arxiv.org/abs/2412.18298视频异常检测（VAD）通过整合大语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）取得了显著进展，解决了动态开放世界场景中的一些关键挑战，如可解释性、时序推理和泛化能力。本文深入回顾了2024年基于LLM/VLM的前沿方法，重点关注四个关键方面：