论文笔记

【文献笔记】SatLM: Satisfiability-Aided Language Models Using Declarative PromptingSatLM: Satisfiability-Aided Language Models Using Declarative Prompting 原文代码

想看雪的瓜

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、、

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

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

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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

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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