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“哼，你管我~~~”“不过静啊，我这是在大学的最后的半个学期了，又要搞毕业论文又要答辩的，还要实习，突然压力好大……”宏毅稍微有点emo的感觉。奈静咽下去了几口生煎包，喝了口豆浆。

Lag-Llama:TowardsFoundationModelsforTimeSeriesForecasting摘要本文提出Lag-Llama，在大量时间序列数据上训练的通用单变量概率时间序列预测模型。模型在分布外泛化能力上取得较好效果。模型使用平滑破坏幂律（smoothlybrokenpower-laws）。介绍目前任务主要集中于在相同域的数据上训练模型。当前已有的大规模通用模型在大规模不同数

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UnsupervisedLearningofVideoRepresentationsusingLSTMs（2015ICML）NitishSrivastava,ElmanMansimov,RuslanSalakhutdinovNotesContributionsOurmodelusesanencoderLSTMtomapaninputsequenceintoafixedlengthrepresent

摘要翻译我们使用长短时记忆（LongShortTermMemory,LSTM）网络来学习视频序列的表征。我们的模型使用LSTM编码器将输入序列映射到一个固定长度的表征向量。之后我们用一个或多个LSTM解码器解码这个表征向量来实现不同的任务，比如重建输入序列、预测未来序列。我们对两种输入序列——原始的图像小块和预训练卷积网络提取的高层表征向量——都做了实验。我们探索不同的设计选择，例如解码器的LST

openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators总感觉有点隔靴搔痒，关键的地方没有说透，这篇文章的最后他们贴上了引用的32篇论文

润色及优化Eg4：论文总结、翻译等ChatGPT4.0的Plugin。Eg5：如何有记忆功能：记忆窗口（Cha

之前那篇《Sora背后的32篇论文》发出后，大家都觉得不错，有很多小伙伴都开始啃论文了。那么我就趁热打铁，把这32篇论文的通俗解读版贴一下。

一、知识蒸馏的来源知识蒸馏（KnowledgeDistillation）源自于一篇由Hinton等人于2015年提出的论文《DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork》

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转载自：https://ask.hellobi.com/blog/baichuan/15709雨果·莫雷斯在福布斯网站上说：“数据分析主要是通过从数据中获得真相和意义，为企业赋能，驱动业务增长。”公司比以往任何时候都更依赖数据，因为现在几乎所有信息都是完全数字化的。商业智能软件可以理解现在的数据版图。最好的BI系统提供分析和报告数据的功能，以便更好的演示。业界最顶级的几个工具是Tableau、Ql

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论文名称：Hydra:ADecentralizedFileSystemforPersistentMemoryandRDMANetworks摘要新兴的字址持久内存（PM）有可能颠覆内存和存储之间的边界。

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目录引言背景方法离散化离散化的导数算子速度插值广义的半拉格朗日步重新网格化双向流固耦合和质量守恒原文：Klingner,BryanM.,etal.“Fluidanimationwithdynamicmeshes.”ACMSIGGRAPH2006Papers.2006.820-825.引言使用[Alliezetal.,2005]的方法动态生成不规则的四面体网格根据边界的位置、边界的形状、基于流体和速

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AutoAugment:LearningAugmentationStrategiesfromData摘要研究方法:本文描述了一种名为AutoAugment的简单程序，通过这个程序可以自动寻找改进的数据增强策略。研究设计了一个策略空间，其中策略包含多个子策略，在每个小批量数据中针对每张图片随机选择一个子策略。每个子策略由两个操作组成，每个操作是图像处理函数（如平移、旋转或剪切），以及应用这些函数的概

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