✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。

他能成为最年轻的正教授，没有什么运气爆棚或者暗箱操作，而是用实实在在的高产出，也就是论文数量，2012年发表7篇，2013年5篇加一本畅销书，到2014年他已经发表了60几篇评审论著，正是这些成绩让他名至所归

论文主要是对机房管理系统进行了介绍，包括研究的现状，还有涉及的开发背景，然后还对系统的设计目标进行了论述，还有系统的需求，以及整个的

在这个项目中，我的目标是从科学论文图片中提取某些部分（标题、作者和摘要）。预期提取部分是科学论文中常见的部分，例如标题、摘要和作者。输入与最终结果。我的输入是将第一页纸转换成图像。

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类功放，其波形反而更像是逆EF类功放，究其原因是之前使用参数OPTIM时没有限定谐波条件，导致最终对谐波进行了控制导致波形偏离原来所设计的，此文章就不对此进行修改了后补：笔者也是学生，在学习之中，发现很多论文中的功放的类型并非最终实际的波形决定的

看了很多文献、查了不少资料，最终确定了论文题目。周末上了这学期的第一次课，发了三次言，算是很好的锻炼了。今天去了四个部门衔接工作，一切都很顺利。岗位变动后，似乎一直在成长。

Article:DeepConvolutionalNeuralNetworkArchitectureWithReconfigurableComputationPatternsJournalTitle:IEEETransactionsonVeryLargeScaleIntegration(VLSI)SystemsIssue:No.08-Aug.(2017vol.25)ISSN:1063-8210pp

1.背景：Transformer是2017年的一篇论文《AttentionisAllYouNeed》提出的一种模型架构，这篇论文里只针对机器翻译这一种场景做了实验，并且由于encoder端是并行计算的，

论文标题：Preview

RIDERS:恶劣天气及环境下鲁棒的密集深度估计论文链接：https://arxiv.org/pdf/2402.02067.pdf作者单位：浙江大学,慕尼黑工业大学代码链接：https://github.com

它们不仅被用于自然语言处理，还被应用于计算机视觉、语音处理和其他任务中。HuggingFace是一个以变换器为核心的Python深度学习库。

©原创作者|朱林论文解读：FactsasExperts:AdaptableandInterpretableNeuralMemoryoverSymbolicKnowledge论文作者：GoogleResearch

github:http://www.github.com/goodfeli/adversarial论文：https://arxiv.org/abs/1406.26

具体包括pretrain和finetune文本表示方法Part4Transformer原理Transformer是在"AttentionisAllYouNeed"中提出的，模型的编码部分是一组编码器的堆叠（论文中依次堆叠六个编码器

面试热点：农村娃碰撞电子产品【热点背景】“农村娃与电子产品”结合后，碰撞出多重社会矛盾，比如：科技发展、网络普及、留守儿童教育教育、城乡二元结构等，引起人民网、新华网、半月谈三大媒体关注，并联合发表评论文章

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元月5日星期三天气：晴好【每日精进】进入2022年5天了，还在还2021年旧账早上：5点多醒来，整理、发布读毛年谱+党史文物；修改论文脚注，返给编辑。晚上不多吃东西，略带饿意入睡，甚好！

网上在线投票系统的设计与实现目录摘要1Abstract2前言3第1章绪论41.1课题背景41.2课题目的和意义41.3系统结构51.4课题主要工作51.5论文结构5第2章系统的需求分析72.1系统总体分析

这本书给我的感觉就是一长篇论文。用大量的篇幅以及生动的实例从管理者的日常工作以及工作状态说明卓有成效的意义与实现方法。第一

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算法涉及理论知识概要2.1卷积神经网络（CNN）2.2googlenet网络3.MATLAB核心程序4.完整算法代码文件获得1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.算法涉及理论知识概要性别识别是计算机视觉领域的一个重要任务

书分多种：小说，诗歌，杂记，传记，论文，报告，工具书，文献，技术文档等。浩如烟海，绵延不绝。工作中需要用到的知识和技术，一般从工具书与文档中获得。

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】09Segmentation分割1过分割与欠分割找一个合适的分割方法过分割：分割得太细自底向上的方法无监督的自底向上：基于像素的自顶向下：从语义的角度2人是如何感知世界的人会感觉下面的线比上面的线长人的感知

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】10Classification分类1图像识别的基本范式检测问题：不仅要知道有没有，还要知道在哪里分类是整图级标签，检测是区域级标签，分割是像素级标签2检测任务的应用3

做什么：啥没做，就打游戏，害，其实也没有，还有睡觉……论文也没咋写！不过写了一点……我又来立flag！明天我不写长恨歌！我论文低分！还有要看完语文设计！

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钟扬：扎根大地的人民科学家超越海拔六千米抵达植物生长的最高极限跋涉十六年把论文写满高原倒下的时候双肩包里藏着你的初心、誓言和未了的心愿你热爱的藏波罗花不求雕梁画栋只绽放在

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文章目录相识相知回顾收录于CVPR2021ImageMatchingWorkshop，github地址：https://github.com/ufukefe/DFM相识图像配准(ImageRegistration)是计算机视觉领域中的一项重要任务

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根据svcoverview中描述，这个MODE_SKIP应该就是论文中所说的

LabelImg和LabelMe是两种常用的标注工具，用于创建标注数据集以供机器学习和计算机视觉任务使用。虽然它们都具有相似的目标，即方便用户进行图像标注，但在某些方面存在一些区别。

论文题目：Chronos:一种高效的拜占庭有序共识协议Chronos:AnEfficientAsynchronousByzantineOrderedConsensus一、说明1、版权归属：牛津大学出版社

随着LLMs的发展，其支持的上下文长度越来越长。仅一年时间，GPT-4就从一开始的4K、8K拓展到了128k。128k什么概念？相当于一本300页厚的书。这是当初只支持512个tokens的BERT时代不敢想象的事情。随着上下文窗口长度的增加，可以提供更丰富的语义信息，从而减少LLM的出错率和“幻觉”发生的可能性，提升用户体验。但现有的构建长上下文LLMs的工作主要集中在上下文扩展方面，即位置编码

谈判，就是大家坐下来聊聊，看怎么能达成共识，共同解决问题。可以是朋友间的闲聊，也可以是国与国之间的外交场合。但谈判这事儿，说简单也不简单。人们往往会带着偏见和情绪，忽略了别人的好建议，导致结果不尽如人意。而且，谈判也是门技术活，不是谁都能轻易搞定的。为了促进人类谈判过程，研究者们提出了智能谈判Agent，能够在多轮互动中辅助人类甚至直接与人类进行谈判。一个典型的谈判对话涉及到Agent和人类之间的

引言：经济选择预测的新视角在经济决策的预测领域，传统方法通常受限于获取人类选择数据的难度。实验经济学研究大多集中在简单的选择设置上，而这些设置往往无法捕捉复杂的人类行为。近年来，人工智能社区通过两种方式为这一领域做出了贡献：一是探讨大型语言模型（LLMs）是否能在简单的选择预测设置中替代人类；二是通过机器学习（ML）的视角研究更复杂的实验经济学设置，这些设置涉及不完全信息、重复游戏和自然语言交流，

随着LLMs的广泛应用，幻觉问题引起了越来越多的安全和道德关注，各种各样的幻觉缓解方法也层出不穷，比如各类知识增强方法、对模型答案进行验证、新的评估基准等。相信大家会和我一样有一个疑问：幻觉问题有望被彻底解决吗？今天介绍的这篇文章很特别，它没有具体讨论缓解幻觉的方法，而是通过对幻觉问题进行明确定义和形式化分析，对幻觉精确讨论与验证实验，最终得出了一个基本结果：即无论模型架构、学习算法、提示技术或训

引言：将大型语言模型与环境对齐的挑战虽然大语言模型（LLMs）在自然语言生成、理解等多项任务中取得了显著成就，但是在面对看起来简单的决策任务时，却常常表现不佳。这个问题的主要原因是大语言模型内嵌的知识与实际环境之间存在不对齐的问题。相比之下，强化学习（RL）能够通过试错的方法从零开始学习策略，从而确保内部嵌入知识与环境的对齐。但是，怎样将先验知识高效地融入这样的学习过程是一大挑战，为了解决这一差距