非核心原文链接：基于深度学习的多模态情感分析研究综述-中国知网(cnki.net)一、摘要和结论摘要深度学习完成多模态情感分析综述。主要介绍多模态情感分析的概念、背景、意义。总结了多模态融合技术和交互技术，讨论多模态情感分析未来发展。结论目前经典的多模态情感分析研究已经成熟，在判断多模态间语义相关性以及多模态数据不对齐导致的无法有效融合的研究也在不断深入。随着NLP和AI相关技术的不断进步，深度学习应用到多模态情感分析中更受研究者欢迎。因此，深度学习相关技术将成为多模态情感分析研究的重要方向。二、文献综述情感分析也被称作观点挖掘opinionmining，是分析人们对产品、事实等实体对象持有的
卷积神经网络硬件实现综述阅读之——《2019-ASurveyofConvolutionalNeuralNetworksonEdgewithReconfigurableComputing》Abstract：在本文中描述了常见的CNN网络的特点、运行CNN网络时的可重构计算的能力、硬件实现可重构CNN网络的最新技术水平，以及边缘可重构平台在未来发展的趋势和挑战。Introduction：边缘计算与云端计算的对比：边缘计算云端计算低延时高延时计算具有时效性计算不具备时效性网络传输依赖性低网络传输依赖性高特定任务的处理特定应用的处理成本低成本高分布式难于管理云端位于中心，易于管理难以调试(远程)容易调
SODA2022_cite=12_Cheng——Towardslarge-scalesmallobjectdetection:SurveyandBenchmarkshttps://shaunyuan22.github.io/SODA/小目标检测=smallobjectdetection=SODDatasets:SODA-D:OneDrvie;BaiduNetDiskSODA-A:OneDrvie;BaiduNetDiskCodesTheofficialcodesofourbenchmark,whichmainlyincludesdatapreparationandevaluation,arer
知识图谱综述(2021.4)论文标题:ASurveyonKnowledgeGraphs:Representation,Acquisition,andApplications论文期刊:IEEETRANSACTIONSONNEURALNETWORKSANDLEARNINGSYSTEMS,2021论文地址:https://arxiv.53yu.com/pdf/2002.00388.pdf%E2%80%8Barxiv.org目录知识图谱综述(2021.4)摘要1.简介2.概述3.知识表示学习(KRL)3.1表示空间3.1.1点空间3.1.2复向量空间3.1.3高斯分布3.1.4流形和群3.2评分函数3
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。23年1月论文“SystemsforParallelandDistributedLarge-ModelDeepLearningTraining“，来自UCSD。深度学习（DL）已经改变了各种领域的应用，包括计算机视觉、自然语言处理和表格数据分析。对提高DL模型精度的探索促使探索越来越大的神经架构，最近的一些Transformer模型跨越了数千亿个可学习参数。这些设计为DL空间带来了规模驱动系统挑战，例如内存瓶颈、运行时效率低和模型开发成本高。解决这些问题的努力已经探索了一些技术，如神经架构的并行化、在内存层次结构中溢出数据以及高效内存的数据表示
基于点云的深度学习方法综述_点云深度学习_视觉先锋的博客-CSDN博客我们生活在一个三维世界里，自从1888年相机问世以来，三维世界的视觉信息就通过相机被映射到二维图象上。但是二维图像的缺点也是显而易见的，那就是缺少深度信息以及真实世界中目标之间的相对位置。所以这种数据表示方法不适合应用在机器人、自动驾驶、虚拟现实等对深度和位置有要求的领域中。为了捕捉到三维世界的深度信息，早期我们使用多目视觉的方法或者来自RGB－D的深度图提取三维空间信息。点云作为一种数据结构，蕴含着丰富的几何信息，我们可以用它表示多目相机和深度图中提取出来的3D信息。 一、什么是点云？ 点云可以简单概括为空间中的一
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。0写在前面最近很多小伙伴来向我们咨询轨迹预测相关的入门学习基础，今天我们也为大家分享下轨迹预测的定义、输出格式、常用的相关术语，常用的轨迹预测方法论，以及评测方式。所有的内容都为日常笔记输出，建议收藏，有时间随时可以学习！所有参考文献，底部备有出处~以上内容均出自《轨迹预测理论实战&论文带读课程》，双十一八折优惠进行中！1问题描述1.1轨迹预测的输入1.1.1道路场景（地图）信息道路位置、人行横道位置、车道方向1.1.2周围车辆信息当前状态、历史轨迹1.1.3目标车辆信息当前状态、历史轨迹：1.2轨迹预测的输出1.2.1目标车辆未来轨迹及分布目
当前，大模型正凭借其强大的能力和无限的潜力引领着新一轮技术革命，众多科技巨头纷纷围绕大模型进行布局，进一步推动大模型不断向前发展。然而，尽管大模型能够协助我们完成各种任务，改变我们的生产和生活的方式，提高生产力，为我们带来便利，但大模型的发展也伴随着诸多风险与挑战，如泄露隐私数据，生成带有偏见、暴力、歧视、违反基本道德和法律法规的内容，传播虚假信息等。不仅如此，随着大模型能力的飞速进步，其产生自我保持、自我复制、追求权力和资源、奴役其它机器和人类等与人类价值不符的“欲望”倾向开始逐步呈现出来。因此，在大模型高歌猛进的今天，追踪大模型的技术进步，对大模型能力及其不足之处形成更深入的认识和理解，预
核心观点速览AI对齐是一个庞大的领域，既包括RLHF/RLAIF等成熟的基础方法，也包括可扩展监督、机制可解释性等诸多前沿研究方向。AI对齐的宏观目标可以总结为RICE原则 ：鲁棒性（Robustness）、可解释性（Interpretability）、可控性（Controllability）和道德性（Ethicality）。从反馈学习（LearningfromFeedback）、在分布偏移下学习（LearningunderDistributionShift）、对齐保证（Assurance）、AI治理（Governance）是当下AIAlignment的四个核心子领域。它们构成了一个不断更新、
DMSP-OLS夜间城市灯光数据介绍DMSP（DefenseMeteorologicalSatelliteProgram）是美国国防气象卫星计划。该项目是通过气象卫星搭载的传感器，探测出夜间低强度灯光，例如城市的灯光、车流的灯光、居民小区的灯光等。目前，获取到这些DMSP-OLS夜间灯光数据，已成为研究人类活动的不可多得数据源。Tilottama等人（2013）发现了夜间卫星图像数据的巨大价值，这些灯光数据要相比典型的人口普查数据，折射出的信息比较综合和呈现的频次更高，且能在多个研究领域得到运用。多领域运用衡量区域和城市经济发展水平DMSP-OLS夜间城市灯光数据被广泛运用于多个领域，一些学者
