想查看其他题的真题及题解的同学可以前往查看：CCF-CSP真题附题解大全试题编号：202312-1试题名称：仓库规划时间限制：1.0s内存限制：512.0MB问题描述：问题描述西西艾弗岛上共有 n 个仓库，依次编号为 1⋯n。每个仓库均有一个 m 维向量的位置编码，用来表示仓库间的物流运转关系。具体来说，每个仓库 i 均可能有一个上级仓库 j，满足：仓库 j 位置编码的每一维均大于仓库 i 位置编码的对应元素。比如编码为 (1,1,1) 的仓库可以成为 (0,0,0) 的上级，但不能成为 (0,1,0) 的上级。如果有多个仓库均满足该要求，则选取其中编号最小的仓库作为仓库 i 的上级仓库；如果
Board-XCPCIO（XCPC排行榜）ICPC比赛日程（第４8届，２０２3年）：第47届亚洲区总决赛2023年3月24-26日上海大学陕西邀请赛2023年5月13-14日西北工业大学第一次网络选拔赛2023年9月17日第二次网络选拔赛2023年9月23日西安站2023年10月21-22日西北工业大学南京站2023年11月04-05日南京航空航天大学沈阳站2023年11月11-12日东北大学港澳站2023年11月18-19日香港理工大学、澳门大学合肥站2023年11月25-26日中国科学技术大学济南站2022年12月2-3日齐鲁工业大学杭州站2023年12月9-10日杭州师范大学第48届（2
摘要在过去的几年里，自然语言处理领域得到了深度学习模型应用激增的推动。本文简要介绍了该领域，并对深度学习的架构和方法进行了快速概述。接着，文章查阅了大量的最新研究，并总结了许多相关的贡献。分析的研究领域包括一些核心的语言处理问题，以及计算语言学的许多应用。接下来提供了对当前技术水平的讨论，并对未来研究提出了建议。引言自然语言处理（NLP）涵盖了多个主题，涉及对人类语言进行计算处理和理解。自20世纪80年代以来，该领域越来越多地依赖于涉及统计学、概率和机器学习的数据驱动计算[1]，[2]。近年来，计算能力和并行化的增加，利用图形处理单元（GPU）[3]，[4]，现在允许进行“深度学习”，这使用人
1.题目：键盘输入一个字符串，试将其中的小写字母转换为大写字母，其它字符保持不变。前置知识：汇编语言常用系统功能调用（如果懂直接跳过看题目详解）1．单字符输入（1号调用）格式：MOV AH，1 INT 21H功能：从键盘输入字符的ASCII码送入寄存器AL中，并送显示器显示。2．单字符显示（2号调用）格式：MOVDL，待显示字符的ASCII码 MOVAH，2 INT21H功能：将DL寄存器中的字符送显示器显示，如果DL中为〈CTRL〉+〈BREAK〉的ASCII码，则退出。3．打印输出（5号调用）格式：MOV DL，待打印字符的ASCII码 MOV AH，5 INT 21H功能：将DL寄存器中
论文笔记--Fly-SwatorCannon?Cost-EffectiveLanguageModelChoiceviaMeta-Modeling1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1问题陈述3.2框架3.2.1MetaModel&Costestimation3.2.2AssignmentStrategies4.文章亮点5.原文传送门6.References1.文章简介标题：Fly-SwatorCannon?Cost-EffectiveLanguageModelChoiceviaMeta-Modeling作者：MarijaŠakota,MaximePeyrard,RobertWest日期：
arXiv:2312.06224Submitted11December,2023;originallyannouncedDecember2023.这篇综述文章很长，本文对各部分简要概述。【文章整体概述】医学视觉语言预训练（VLP）最近已经成为解决医学领域标记数据稀缺问题的一种有希望的解决方案。通过利用成对或非成对的视觉和文本数据集进行自监督学习，模型能够获得大量知识并学习强大的特征表示。这样的预训练模型有潜力同时提升多个下游医学任务，减少对标记数据的依赖。然而，尽管近期取得了进展并显示出潜力，目前还没有一篇综述文章全面探讨了医学VLP的各个方面和进展。在本文中，特别审视了现有工作，通过不同的预
1.摘要我们提出了一个多模态框架Video-LLaMA1，它使大型语言模型(LLM)能够理解视频中的视觉和听觉内容。视频-来自冻结的预训练视频和音频编码器和冻结的LLM的美洲驼引导跨模式训练。不像以前的工作，补充线性最小二乘法只处理视觉或听觉信号(朱等，2023；刘等，2023；Huangetal.，2023a)，Video-LLaMA通过解决两个挑战来实现视频理解:(1)捕捉视觉场景的时间变化，(2)整合视听信号。为了应对第一个挑战，我们提出了一个视频Q-former来将预训练的图像编码器组装到我们的视频编码器中，并引入视频到文本生成任务来学习视频语言的对应性。对于第二个挑战，我们利用Ima
VisionLAN摘要介绍相关工作场景文本识别掩蔽和预测该方法Pipeline屏蔽语言感知模块(MLM模块)视觉推理模块（VRM）训练目标实验数据集实验细节消融实验与先进算法的对比OST数据集上的语言能力中文长数据集的泛化能力定性分析总结运行摘要该论文提出了一种视觉语言建模网络（VisionLAN），它将视觉和语言信息作为一个整体，直接直接赋予视觉模型语言的能力。在训练阶段引入了基于字符的遮挡特征图的文本识别，视觉模型在视觉线索被混淆时（遮挡、噪声等），利用字符的视觉纹理，还利用视觉语境的语言信息进行识别。由于语言信息与视觉特征一起获取，不需要额外的语言模型，因此VisionLAN的速度提高了
想查看其他题的真题及题解的同学可以前往查看：CCF-CSP真题附题解大全试题编号：202305-4试题名称：电力网络时间限制：1.0s内存限制：512.0MB问题描述：问题描述西西艾弗岛电力公司需要修建一套电网对岛上的众多城镇进行供电。电网设施包括建造在城镇中的变电站，与建造在城镇间的输电线路。根据前期的考察结果，电力公司已经确定了哪些城镇之间需要建造输电线路，以使得所有城镇能够被连接成一个电力网络。每座城镇只需要建造一个变电站，却都向电力公司提供了多个建造候选地址。对于每个城镇，不同候选地址的变电站造价不同；对于城镇间的输电线路，其造价也会随着两端变电站的候选地址的变化而变化。因此，电力公
链接和思路OJ链接：传送门对于平面直角坐标系上的坐标(x,y)(x,y)(x,y)，定义如下两种操作：拉伸kkk倍：横坐标xxx变为kxkxkx，纵坐标yyy变为kykyky；旋转θ\thetaθ：将坐标(x,y)(x,y)(x,y)绕坐标原点(0,0)(0,0)(0,0)逆时针旋转θ\thetaθ弧度（0≤θ0≤θ2π）。易知旋转后的横坐标为xcosθ−ysinθx\cos\theta-y\sin\thetaxcosθ−ysinθ，纵坐标为xsinθ+ycosθx\sin\theta+y\cos\thetaxsinθ+ycosθ。本题要求将平面坐标(x,y)(x,y)(x,y)，经过
