摘要：\quad在3Dcontentcreation方面的最新进展大多利用通过SDS进行的基于优化3D生成。虽然已经显示出了有希望的结果，但这些方法的per-sampleoptimization往往比较缓慢，限制了它们的实际应用。在这篇文章中，我们提出了DreamGaussian，同时实现efficiency和quality。我们的keyinsight是设计一个生成的三维高斯溅模型，在UV空间中进行友好的网格提取和纹理细化。与NeRF使用的occupancypruning优化过程相反，我们证明了在三维生成任务中，3DGaussians的progressivedensification收敛速度明

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

目录写在前面（知识补充）0.Abstract1.Introduction2.FUNDAMENTALSANDPRELIMINARYCONCEPTS3.MATRIXFACTORIZATIONBASEDIMC（基于矩阵分解的IMC）4.KERNELLEARNINGBASEDIMC（基于内核学习的IMC）5.GRAPHLEARNINGBASEDIMC（基于图学习的IMC）6.DEEPLEARNINGBASEDIMC(基于深度学习的IMC)7.EXPERIMENTS(实验部分）8.CONCLUSION9.启发10.问题写在前面（知识补充）多视图学习：多视图学习也称作多视角学习（Multi-viewlea

ShuYini AINLPer 2023-11-0313:03收录于合集#论文分享191个点击上方“AINLPer“，设为星标更多干货，第一时间送达一个专注自然语言处理（NLP）方向的公众号。机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理相关模型理解、热门论文（Paper）分享分析、pytorch、C++、Python、Java...299篇原创内容公众号| 机器之心通用模型时代下，当今和未来的前沿AI系统如何与人类意图对齐？通往AGI的道路上，AIAlignment(AI对齐)是安全打开“潘多拉魔盒”的黄金密钥。论文（持续更新）：arxiv.org/abs/2310.19852AIAlig

0.简介对于基于环视视觉的3D检测而言，目前已经有很多文章了。因为基于视觉的3D检测任务是自动驾驶系统感知的基本任务，然而，使用单目相机的2D传感器输入数据来实现相当好的3DBEV（鸟瞰图）性能不是一项容易的任务。这篇文章《Surround-ViewVision-based3DDetectionforAutonomousDriving:ASurvey》就是围绕着现有的基于视觉3D检测方法进行了文献调研，并且将它们分为不同的子组以便更容易地理解共同趋势。这对于想要入门这块领域的同学非常友好图1.自动驾驶中的全景图像3D检测器。在透视视图中，覆盖在全景图像上的地面真实3D框（顶部）；在BEVHD地

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

MICRO'23Abstract作者提出了：aunifiedGPUmemoryandstoragearchitecturenamedG10基于这样的发现：DL中的tensor具有高度的可预测性G10融合了GPU内存、主机内存、闪存，实现了统一内存访问、透明的数据迁移，基于这个统一的内存访问，G10借助编译技术获取DL中tensor的特征，以此实现后续的数据调度。1.Introduction现在人们使用GPU来进行DL模型训练，会面临GPU内存墙的问题。模型、数据的规模在增大，但是GPU内存却没有与之匹配的增大，导致DL模型的训练受到GPU内存的限制。（大模型尺寸以每两年410倍的速度疯狂增长，

LLMs之Vicuna：《Vicuna:AnOpen-SourceChatbotImpressingGPT-4with90%*ChatGPTQuality》翻译与解读导读：作者提出了一个开源的聊天机器人Vicuna-13B。它是通过训练从ShareGPT收集的用户共享对话，然后在LLaMA基础模型上进行调整而产生的。根据初步的GPT-4评估，Vicuna-13B的质量达到了ChatGPT和Bard90%的质量，超过其他开源模型如LLaMA和Alpaca。作者提出利用GPT-4作为评估工具来评估不同聊天机器人的有效性，通过它产生的答案和分数。尽管存在局限性，但这证明了自动化评估的潜力。Vicun

我开发了自己的Android语法高亮库，效果很好，但问题是它会减慢输入速度。我试过使用AsyncTask在后台执行正则表达式，然后应用必要的颜色，但它仍然减慢了输入过程。目前，它读取整个EditText，我想取而代之的是获取文本光标所在的行，获取该行CharSequence然后在该行而不是整个文档上执行正则表达式，但我真的不知道如何我可以获得用户正在处理的行:(。 最佳答案 除非您只进行单行正则表达式/突出显示，否则您建议的策略可能行不通。例如，如果不扫描多行，您可能无法判断自己是否处于多行注释中。:-)如果您还没有这样做，请使用T

本文为简单机翻，参考学习用1多模态机器学习:综述与分类TadasBaltruˇsaitis,ChaitanyaAhuja，和Louis-PhilippeMorency抽象——我们对世界的体验是多模态的——我们看到物体，听到声音，感觉到纹理，闻到气味，尝到味道。模态是指某件事情发生或体验的方式，当一个研究问题包含多个这样的模态时，它就被称为多模态。为了让人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，它需要能够一起解释这样的多模态信号。多模态机器学习旨在建立能够处理和关联来自多种模态的信息的模型。它是一个充满活力的多学科领域，重要性日益增加，具有非凡的潜力。本文没有聚焦于具体的多模态应用，而是综述了多