论文题目：DemoSG:Demonstration-enhancedSchema-guidedGenerationforLow-resourceEventExtraction论文来源：EMNLP2023论文链接：2023.findings-emnlp.121.pdf(aclanthology.org)代码链接：https://github.com/GangZhao98/DemoSG0摘要当前大多数事件抽取（EE）方法都专注于高资源场景，这需要大量的带注释数据，难以应用于低资源领域。为了更有效地应对有限资源下的EE问题，我们提出了增强演示引导生成（DemoSG）模型，它从两个方面为低资源EE提供

出题友好，适合手生复健。目录①RCE但是没有完全RCE②了解过PHP特性吗①RCE但是没有完全RCE上来就是一段md5八股(string)就是不让用数组了，然后强比较需要md5碰撞?md5_1=%4d%c9%68%ff%0e%e3%5c%20%95%72%d4%77%7b%72%15%87%d3%6f%a7%b2%1b%dc%56%b7%4a%3d%c0%78%3e%7b%95%18%af%bf%a2%00%a8%28%4b%f3%6e%8e%4b%55%b3%5f%42%75%93%d8%49%67%6d%a0%d1%55%5d%83%60%fb%5f%07%fe%a2&md5_2=%4d%

自从Xcode6和iOS8的引入以来，我注意到当我去固定一个UIView类型来填充复选框时左边和右边总是-16，为什么不是0。因为我想要零间距。我只是想知道-16从哪里来？ 最佳答案 Apple建议在UIView内部留出16pt的边距。Apple放这个是为了防止标签、图像等出现在屏幕的边缘。如果你想，但在边缘你有两种方法1-。将约束添加到-16通常它们有效，但有时无效2-。取消选中margin约束，你将有0这只发生在主UIView上如果你想在两个边缘上查看，我建议始终取消选中“constrainttomargin”

代码：https://github.com/AllminerLab/Code-for-KAERR-master摘要双向推荐系统（RRS）在线上相亲和求职招聘等在线平台中得到了广泛的应用。它们可以同时满足推荐过程中涉及的两方的需求。由于任务本身的特性，与其他推荐任务相比，交互数据相对稀疏。现有的工作主要通过基于内容的推荐方法来解决这个问题。然而，这些方法通常从统一的角度隐式地对文本信息进行建模，这使得捕捉每一方持有的不同意图变得具有挑战性，进一步导致性能有限和缺乏解释性。在本文中，我们提出了一个知识感知的可解释双向推荐系统（Knowledge-AwareExplainableReciprocal

俗话说，授人以鱼不如授人以渔。智能算法的改进作为一个创新点，大家任何时候都可以拿来去水水论文，甚至专利。网上关于智能算法改进的论文不计其数！但是，如果细数改进策略！也是能够数的过来的！之前作者推出过两篇关于智能算法常用的改进策略。包含的改进策略有：①莱维飞行，②随机游走，③螺旋飞行，④高斯随机游走，⑤三角形游走，⑥高斯变异，⑦t分布扰动变异，⑧自适应t分布扰动变异，⑨柯西变异，⑩差分变异。为了方便大家对于策略代码编写的学习和移植，作者将这十余种策略全部用于经典的粒子群算法。因此只要你理解了经典的粒子群算法，再与改进的粒子群算法进行对比，那么你就能马上理解这些策略是如何运用于智能优化算法的。举一

目录摘要IntroductionRelatedWork3InstructGLM3.1Preliminary3.2InstructionPromptDesign3.3节点分类的生成指令调整3.4辅助自监督链路预测4Experiments4.1ExperimentalSetup4.2MainResults4.2.1ogbn-arxiv 4.2.2Cora&PubMed4.3AblationStudy4.4InstructionTuningatLowLabelRatio 5FutureWork论文链接：https://arxiv.org/pdf/2308.07134.pdf摘要        Cha

0.简介对于单目摄像头完成SLAM建图这类操作，对于自动驾驶行业非常重要，《OnlineMonocularLaneMappingUsingCatmull-RomSpline》介绍了一种仅依靠单个摄像头和里程计生成基于样条的在线单目车道建图方法。我们提出的技术将车道关联过程建模为一个二分图的分配问题，并通过结合Chamfer距离、姿态不确定性和横向序列一致性为边赋予权重。此外，文中还精心设计了控制点初始化、样条参数化和优化，以逐步创建、扩展和精化样条。相关的代码已经在Github上开源了。1.主要贡献基于Catmull-Rom样条表示，设计了一个完整的在线车道建图系统，如图1所示。所提出的系统允

摘要我们引入了YOLO9000，一个可以检测超过9000种类别的先进的实时目标检测系统。首先我们提出了多种yolo检测方法的提升方式，既新颖又参考了之前的工作。改进后的模型，YOLOV2在标准检测任务例如PASCALVO和COCO上都取得了领先。使用一个新颖的多尺度的训练方法，同一个YOLOV2模型可以在不同尺寸下行，提供了一种速度和准确率之间的简单的平衡。在67fps下，yolov2在VOC2007上取得了78.6的mAP，在40fps下，yolov2取得了78.6的mAP,在超越现有的最先进的方法例如使用了ResNet的FasterR-CNN和SSD的同时运行速度显著的快。最后我们提出了一

目录1. AnytimeNeuralArchitectureSearchOnTabuLarData(6663)2. Archlock:LockingDNNTransferabilityAtTheArchitectureLevelWithAZero-CostBi-NaryPredictor(683)  3.ComposingRecurrentSpikingNeuralNetworksUsingLocally-RecurrentMotifsAndRisk-MitigatingArchitecturalOptimization(6555)4.CurriculumReinforcementLearni

0.简介之前了解了很多BEV的相关操作，但是基本上要么是激光和视觉结合，要么是纯视觉完成的2D激光投影这两种，而那种3DOccupancy方法可以利用栅格的方法完成纯视觉占据栅格的生成。《VoxFormer:SparseVoxelTransformerforCamera-based3DSemanticSceneCompletion》就是这种方法对于被遮挡的物体和场景，人们可以很容易地联想出其完整的3D几何结构，这种吸引人的能力对于AI系统来说是一个至关重要的。为了应对这种挑战，语义场景补全（SSC）任务应运而生，以往的SSC通常以3D点云作为输入，或以密集特征投影将2D图像作为输入来得到3D语