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TimeSeriesContrastiveLearningwithInformation-AwareAugmentations摘要背景：在近年来，已经有许多对比学习方法被提出，并在实证上取得了显著的成功。尽管对比学习在图像和语言领域非常有效和普遍，但在时间序列数据上的应用相对较少。对比学习的关键组成部分：对比学习的一个关键组成部分是选择适当的数据增强（augmentation）方式，通过施加一些先验条件构建可行的正样本。这样，编码器可以通过训练来学习稳健和具有区分性的表示。问题陈述：与图像和语言领域不同，时间序列数据的“期望”增强样本很难通过人为的先验条件来生成，因为时间序列数据具有多样且人类
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Pre-train,Prompt,andPredict:ASystematicSurveyofPromptingMethodsinNaturalLanguageProcessingPromptTemplateEngineeringPromptshapeclozeprompts(eg:Ilovethismovie,itisa[Z]movie):fortasksthataresolvedusingmaskedLMsprefixprompts(eg:Ilovethismovie.What’sthesentimentofthereview?[Z]):forgenerationtasksforsomet
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HarmonyOS开发学习笔记一、开发准备1.1、了解ArkTs语言1.2、TypeScript语法1.2.1、变量声明1.2.2、条件控制1.2.3、函数1.2.4、类和接口1.2.5、模块开发1.3、快速入门二、ArkUI组件2.1、Image组件2.2、Text文本显示组件2.3、TextInput文本输入框组件2.4、Button按钮组件2.5、Slider滑动条组件2.6、Column和Row2.7、循环控制2.8、List2.9、自定义组件三、状态管理3.1、@State装饰器3.2、任务统计案例3.3、@Prop、@Link、@Provide和@Consume3.4、@Obser
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