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【论文阅读笔记|EMNLP2023】DemoSG: Demonstration-enhanced Schema-guided Generation for Low-resource Event Ext

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

本地部署 text-generation-webui

本地部署text-generation-webui0.背景1.text-generation-webui介绍2.克隆代码3.创建虚拟环境4.安装pytorch5.安装CUDA运行时库6.安装依赖库7.启动WebUI8.访问WebUI9.OpenAI兼容API0.背景一直喜欢用FastChat本地部署大语言模型,今天试一试text-generation-webui这个项目。1.text-generation-webui介绍text-generation-webui适用于大型语言模型的GradioWebUI。支持transformers、GPTQ、AWQ、EXL2、llama.cpp(GGUF)、

Comprehensive Regularization in a Bi-directional Predictive Network for Video Anomaly Detection 论文阅读

ComprehensiveRegularizationinaBi-directionalPredictiveNetworkforVideoAnomalyDetection论文阅读AbstractIntroductionRelatedWorkMethodologyExperimentsConclusion阅读总结论文标题:ComprehensiveRegularizationinaBi-directionalPredictiveNetworkforVideoAnomalyDetection文章信息:发表于:AAAI(CCFA)原文链接:https://ojs.aaai.org/index.php

物联网协议Coap之Core和NetWork简介

目录前言一、Coap的Core包1、Coap对象2、Message对象3、Request对象4、Response对象二、Coap的NetWork调试1、UDP运行模式 2、Network消息接收3、Sender线程发送数据 三、总结前言        在之前的博文中,对Californium中Coap的实现进行了简要的介绍,分别从Server和Client两端进行了基础介绍。对于面向连接的连接协议,一定是离不开网络层。本次将重点介绍Coap的Core核心实现以及网络层定义,虽然在Californium协议中,已经全面的实现了Coap协议。        本文将以Core包和NetWork包为主

《REBEL Relation Extraction By End-to-end Language generation》阅读笔记

论文来源 代码地址 相关视频(YouTube) 相关概念:1.Whatisnaturallanguageunderstanding(NLU)?Naturallanguageunderstanding(NLU)isabranchofartificialintelligence(AI)thatusescomputersoftwaretounderstandinputintheformofsentencesusingtextorspeech.NLUenableshuman-computerinteractionbyanalyzinglanguageversusjustwords.NLUenables

《A Novel Table-to-Graph Generation Approach for Document-Level Joint Entity and Relation Extraction》阅读笔记

代码 原文地址 文档级关系抽取(DocRE)的目的是从文档中提取实体之间的关系,这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而,现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及,这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题,本文提出了一种新颖的表格到图生成模型(TAG),它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。TAG的核心思想是在提及之间构建一个潜在的图,其中不同类型的边反映了不同的任务信息,然后利用关系图卷积网络(RGCN)对图进行信息传播。此外,为了减少错误传播的影响,本文在解码阶段采用了层次聚类算法,将任务信息从提及层反向传递到实体层。在DocRED数据集上的实验结果表明,TAG显著优于以前的方法,达

ios - ionic 3 : Cannot scroll ion-list overflow-y for an iOS-device where ion-items are generated inside ion-list using ngFor

使用ionicv3开发混合应用程序,我在使用*ngFor生成的ionic列表中有ionic项。问题出在iOS设备上,即我无法滚动在y方向溢出的ionic列表。但是安卓设备没有这个问题。下面是HTML代码{{diaryEvent.title||"None"}}{{moment(diaryEvent.day).format("YYYY-MM-DD")}}{{diaryEvent.notes}}ViewEdit下面是CSS.scroll-content{overflow-y:scroll!important;height:88vh;}我希望应用程序能够平滑滚动,因为它是Android设备的默

iphone - LinkedIn Integration r_network 和 w_messages 请求不能在 iOS sdk 中协同工作

我已经完成了LinkedIn集成,我必须向特定用户发送消息。为此,我首先获取连接,然后发送消息。(void)requestTokenFromProvider{OAMutableURLRequest*request=[[[OAMutableURLRequestalloc]initWithURL:requestTokenURLconsumer:self.consumertoken:nilcallback:linkedInCallbackURLsignatureProvider:nil]autorelease];[requestsetHTTPMethod:@"POST"];OARequest

ios - 核心数据一对多关系 CoreData Generated Accessors

我有一个一对多的核心数据项目。这是我的.h:@classCategories,Tags;@interfaceContent:NSManagedObject@property(nonatomic,retain)NSString*title;@property(nonatomic,retain)NSString*body;@property(nonatomic,retain)Categories*category;@property(nonatomic,retain)NSSet*tags;@end@interfaceContent(CoreDataGeneratedAccessors)-(

openSAP 网站上免费的 SAP Generative AI 学习课程 (一)

以前笔者的文章,曾经多次提到open.sap.com这个网站,上面有很多SAP官方发布的免费的学习课程。访问该网站,点击Courses,然后根据关键字搜索,就可以浏览对应的课程。目前(2024年1月初)网站推荐的一门最新的课程,是下图的GenerativeAIatSAP:该课程总共分为五个单元,总共3小时即可学完:Unit1:ApproachestoartificialintelligenceUnit2:IntroductiontogenerativeAIUnit3:AdaptinggenerativeAItobusinesscontextUnit4:ExtendingSAPapplicati