论文链接：https://arxiv.org/abs/2302.09419该综述系统性的回顾了预训练基础模型（PFMs）在文本、图像、图和其他数据模态领域的近期前沿研究，以及当前、未来所面临的挑战与机遇。具体来说，作者首先回顾了自然语言处理、计算机视觉和图学习的基本组成部分和现有的预训练方案。然后，讨论了为其他数据模态设计的先进PFMs，并介绍了考虑数据质量和数量的统一PFMs。此外，作者还讨论了PFM基本原理的相关研究，包括模型的效率和压缩、安全性和隐私性。最后，列出了关键结论，未来的研究方向，挑战和开放的问题。写在前面的话笔者主要从事NLP相关方向，因此在阅读该综述时，重点归纳整理了NLP
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
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
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
ASurveyofLargeLanguageModelsinMedicine:Progress,Application,andChallenge文章主要内容将LLMs应用于医学，以协助医生和病人护理，成为人工智能和临床医学领域的一个有前景的研究方向。为此，本综述提供了医学中LLMs当前进展、应用和面临挑战的全面概述。具体来说，旨在回答以下问题：1）什么是LLMs，如何构建医学LLMs？2）医学LLMs的下游表现如何？3）如何在实际临床实践中使用医学LLMs？4）使用医学LLMs会带来哪些挑战？5）我们如何更好地构建和利用医学LLMs？因此，本综述旨在提供医学中LLMs的机遇和挑战的洞见，并作为
为了方便学习英语书写，总结的一些话用英语书写♥目录♥0、文献来源and摘要1、introduction2、predictionproblemsanddatasets2.1predictionproblems2.2dataset（1）TelecomItalia意大利电信2015（2）CityCellularTrafficMap(C2TM)2015（3）、LTENetworkTrafficData_kaggle（4）、CellularTrafficAnalysisData2019（5）、ChinaUnicomOneCellData（6）、ShanghaiTelecomdataset2020（7）、
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视频扩散模型（VideoDiffusionModel）最新综述+GitHub论文汇总-ASurveyonVideoDiffusionModels。paper：[2310.10647]ASurveyonVideoDiffusionModels(arxiv.org)0.Abstract本文介绍了AIGC时代视频扩散模型的全面回顾。简要介绍了扩散模型的基本原理和演变过程。总结了视频领域的扩散模型研究，将这些工作分为三个关键领域：视频生成、视频编辑和其他视频理解任务。我们对这三个关键领域的文献进行了彻底的回顾，包括领域内的进一步分类和实际贡献。模型合集：GitHub-ChenHsing/Awesome
