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
博主介绍：黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！如果需要联系我，可以在CSDN网站查询黄菊华老师在文章末尾可以获取联系方式一、研究背景和意义研究背景：随着生活品质的提升和人们对美好生活的追求，鲜花作为表达情感、装饰空间的重要物品，越来越受到人们的喜爱。传统的鲜花购买方式通常需要消费者亲自到花店
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
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
概述本文将介绍如何用ffmpeg+canvas写一个在线可视化音视频编辑工具:如何在浏览器运行ffmpeg处理音视频；如何用canvas实现一个视频轨道;如何结合轨道、播放器和ffmpeg,实现视频编辑可视化；关键词ffmpeg、video、轨道、可视化、canvas效果截图体验地址videoCut(部署在vercel，需科学上网）代码仓库img-generate (都点进去了，帮我点个免费的star吧)项目背景项目制作原因在工作和生活中，经常会遇到一些音视频相关的问题，比如：想要从一个视频中截图一张图片；想要从一个长视频中截取某个特定的片段；格式转化，从视频中提取音频；获取视频信息，如帧率；
最近因为项目要求，需要在页面上添加一个在线编辑excel的功能，因此只能在网上找有没有直接用的插件，最后很幸运的是幸好找到了一个----luckysheet. 这个是从luckysheet官网上找的图片，先看下能用插件做那些效果。 这个是中文官网地址:Luckysheet文档 这个是vue3项目的github地址：GitHub-dream-num/luckysheet-vue:luckysheetvuedemo 官方文档很详细，具体使用很简单，差不多跟Echarts一样，配置数据结构，然后插件初始化即可。 接下来介绍下这个插件的使用方法： 使用步骤 先说下我当前的开发环境："
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
