原文代码摘要为了解决传统的关系抽取（RE）方法只能识别两个实体之间的关系，而忽略了同一上下文中多个关系之间的相互依赖性，即关系的关系（relationofrelations，RoR）的问题，本文提出了一种新的RE范式，它将所有关系的预测作为一个整体进行优化。本文设计了一种数据驱动的方法，利用图神经网络和关系矩阵Transformer自动学习RoR，无需人工规则。在两个公开的数据集ACE05和SemEval2018任务7.2上，本文的模型分别比最先进的方法提高了+1.12%和+2.55%，达到了显著的改进效果。1Introduction概述：图1中的句子涉及到七个实体。在广泛使用的ACE05数据
项目主页：https://ingra14m.github.io/Deformable-Gaussians/论文链接：https://arxiv.org/abs/2309.13101代码：https://github.com/ingra14m/Deformable-3D-Gaussians单目动态场景（MonocularDynamicScene）是指使用单眼摄像头观察并分析的动态环境，其中场景中的物体可以自由移动。单目动态场景重建对于理解环境中的动态变化、预测物体运动轨迹以及动态数字资产生成等任务至关重要。随着以神经辐射场（NeuralRadianceField,NeRF）为代表的神经渲染的兴起
用于点击率预测的深度行为路径匹配网络 摘要用户在电子商务应用程序上的行为不仅包含对商品的各种反馈，有时还隐含着用户决策的认知线索。为了解用户决策背后的心理过程，我们提出了行为路径，并建议将用户当前行为路径与历史行为路径相匹配，以预测用户在应用程序上的行为。此外，我们还设计了用于行为路径匹配的深度神经网络，并解决了行为路径建模中的三个难题：稀疏性、噪声干扰和行为路径的精确匹配。特别是，我们利用对比学习来增强用户行为路径，提供行为路径自激活来减轻噪声影响，并采用两级匹配机制来识别最合适的候选路径。我们的模型在两个真实世界的数据集上表现出色，优于最先进的点击率模型。此外，我们的模型已部署在美团外卖平
前言笔者是时空序列预测研究的初学者，学习阶段一直会参考AI蜗牛车大佬的博客进行学习，他分享的时空序列预测的文章使我受益良多，笔者近期在阅读该领域的最新文章，本篇作为笔者分享的第一篇文章，记录自己的学习过程，有表达和理解不到位的地方请诸位同志多多指教。Let‘sgo！文章地址这是一篇来自TPAMI2023上的文章，出自清华大学的团队ModeRNN:HarnessingSpatiotemporalModeCollapseinUnsupervisedPredictiveLearning网址：ModeRNN:HarnessingSpatiotemporalModeCollapseinUnsupervi
High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels论文链接代码链接What’stheproblemaddressedinthepaper?(这篇文章究竟讲了什么问题？比方说一个算法，它的input和output是什么？问题的条件是什么)这篇文章提出了一种合成高分辨率图片的潜在空间扩散模型（LDM），解决了在像素空间中优化DiffusionModels时面临的高计算开销问题。下图是LDM的结构流程图，从左到右的三个模块分别是：感知图片压缩（PerceptualImageCompression），潜在扩散模型（LatentDiffusion
随着人工智能技术的不断发展，AIGC检测已经成为学术界和产业界广泛应用的工具。论文的AIGC总体疑似度，即使用AIGC技术对论文整体内容的原创性进行检测的结果，是评估论文质量的重要依据。本文将从七个方面对论文AIGC总体疑似度进行深入解析。aigc过高怎么办？利用更高级的的asi就可以了。多少合格的AIGC检测率呢？这其实没有一个固定的标准，因为它会因不同的学术出版机构、学科领域、学校或课程要求而有所不同。1.学术出版的要求学术出版机构对论文的原创性有着严格的要求。在多数情况下，AIGC检测率不得超过5%或更低，以确保论文内容具有足够的创新性和独特性。这是为了维护学术研究的严谨性和准确性，防止
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这是一篇关于生成式隐写的中文综述文章一、文章摘要隐写术通常将秘密信息以不可见的形式隐藏到载体中，从而通过传递含密载体实现隐蔽通信。嵌入式隐写方案通过修改载体将秘密信息嵌入其中，但会不可避免地改变载体的统计特性，因此难以抵抗各类隐写分析工具的检测。为了解决此问题，生成式隐写方案以秘密信息为驱动直接生成含密载体。相比于嵌入式隐写方案，生成式隐写方案针对现有基于统计特征的隐写分析方法具有较好的抗检测性能，因此逐渐成为信息隐藏领域的研究热点。本文首先对四类生成式隐写方案进行详细地描述和分析，包括：(1)图像生成式隐写方案；(2)文本生成式隐写方案；(3)音频生成式隐写方案；(4)社交网络行为生成式隐写
文章目录0前言1主要功能2硬件设计(原理图)3核心软件设计软件设计主程序介绍按键扫描程序设计流程DHT11读取程序流程图LCD12864显示流程图4实现效果5最后0前言🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩毕业设计STM32智能衣柜(ONENET云平台)(源码+硬件+论文)🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分🧿项目分享:见文末!1主要功能
目录Summary1Introduction1.1Background1.2RestatementoftheProblem1.3OurWork2AssumptionsandJustifification3Notations
