【NLP文章阅读】Zero-ShotInformationExtractionviaChattingwithChatGPT1模型创新2前期调研2.1难以解决的问题3Method3.1方法3.2数据集3.2.1RE3.2.2NER3.2.3EE3.3评价指标3.3.1RE3.3.2NER3.3.3EE4效果转载和使用规则：更多论文解读请关注：NLP_paper，如需转载文章需要为我的github项目star，并声明文章来源1模型创新零样本信息提取（InformationExtraction）旨在从未注释的文本中构建IE系统。由于很少涉及人类干预，这是一项具有挑战性的工作。零样本IE具有挑战性但值
【NLP文章阅读】Zero-ShotInformationExtractionviaChattingwithChatGPT1模型创新2前期调研2.1难以解决的问题3Method3.1方法3.2数据集3.2.1RE3.2.2NER3.2.3EE3.3评价指标3.3.1RE3.3.2NER3.3.3EE4效果转载和使用规则：更多论文解读请关注：NLP_paper，如需转载文章需要为我的github项目star，并声明文章来源1模型创新零样本信息提取（InformationExtraction）旨在从未注释的文本中构建IE系统。由于很少涉及人类干预，这是一项具有挑战性的工作。零样本IE具有挑战性但值
LLaMA论文阅读0.简介LLaMA训练了从7B到65B不同参数量的模型，从Hoffmann的论文【Trainingcompute-optimallargelanguag】中证明了在有限计算代价的情况下(给定总的FLOPs大小)，表现最好的不是参数量最大的模型，而是在更多数据上训练的稍小的模型。LLaMA实现了两个目标：LLaMA-13B跟GPT-3相比,参数量小了10倍，但效果更好；LLaMA-65B比Chinchilla-70B和PaLM-540B更好。只依赖公开的开源数据集也可以达到最好的SOTA效果。1.论文阅读1.1训练数据使用了多数据集的混合，对相应数据集做了对应的清理，例如重复数
目录一、概述二、安装`VSCode`详细步骤三、基础配置3.1安装中文插件3.2安装其他插件一、概述VSCode全称是VisualStudioCode，是一款免费且开源的现代化代码编辑器，几乎支持所有主流开发语言的语法高亮、智能代码补全、代码片段提示、自定义快捷键等。VSCode的特点包括：轻量级：VSCode的安装包非常小，启动速度也很快，占用内存较少，因此非常适合在低配置电脑上使用。强大的插件生态系统：VSCode的插件市场非常丰富，用户可以根据自己的需求安装各种插件来扩展编辑器的功能，比如代码补全、语法检查、调试工具等。内置调试器：VSCode内置了调试器，可以帮助开发者在编辑器中进行代
文章目录1概述1.1题目1.2动机1.3代码1.4附件1.5引用2方法2.1相关多示例2.2Transformer应用到相关MIL2.3TransMIL用于弱监督WSI分类2.3.1使用TPT对长实例序列建模2.3.2PPEG位置编码3实验及结果3.1数据集3.2实验设置和度量指标3.3实现细节3.4基准线3.5结果1概述1.1题目2021：用于WSI分类的Transformer相关多示例(TransMIL:Transformerbasedcorrelatedmultipleinstancelearningforwholeslideimageclassification)1.2动机WSI–MI
目录1引言2道路场景点云配准方法2.1车载点云分段2.2配准基元的选取2.3多尺度关键点的提取2.4渐进式配准3实验与分析3.1实验数据3.2关键点提取结果3.3配准结果4结论5参考文献摘要针对车载移动测量系统不同时期获取的道路场景点云位置一致性差、车载激光点云与固定站激光点云坐标基准不统一的问题，本团队提出了一种利用地理实体目标特征的道路场景激光点云配准方法。首先分析道路场景激光点云的数据特点，结合高程误差趋势和道路场景地物的分布特征对车载点云进行分段，分割条带分布的车载道路点云为连续分布的小范围分段点云；然后提取固定地理实体目标作为配准基元，以降低场景的复杂度；接着结合特征值与形状指数构建
1.前言OAuth2.0规范来自RFC6749。看了《Spring微服务实战》对OAuth2.0的介绍后还是觉得存在一些翻译的问题。现在结合RFC6749一起重新梳理下。1.1.一个场景：o-stock实现获取微信头像。结论性的东西全部来自于该文档。本文是主要以获取微信头像作为模型，对Oauth2.0知识点进行梳理和理解。重点关注授权码授权模式。借《Spring微服务实战》的项目名o-stock（对应Oauth2.0中的client）1.2.本文不进行中文对照翻译，需要的话看中文译文1中文译文22.OAuth2.0授权码模式天然适合Web后端技术栈RFC6749定义OAuth2.0目前只建立在
个人阅读笔记，如有错误欢迎指出！会议：Usenix2020 [1911.11815]LocalModelPoisoningAttackstoByzantine-RobustFederatedLearning(arxiv.org)问题： 模型攻击对拜占庭鲁棒性联邦学习的攻击效果尚未清楚创新点： 1、基于不同防御方法，设计了具有针对性的模型攻击方式 2、概括了基于错误率以及基于损失函数的防御方法，测试了两种防御方法的效果。方法： 攻击场景：trainingphase中对基于本地训练数据的模型在训练过程中进行攻击 攻击者的要求：控
7月4日消息，OpenAI的聊天机器人ChatGPT在上周推出了一个新功能，叫做“用Bing浏览（BrowsewithBing）”，仅向ChatGPTPlus订阅者提供。据IT之家了解，这个功能是为了提高ChatGPT的搜索体验，让其能够利用微软的Bing搜索引擎获取最新的信息，而不只依赖于OpenAI的GPT-4模型，后者的知识停留在 2021年9月。然而，这个功能很快就被发现有一个漏洞，就是用户可以利用ChatGPT绕过一些网站的付费墙，直接获取文章的全文。付费墙是一种网站为了让用户付费订阅而设置的限制，不订阅的用户无法阅读网站上发布的信息。然而，OpenAI发现有些用户利用“用Bing浏
IEEE33节点配电网模型，附带有详细节点数据以及文献出处来源，MATLAB，simulink各个版本均可运行，可以进行潮流计算以及四种常见故障波形仿真，可以更换线路模型，分布参数模型用于故障仿真（50km线路阻抗数据已经计算完毕，帮助节约大量时间更换模型），集中参数模型用于潮流计算。附带前推回代法潮流计算程序（带注释），另外还有故障诊断模型以及各种故障数据，本人只提供模型和介绍用法ID:6949673565907384
