论文链接：https://arxiv.org/pdf/2006.04388.pdf1Introduction已有方法中，单阶段密集检测器一般分为三个输出内容：检测框质量估计confidence：channel维度上占1；训练时正样本标签为当前grid_ceil对应的标签框和预测框的iouscore、或者centernessscore，负样本为0。检测框box：channel维度上占4；分别为xywh的转化值。分类class。channel维度上占n位（n为类别数量）； 已有方法存在的两个问题：classificationscore和IoU/centernessscore训练测试不一致。(1)在

　　在【快速阅读二】从OpenCv的代码中扣取泊松融合算子（PoissonImageEditing）并稍作优化 一文的最后，我曾经提到有个使用泊松融合来来实现SeamlessTiling的效果，我自己尝试去实现，暂时没有获取正确的结果，论文里给出的效果如下：                   　　一开始我没怎么看这个tinling的意思，总是以为算法的目的是左图通过泊松融合的处理，能够处理成右图的效果，所以怎么测试也打不到真确的结果。　　后面又看了几篇文章，原来他并不是这个意思，注意到上面左图里上下共有2*3个相同的块，如下图所示：                   　　他的意思是通过修改

文章目录摘要1.问题的提出引出当前研究的不足与问题属性不平衡问题属性共现问题解决方案2.数据集和模型构建数据集传统的零样本学习范式v.s.DUET学习范式DUET模型总览属性级别对比学习==正负样本解释：==3.结果分析VIT-basedvisiontransformerencoder.消融研究消融研究解释4.结论与启示结论总结启发PLMs的潜在语义知识引入多模态，跨模态整合细粒度角度考虑原文链接：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/25114/24886该论文设计了一种新的零样本学习范式，通过迁移语言模型中的先验语义知识，与视觉模

我想实现“阅读消息功能”，例如Facebook、iMessage、WhatsApp等。如果接收者已阅读消息，发件人将收到其他人已阅读消息的通知。xMPP中是否有针对此功能的任何协议(protocol)？如果发件人发送消息并且成功传递，则存在xmpp协议(protocol)。从链接得到它:HowtogetthemessagedelivarystatususingXMPPframework以下是获取送货报告的代码。XMPPMessageDeliveryReceipts*xmppMessageDeliveryRecipts=[[XMPPMessageDeliveryReceiptsalloc

IT之家 1月19日消息，微软近日发布新闻稿，宣布面向学生群体，推出全新的生成式AI工具“阅读教练”（ReadingCoach），通过个性化和有吸引力的练习，帮助学习者提高阅读能力。微软表示ReadingCoach会免费提供，用户只需要登录微软账号，就能在课堂或者家中使用。ReadingCoach此前是MicrosoftTeams的一项功能，主要为学习者提供定制的阅读练习，以及发音和流利程度方面的即时反馈，同时还能让教育者了解他们的学习进度。微软现在将其从Teams中分拆出来，作为独立应用提供，并进一步丰富其功能，让学习者从精心挑选的选项中选择人物和场景，创建自己的人工智能故事。人工智能生成的

一.前言选题背景：中学生的课外阅读对于他们的综合素质和学业发展具有重要意义。然而，当前中学课外阅读记录系统存在一些问题，如记录不规范、信息不全面等，导致学生的阅读成果无法真实地反映出来。因此，开发一个微信小程序的中学课外阅读记录系统具有迫切的需求。意义：首先，微信小程序的中学课外阅读记录系统可以提供一个便捷的平台，让学生能够方便地记录自己的阅读内容和心得体会。通过这个系统，学生可以随时随地记录自己的阅读进度和感悟，不再受限于传统的纸质记录方式。其次，该系统还可以为教师提供一个更加全面和准确的了解学生阅读情况的途径。教师可以通过系统查看学生的阅读记录，了解学生的阅读兴趣、阅读量以及阅读效果，从而

Yang,S.,Liu,J.,Zhang,R.,Pan,M.,Guo,Z.,Li,X.,Chen,Z.,Gao,P.,Guo,Y.,&Zhang,S.(2023).LiDAR-LLM:ExploringthePotentialofLargeLanguageModelsfor3DLiDARUnderstanding.InarXiv[cs.CV].arXiv.http://arxiv.org/abs/2312.14074最近，大型语言模型（LLMs）和多模态大型语言模型（MLLMs）在指令跟随和2D图像理解方面表现出了潜力。虽然这些模型很强大，但它们尚未被开发成能够理解更具挑战性的3D物理场景，特

指令微调的局限性指令微调对于训练llm的能力至关重要，而模型的有用性在很大程度上取决于我们从小指令数据集中获得最大信息的能力。在本文中，我们提出在微调正向传递的过程中，在训练数据的嵌入向量中添加随机噪声，论文实验显示这个简单的技巧可以提高指令微调的效果，通常有很大的优势，而不需要额外的计算或数据开销。NEFTune虽然简单，但对下游的会话质量有很大的影响。当像LLaMA-2-7B这样的原始LLM被噪声嵌入所微调时，AlpacaEval从29.8%提高到64.7%（图1），令人印象深刻地提高了约35个百分点。NEFTune可以实现在会话任务上惊人的性能跳跃，同时在事实问题回答基线上保持性能，这种

我已经在主题1上向Kafka发出了5条消息，并成功地消费了它们。当我发送第六条消息并尝试消费时，我再次收到所有6条消息，而不是最新的（第六个）消息。请注意，我正在运行消费者命令行，而不是数据库连接器（访问模块）。连接器的配置属性auto.offset.reset设置为“最大”。（请参阅下面的日志中的所有配置属性）另外，请参阅下面的OffsetChecker输出：bin/kafka-run-class.shkafka.tools.ConsumerOffsetChecker\--grouptestjob--zookeeperlocalhost:2181--topictopic1[2017-07-0

多模态大模型-CogVLm论文阅读笔记COGVLM:VISUALEXPERTFORLARGELANGUAGEMODELS论文地址:https://arxiv.org/pdf/2311.03079.pdfcode地址:https://github.com/THUDM/CogVLM时间:2023-11机构:zhipuai,tsinghua关键词:visuallanguagemodel效果:（2023-11）:CogVLM-17Bachievesstate-of-the-artperformanceon10classiccross-modalbenchmarks,includingNoCaps,Fl