代表性专题
ACL22--基于CLIP的非代表性新闻图像的多模态检测
摘要 这项研究调查了假新闻如何使用新闻文章的缩略图，重点关注新闻文章的缩略图是否正确代表了新闻内容。在社交媒体环境中，如果一篇新闻文章与一个不相关的缩略图一起分享，可能会误导读者对问题产生错误的印象，尤其是用户不太可能点击链接并消费整个内容的情况下。我们提议使用预训练的CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）表示来捕捉多模态关系中语义不一致的程度。
MLM：多模态大型语言模型的简介、微调方法、发展历史及其代表性模型、案例应用之详细攻略
MLM：多模态大型语言模型的简介、微调方法、发展历史及其代表性模型、案例应用之详细攻略 目录 相关文章 AI之MLM：《MM-LLMs: Recent Advances in MultiModal Large Language Models多模态大语言模型的最新进展》翻译与解读 MLM之CLIP：CLIP(对比语言-图像预训练模型)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 多模
Gartner《2024中国安全技术成熟度曲线》AI安全助手代表性产品：开发者安全助手D10
海云安关注到，近日，国际权威研究机构Gartner发布了《2024中国安全技术成熟度曲线》(Hype Cycle for Security in China,2024)报告。 在此次报告中，安全技术成熟度曲线将安全周期划分为技术萌芽期（Innovation Trigger）、期望膨胀期（Peak of Inflated Expectations）、泡沫破裂低谷期（Trough of Disill
从0开始学统计-战斗机保护和代表性抽样
1.什么是抽样研究？为什么要做抽样研究？ 抽样研究是一种研究方法，它涉及从整体人群或群体中选取一部分样本来代表整体，以进行研究和推断。在抽样研究中，研究者从总体中选择一个相对较小的样本，通过对这个样本进行观察、实验或调查来推断总体的特征、趋势或关系。 抽样研究的目的在于： （1）节省时间和成本： 通过研究样本而不是整个总体，可以节省大量的时间和资源。这样的方法通常更经济高效。 （2）可行性
机器学习训练中常见的问题和挑战：训练数据的数量不足、训练数据不具代表性、低质量数据、无关特征、过拟合训练数据、欠拟合训练数据
1.50.机器学习训练中常见的问题和挑战 转载博文：https://blog.csdn.net/Datawhale/article/details/109006583 Datawhale干货 作者：奥雷利安·杰龙 由于我们的主要任务是选择一种学习算法，并对某些数据进行训练，所以最可能出现的两个问题不外乎是“坏算法”和“坏数据”，本文主要从坏数据出发，带大家了解目前机器学习面临的常见问题和挑战，
Qt 翻金币游戏项目（具有代表性）
文章目录 效果展示项目概述功能实现1，第一个场景构建2、第二个场景功能3、进入第三个场景 效果展示 项目概述 打开游戏，点击开始按钮进入第二个场景，进行选择关卡，进入第三个游戏场景，翻动当前金币他的周围（上下左右）会进行切换，游戏胜利显示胜利图标，可以通过，back按钮退回第二个和第一个场景。 可以根据源码，看这个篇文章，这篇文章大概梳理了一下整个项目的思路，对细
用Elasticsearch构建电商搜索平台，一个极有代表性的基础技术架构和算法实践案例（转）
转自：https://blog.csdn.net/jek123456/article/details/54562158 随着数据规模的爆炸式增长，如何从海量的历史，实时数据中快速获取有用的信息，变得越来越有挑战性。 电商数据系统主要类型 一个中等的电商平台，每天都要产生百万条原始数据，上亿条用户行为数据。一般来说，电商数据一般有3种主要类型的数据系统： 关系型数据库，大多数互联网公
RNN的四种代表性扩展—Attention and Augmented Recurrent Neural Networks（一）
看到一片不错的文章，按着自己的理解翻译的，水平有限，难免会有错误，各路大牛看到后感谢指出！ Attention and Augmented Recurrent Neural Networks（二） 作者：CHRIS OLAH Google Brain SHAN CARTER Google Brain 原文：http://distill.pub/2016/augmented-rnns/#cit
LLMs：《A Survey of Large Language Models大语言模型综述》的翻译与解读(一)之序言(挑战+LM四阶段+LLM与PLM的三大区别)、概述(两个代表性扩展定律/涌现能力
LLMs：《A Survey of Large Language Models大语言模型综述》的翻译与解读(一)之序言(挑战+LM四阶段+LLM与PLM的三大区别)、概述(两个代表性扩展定律/涌现能力三种典型/六大关键技术+GPT系列技术演进)、资源(开源模型/闭源API+六类语料库+三种框架库) 导读：LLMs(LLM)是指具有数十亿甚至数百亿参数的 Transformer 语言模型，近
LLMs：《A Survey of Large Language Models大语言模型综述》的翻译与解读(一)之序言(挑战+LM四阶段+LLM与PLM的三大区别)、概述(两个代表性扩展定律/涌现能力
LLMs：《A Survey of Large Language Models大语言模型综述》的翻译与解读(一)之序言(挑战+LM四阶段+LLM与PLM的三大区别)、概述(两个代表性扩展定律/涌现能力三种典型/六大关键技术+GPT系列技术演进)、资源(开源模型/闭源API+六类语料库+三种框架库) 导读：LLMs(LLM)是指具有数十亿甚至数百亿参数的 Transformer 语言模型，近
硕士研究生的第一道难题：如何快速了解某个研究领域的发展历程及代表性文献？——采集“Google学术”上的文献数据（一）
01. 真实场景交代 我是一名计算机视觉研究生，研究方向是「目标检测（Object Detection）」。 在详细阅读相关文献之前，我需要先了解这个领域的发展历程及每个时间段有代表性的文献。 02. 遇到的困难 如何找到这些相关的文献？ 03. 明确目标 我希望尽可能找到所有与当前研究领域相关的文献。 04. 工具准备 4.1 领域相关的关键词表：目标检测、O