本文研究了无监督图表示学习，这在许多任务中至关重要，如药物和材料中分子特性预测。现有方法主要侧重于保留不同图实例之间的局部相似性，但是没有考虑整个数据集的全局语义结构。在本文中，作者提出了一个统一的框架，GraphLoG，用于自监督的全图表示学习。
作为一种视觉预训练方法，掩码图像建模（Masked Image Modeling，简称 MIM）近期得到了蓬勃发展，自从 BEiT 开始，一系列新方法诸如 SimMIM、MAE、MVP 等被陆续设计出，这个领域也受到了很大关注。然而，在十亿参数量级别的视觉预训练模型中，最具竞争力的模型例如 ViT-g、SwinV2、CoCa 等仍然严重依赖有监督或弱监督训练，以及不可公开访问的数亿级有标签数据。
微软研究院在IJCAI2016的Tutorial上讲述了自己将深度学习、深度神经网络应用于不同场景的情况，之前第二部分提到了深度学习在统计机器翻译和会话中的应用，第三部分是选中自然语言处理任务的连续表
多模交互融合是普适计算和自然交互中最重要的组成部分。笔者认为，实现完整的多模交互融合需要分成四个阶段，分别为独立工作阶段、初步融合阶段、语义理解阶段和任务自适应阶段。
1. 信息的组织往往比信息本身更重要。就像奈斯比特说的，"信息有合作增强的作用，也就是整体的值大于部分的和"。 通俗的说，组织信息的目的就是要将相关的信息放在一起。 2. 常见的信息组织方式可以分为两大类：符号学上的组织方法（利用信息的外在特征）和语义学上的组织方法（利用信息的内容）。 3. 符号学上的组织方法又可分为三种： a）字顺组织法：这是最常见的组织方法之一，比如词典和"按姓名拼写排序"。 b）地点法：按照信息的地点特征组织在一起。 c）时序法：按照信息的时间特征组织在一起，比如年鉴。 4. 语义学
近年来，利用大规模真实世界数据进行的视觉预训练取得了显著进展，在基于像素观察的机器人学习中展现出巨大的潜力。但这些工作在预训练的数据、方法和模型方面有所不同。因此哪些类型的数据、预训练方法和模型可以更好地辅助机器人操控仍然是一个悬而未决的问题。
简单来说，就是很多情况下，我们不再记忆所需的信息本身，而是记住能把它们搜索出来的方法和关键词。
Kappa 生物化学和MD有机化学框架是迄今为止在生命科学中重写理论方法的最为成熟的应用之一。这些类型的重写理论的一个典型特征是必须对要重写的对象实施某些结构约束(一个蛋白质被经验性地发现具有某些特定的位点，一个碳原子最多可以形成四个键，...)。 在本文中，我们为这些类型的重写理论的理论基础做出了贡献，许多概念和技术的发展使得连续时间马尔可夫链(CTMCs)的通用理论能够应用于随机重写。 我们的核心数学概念是一个新颖的规则代数结构，用于在双重和倍半推出语义学中相关的重写规则设置，并通过一个合适的随机力学形式扩展得到模式计数统计的动态演化方程。
选自arXiv 作者：Chao Li等 机器之心编译 参与：Pedro、刘晓坤 近日，西安电子科技大学、优必选和腾讯 AI Lab 联合提出了一种新型跨模态哈希方法：SSAH 模型框架。该框架将自监督语义学习和对抗学习结合，可以更有效地保留不同模态之间的语义相关性和表征一致性。在三个基准数据集上进行的大量实验表明 SSAH 优于当前最先进的方法。该研究的论文已被 CVPR 2018 大会接收。 简介 随着来自不同种类搜索引擎和社交媒体的多媒体数据的爆炸式增长，近年来跨模态检索已经成为了一个人们急需面对的议题
NLP 标准公开课 CS224N 已经开放一段时间了，相信很多读者已经学了一遍了。最近，斯坦福自然语言理解公开课 CS224u 也开放了，所有课件、代码和视频都已经开放。嗯，是时候该学一波 CS224u 了。
众所周知，参加学术会议是进入学术圈、走进学术前沿的重要方式。在学术会议上，不仅可以集中听取最新的成果报告，还有讲习班、工作坊、社交活动等形式，了解那些不会写到论文中的八卦与动态，结识学术大佬和朋友，走向学术人生巅峰。
这门面向项目的课程侧重于开发系统和算法，以实现对自然语言的鲁棒机器理解。课程利用了来自语言学、自然语言处理和机器学习的理论概念。本课程还将包含有关项目开发、研究结果呈现以及与业界沟通的特殊课程。
在先前的一系列云研发体系的文章里，我们一直在对需求、代码等各种软件开发元素进行抽象、定义、建模。随着，这个抽象过程的一步步深入，便发现我们似乎也需要对于建模这一件事，做一层抽象。
在这一节之前小林讲的都是C++面向过程相关的，从这一节之后要开始讲面向对象相关，读者会发现与学过的C语言有了天翻地覆的改变。
《思想本质》一书通过语言和认知对人的思想认知等进行了分析，前部分有一个核心观点是(李德毅院士也提过)：语言是认知的语义索引，语言只是符号，语言表达的含义即语言背后的认知体系是决定语言的根本。
整理 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 1976 年，在牛津大学任数理逻辑教授的 Dana Stewart Scott 和在希伯来大学任教的 Michael O. Rabin 一同被授予图灵奖。他们在 1959 年合作的论文“Finite Automata and Their Decision Problems”（有限自动机与其判定性问题）提出了非确定自动机的概念，被证明是计算理论科学研究中的一个非常重要的概念，这篇经典论文后来成为这个领域后续研究的灵感源泉。 图注：Dana Scott 作为一位在上世纪早期
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为此，艾伦研究所本周推出了门户网站Supp AI，帮助使用维生素、矿物质、酶和激素等补充剂的消费者，识别出可能会与之产生不利影响的产品或药物。——通过一个简单的搜索栏，输入常用药物（如百忧解和沙拉非姆）的商品名和有效药物成分（氟西汀）的名称，从支持相互作用的研究论文中弹出句子，同时链接到每个来源。
大数据如果我说美国人现在开始越来越以自我为中心了，你也许会想这个老家伙肯定又要嘟囔些「过去才是好日子」之类的。但是，如果我说我有着对1500亿个文本词语的分析来支持这个的宣称呢?在几十年前，这样规模的
10 月 31 日，在北京智源大会上，京东集团副总裁兼人工智能事业部总裁、智源-京东联合实验室主任周伯文，斯坦福人工智能实验室负责人（SAIL）Christopher Manning，以《Next NLP Frontier After Deep Learning: A Conversation about Conversation and Beyond》为题，从语义、语境和知识，当前NLP的典型技术或应用以及以任务为导向的多轮和多模态对话三大部分出发，对下一个自然语言处理最前沿的课题展开尖峰对话。
你难道还没有考虑使用HTML5？ 当然我猜想你可能有自己的原因；它现在还没有被广泛的支持，在IE中不好使，或者你就是喜欢写比较严格的XHTML代码。HTML5是web开发世界的一次重大的改变，事实上不管你是否喜欢，它都是代表着未来趋势。其实HTML5并不难理解和使用。我们这里能列出许多原因为什么现在要开始使用HTML5。 目前有很多的文章介绍使用HTML5并且介绍了使用它的优势和好处，没错，我们这篇文章也类似。随着更多这样的文章，以及Apple的支持， Adobe围绕HTML5的产品开发，以及移
在任何一个基于机器学习的自然语言处理（NLP）流水线中，词的向量化是其中典型的一个步骤，因为我们不能直接给计算机“喂单词”。在词的向量化过程中，我们为一个单词指定一个N维的向量，用来表示它的词义。结果，这成了处理过程中最为重要的一个步骤之一，因为一个“坏的”表示会导致失败以及为接下来的NLP任务带来不愿看到的影响。
方法重写是 Java 中一种实现多态性的机制。当子类继承自父类时，子类可以重写父类中已经存在的方法，以实现自己的特定逻辑或行为。方法重写要求子类中的方法与父类中被重写的方法具有相同的方法名称、参数列表和返回类型。
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当我在思考这个问题的时候,不禁回想到了我的小时候就觉得非常神奇的IBM机器人沃森,这台机器人拥有当时人类所制造机器的最顶级的智慧,具有高级语言处理能力并且能够初步理解英语的能力. 初步来看,实现这样的一个能够和语言与人类进行交流的机器人,其中包括语音识别和自然语言处理(包括手语,唇语,肢体语言等)来与人类进行沟通,通过自然语言生成和语音合成来和人类进行交际,同时也需要进行信息检索和信息抽取,从而能够进行推理,根据已知的事实来得到结论. 语言处理中的一些困难: 我们把处理口语和书面语的计算技术称为语音和语言处
视频编码算法有很多，如广泛应用的H.264、H.265，但是它们都是为了更好地保证重建视频有着更高的质量，并且编码的质量指标（PSNR、SSIM）都是为了保证人的视觉体验设计的，没有专门为下游AI相关任务设计编码算法。
Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下python的多态相关知识。
ACL 是自然语言处理领域的顶级会议，根据刚刚发布的最新版 Google Scholar Metrics，ACL 继续领跑计算语言学领域，h5 指数达到 135。
AI 科技评论按：继 2017 年的温哥华之旅后，ACL 2018 在澳大利亚墨尔本举办，举办地点为墨尔本会展中心，也是 IJCAI2017 举办地。
AI 科技评论按：作为自然语言处理领域的顶级会议之一，EMNLP 2018 今日在比利时首都布鲁塞尔正式召开。10 月 31 日至 11 月 1 日为 Tutorial 及 Workshop 环节，正会从 11 月 2 日开始，11 月 4 日结束。为期五天的大会将包括 3 场 Keynote、6 场 Tutorial 以及 14 场 Workshop。去年，雷锋网 AI 科技评论第一时间为大家分享了论文录用情况、最佳论文解读。今年，会上的精彩内容也不容错过。以下便是今年的参会亮点。
今天遇到的新单词： parameter n参数 IndentationError n缩进错误 formatting n格式化
唐旭 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 最近，来自微软亚洲研究院和上海交通大学的Jing Liao、Yuan Yao、 Lu Yuan等人写了一篇题为“通过深度图像类推实现视觉属性迁
内功和外功，作为诸多武侠小说的两大流派，有着诸多区别。内功主要是内力，外功主要是拳脚功夫，如熟知的降龙十八掌就是外家的顶峰功夫，任何武功若想发挥最大的威力都离不开内功的精深。内功是道，外功是术，道术结合，东方不败。作为一个业余的武侠小说爱好者和刚入门的科研爱好者，这次从内功和外功的两个角度出发，介绍我们我们组在 EMNLP 2023 中的两个工作，如有不当之处，敬请原谅：
学习程序语言是每个程序员的必经之路。可是这个世界上有太多的程序语言，每一种都号称具有最新的“特性”。所以程序员的苦恼就在于总是需要学习各种稀奇古怪的语言，而且必须紧跟“潮流”，否则就怕被时代所淘汰。 作为一个程序语言的研究者，我深深的知道这种心理产生的根源。程序语言里面其实有着非常简单，永恒不变的原理。看到了它们，就可以在很短的时间之内就能学会并且开始使用任何新的语言，而不是花费很多功夫去学习一个又一个的语言。 对程序语言的各种误解 学习程序语言的人，经常会出现以下几种心理，以至于他们会觉得有学不完
学习程序语言是每个程序员的必经之路。可是这个世界上有太多的程序语言，每一种都号称具有最新的“特性”。所以程序员的苦恼就在于总是需要学习各种稀奇古怪的语言，而且必须紧跟“潮流”，否则就怕被时代所淘汰。 作为一个程序语言的研究者，我深深的知道这种心理产生的根源。程序语言里面其实有着非常简单，永恒不变的原理。看到了它们，就可以在很短的时间之内就能学会并且开始使用任何新的语言，而不是花费很多功夫去学习一个又一个的语言。 对程序语言的各种误解 学习程序语言的人，经常会出现以下几种心理，以至于他们会觉得有学不完的东西，
激励自己有时间多看看.!! C#基础共分为七个部分: 一: 面向对象 二: 值类型, 引用类型, 字符串操作 三: 集合文件操作 四: 正则表达式 五: XML操作 六
封装、继承和多态是面向对象编程中的核心概念，它们对于构建灵活、可扩展和可维护的软件系统至关重要。 封装（Encapsulation）通过将数据和相关操作封装在一个类中，隐藏内部实现细节，并提供公共接口来与外部进行交互。封装有助于保护数据的完整性和安全性，同时提供了良好的抽象，使得代码更易于理解和使用。封装还可以支持代码的模块化和团队开发，各个模块之间可以独立开发和测试，提高了代码的可维护性和复用性。 继承（Inheritance）允许一个类继承另一个类的属性和方法，从而实现代码的重用和扩展。继承提供了代码的层次结构，使得相关的类可以组织在一起，并且可以通过继承实现代码的共享和统一的接口。继承还可以支持多态性，通过在子类中重写父类的方法，实现不同对象的不同行为。 多态（Polymorphism）允许同一操作在不同的对象上产生不同的行为。多态性提供了灵活性和扩展性，使得代码可以处理多种类型的对象，而不需要显式地针对每种类型编写不同的代码。多态性可以通过方法重写、方法重载和接口的使用来实现，它可以使代码更加灵活和可扩展，同时提高了代码的可读性和可维护性。
NLP全称是Natural Language Processing，即自然语言处理，这是一门计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。
本文总结了四种机器学习主流定义，分别从学习的优化过程、计算力、相似性和算法，研究了先驱者们和著名研究员们对机器学习本质的理解。
IEEE Intelligent Systems通过其每两年一次的“AI‘s 10 to Watch”专区，介绍和推荐年轻和有抱负的人工智能科学家。2018年这支队伍由10名年轻的新星组成，他们是：Bo An（安波）, Erik Cambria, Yoav Goldberg, Akshat Kumar, Wei Liu(刘威), Cynthia Matuszek, Sinno J. Pan, Aditya Prakash, Maria Vanina Martinez, Yang Yu(俞杨)。
1.NLP相关学科 语言学 信息论 生物学 计算机科学 数学 等等...... 2.相关术语 中文信息处理 中文语言处理 计算语言学 自然语言理解 智能化人机接口 3.知识内容 3.1基础 音位学->形态学->词汇学->句法学->语义学->语用学 举例 语音输入：delete file x 音位学处理：dilet'#fail#eks 形态学处理："delete" "file" "x" 词汇学处理：（“delete”VERB）(“file”NOUN）（“x”ID） 句法分析处理：
软件中一个非常重要的部分是单元测试，毕竟，它们帮助我们验证那些我们脑海中的案例是否确实被正确实现，同时也确保了将来可能会修改我们代码的下一个幸运者能够自信他们的改动不会破坏应用程序
综合网上的一点资源，给大家整理了一些Java常用的基础面试知识点，希望能帮助到刚开始学习或正在学习的学员。
11月15日北京开始冬季供暖那天，谷歌科研博客发布了开源软件SLING，又一个号称能让计算机更容易看懂人话的技术。 SLING: A Natural Language Frame Semantic Parser 几天之内就遭到若干中文网站自然语言处理（NLP）内行们的转译转载，一副要火的架势。 谷歌发布自然语言框架语义解析器SLING 谷歌开源语义解析器，像语言专家一样理解语言 Google发布了自然语言框架语义解析器SLING！ 谷歌推出自然语言框架语义解析器SLING，但没说有没有用 - 人工智能 -
今年，主办方为了能让更多优秀的研究入围，大幅增加了获奖论文的数量，还实施了全新的奖励政策。
面向对象编程（Object-Oriented Programming，OOP）是一种现代的软件设计思想，它以模拟现实世界的方式来构建和组织代码。在面试中，面向对象编程的特征常常是被考察的重要知识点。本文将详细介绍面向对象编程的四个主要特征：抽象、封装、继承和多态。
深度探索C++对象模型 1.3 章节 https://github.com/wangcy6/weekly/blob/master/reading-notes/object-model/1.object-lessons.md
1、对象的概念：在应用领域中有意义的，与所需要解决的问题有关系的任何事物都可以作为对象。对象是对问题领域中某个实体的抽象。
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