在各种用户建模技术中，对于如何合并用户数据的多个来源或模式（如文本、图像和关系）以获得更准确的用户描述，现有的工作相当有限。在本文中，作者提出了一种深度学习方法，利用不同的模态来抓取和混合用户信息。...在两个社交媒体平台之间没有直接关联的情况下，如何传递知识仍然是一个挑战。我们可以利用的另一个辅助信息是平台内社会关系和打分偏好之间的互利性。...研究的重点集中在时间、位置、交互和大量其他上下文特征如何影响推荐。然而，在使用深度神经网络进行推荐时，研究人员往往忽略这些上下文，或者将它们作为普通特征纳入模型中。...本文研究了如何有效地处理神经推荐系统中的上下文数据，首先对前馈推荐中的传统语境特征进行了实证分析，并证明了这种方法在捕捉常见特征交叉时效率低下，因此作者设计了一种state-of-the-art 的RNN...文中首先描述了作者在YouTube上使用的基于RNN的推荐系统，接着提出了一种易于使用的“潜在交叉”技术，通过先嵌入上下文特征，然后执行上下文嵌入模型隐藏状态的元素乘积，将上下文数据合并到RNN中。
特别是，他们采用实例级关联，也即是使用RoI提取的特征来增强目标帧的实例特征，从而忽略帧之间的空间关系。为了使上下文特征多样化，一些工作着力于如何从更远的上下文中挖掘信息。...这样一来，如何充分利用上下文帧的信息，而不是扩大上下文帧的范围，应该受到重视。 在本文中，我们提出 PTSEFormer 来解决上述问题。...与通过注意力机制单次融合目标帧和上下文帧的特征并在RoIs提取的特征上进行实例级关联相比，PTSEFormer通过一种渐进式的方法，既关注时间信息又关注帧之间的空间转移关系。...遵循相同的原则，我们使用解码器解码我们的增强特征。但是，仍然存在一个问题，即原始object query随着时间的推移是固定的，无法从上下文中受益。...结论 在这项工作中，我们提出了一种针对视频目标检测的渐进式时空增强 Transformer。基于单阶段目标检测器 DETR，我们通过引入渐进特征聚合的适当设计来提高性能。
如果单独分析每个单词的词性，算法模型是无法判断此单词是名词还是动词。因此，必须要将两个词放入同一个上下文中分析，才可以得到预期的结果。我们通过设置窗口的方式，来获取连续上下文的效果。...转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将 注意力机制是模拟人的注意力的算法。...，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将 在Transformer框架（一种基于自注意力机制的深度学习模型）中，引用的注意力机制被称为自注意力机制...这是在上一节介绍的基础上，对顺序输入内容进行了上下文相关的增强，使注意力机制可以更好地注意到整段输入内其他输入token的关联性信息，从而可以为提取更多信息创造条件。...，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将 Transformer架构为了能并行提取输入向量在不同维度的特征，在Self-attention的基础上
这些trait的作用是为Rust编译器提供了一种统一的打印机制，使得在不同的上下文中可以方便地打印类型和其他相关信息。这对于调试和代码分析非常有用，可以帮助开发者更好地理解和分析代码中的类型系统。...它包含了诸如整数类型之间的强制转换、浮点数类型之间的转换、整数类型到浮点数类型的转换等等。这个枚举用于标识常量表达式类型转换的具体操作，以便在常量求值过程中进行适当的类型转换。...这意味着绑定的类型必须是一个共享引用（Shared）或可变引用（Mut）。 Infer - 表示由编译器推断类型绑定。这在某些上下文中非常有用，例如在使用类型推断时。...这些trait提供了对参数化定义和参数化环境的操作和访问的接口。下面对这些trait进行详细介绍： ParameterizedOverTcx：定义了一个参数化类型在给定TyCtxt的上下文中的行为。...该枚举类型有多种变体，包括未解决的类型参数、上下文中无法求值的常量等。每个变体都包含了相应的值，以存储具体的推断常量。
通过这种方法，从外部知识源检索相关段落，并将其作为LLM的附加上下文，增强了生成对话的有效性和精确性。作者在针对视觉问答的外部数据定制的数据集上进行了大量实验，并证明了作者方法的适用性。...在提交时，测试集的 GT 答案不可用。因此，作者在验证集上报告作者的结果。验证集和测试集都包含与训练集中未包含的新实体相关的问题，以及训练期间未见的问题。...然而，CLIP模型在较大知识库中检索正确实体的有限性能导致准确度分数略有下降。这是由于提供给MLLM的附加外部上下文中的噪声文本段落，这些文本段落与不同实体相关，通常不包含信息性内容。...在这里，挑战在于提高MLLM区分检索项目适当性的能力。这一点可能还需要新颖的架构设计，可能超出了在上下文中纯粹包含检索项目的范围。...作者的 Proposal 利用外部文档知识源来提高MLLM在处理问题和对话时的有效性。特别是，作者设计了一种分层架构，用于检索文档并引出要包含在MLLM输入上下文中的选定部分。
Binder: 用于表示通用绑定，将类型绑定到特定的上下文中。 AliasTy: 表示类型别名，用于将类型重命名为其他名称。...BoundTy：表示绑定的类型，在绑定上下文中引入的类型。 ExistentialProjection：表示存在类型的投影，用于表示存在类型的关联类型和常量。...ValidateBoundVars：该结构体实现了TyVisitor特征，并用于验证多态类型中的绑定变量。它检查类型中的所有绑定变量是否在正确的作用域内，并对其进行名称的一致性检查。...它可以是一个类型、常量或另一个类型参数。 EarlyBinder是用于在Rust编译器中进行泛型绑定的辅助类型，用于处理早期绑定问题。它被用于处理带有存在类型的泛型参数的情况。...而()类型是不可居住类型，因为该类型没有有效的值。 该模块包含以下主要部分： Inhabitedness特征：定义了一个关联类型Result，以及一个ensure方法。
将所提出的CFT集成到典型的特征金字塔结构中，在广泛的Backbone网络范围内表现出优越的性能。 作者在流行的语义分割基准测试上进行了大量实验。...1、简介 语义分割是计算机视觉中一项主要但具有挑战性的感知任务，将每个像素与预定义的语义类别关联起来。它生成与输入图像分辨率相匹配的密集预测，在场景级别自然地产生有意义的区域。...更进一步，一些研究关注相邻阶段特征之间的上下文不对齐问题，并试图在逐元素聚合之前对这些特征进行对齐。...然而，在本研究中，作者观察到，尽管这些范式改善了整体场景解析精度，但它们导致每个语义类别的性能提升差异显著。如图1所示，在聚合多阶段特征后，某些类别的识别精度出现了明显下降。...表示从上到下逐渐聚合的特征，其中 ，并且 。 在本研究中，被定义为恒等映射，但也可以是诸如ASPP之类的任何上下文模块。对应于详细描述如下的CFT。
作者可以从另外两个角度生成更具辨别力的视觉表示来定义物体的存在：组合性和上下文性。组合性线索描述了目标各部分的外观，对比线索描述了目标与其他物体的区别。...因此，作者从三个角度构建了判别性的视觉表示：组合的、语义的、上下文的。在语义层面，例如一个紧密的边界框或者实例分割 Mask ，定义了具有特定视觉存在和语义概念的目标的占有区域。...在本文中，作者专注于行人跟踪，因为这是最流行的场景，并且有一系列先前的工作可用于比较关联准确性。在一些其他的跟踪数据集上，例如TAO [10]，跟踪的主要难点在于检测阶段而不是关联。...在一种朴素的方法中，多区域CNN采用了一种“分割与拼接”的策略来融合边界框内不同分区内的特征。作者在表8中与多区域CNN [16] 进行了比较。...V Conclusion 在本文中，作者提出通过一个结合不同视觉线索来区分目标的_组合语义上下文_视觉层次结构来构建判别性视觉表示。
对于生成算法的关键因素是对功能的适当定义，该功能将特定的假设与图像中可用的信息进行比较。如果不仔细考虑，那么搜索最佳模型参数集就很容易失败，从而导致估计结果的错误。...本文使用颜色特征来增强在增强部分检测器中使用的形状上下文特征，例如手或头部经常具有特征性的肤色。另外，某些颜色比身体部位更可能对应于相应的背景。...作者通过连接来自多个视图的特征来定义关节外观特征向量，并使用此表示来训练增强部分检测器。外观因素取决于每个视图中零件的位置。...在随后的每一个阶段中，前一阶段的两个分支的预测，连同原始图像特征F，被连接起来并用于产生精确的预测，并进行了跨阶段的置信度图和亲和度字段的细化。...在本文中，作者提出了一个贪婪的松弛，该松弛持续产生高质量的匹配项。作者推测原因是由于PAF网络的接收域很大，成对关联分数隐式编码全局上下文。 当要找到多个人的全身姿势时，确定Z是K维匹配问题。
在本文中，提出了一种新的标记策略，旨在减少anchor-free目标检测器中的标记噪声。...简介 早期的基于深度学习的目标检测器算法是两阶段的，在第一阶段，生成了一组稀疏的目标候选框，并在第二阶段将它们进行了卷积神经网络（CNN）的分类。...在本文中提出了一种anchor-free目标检测方法，该方法放宽了正样本标签策略，使模型能够减少训练时非判别性特征的贡献。...在本文中同样遵循基于尺度的分配策略，因为它是一种自然地将GT框与特征金字塔层级特性关联起来的方法。...图中显示的是实心框的最终得分（汇总后）。 值得注意的是，尽管推理中使用的预测池似乎与训练中使用的池不同，但实际上，它们是相同的过程。
尽管这种切分策略高效，但它导致了原始输入的碎片化，即，在块之间的上下文信息和空间几何的连续性丢失，这不利于跨块上下文感知和位置特定任务的表现。...尽管这种方法有效，但切片方法会导致原始输入的碎片化，引发如下问题： (i) 上下文破坏。切片整个图像可能会改变原始上下文，特别是当物体位于两个切片边缘时； (ii) 空间几何损伤。...在本文中，作者提出了HiRes-LLaVA，一种将高分辨率数据高效集成到LVLMs中的方法，而不会破坏原始上下文和空间几何。如图1(b)所示，作者的方法即使物体位于不同的切片上也能保持一致的准确性。...在本文中，作者提出了HiRes-LLaVA，一种新颖的技术，旨在无缝地将全局-局部高分辨率细节整合到LVLMs中，同时不破坏原始上下文或空间几何，有效地解决了上下文碎片化的问题。...作者将ViT在第层的切片特征表示为，其中，是切片的数量，是标记长度，是特征维度。每个切片特征都由自我注意力层单独处理，，这可能会破坏上下文并扰乱图像几何（见图1（a））。
上图是编辑示例，您可以在其中复制头盔功能并将其粘贴到上下文中。我相信这种可能性将打开数字行业中许多新的有趣应用程序，例如为可能不存在现有数据集的动画或游戏生成虚拟内容。...尽管它可以生成数据集中不存在的新面孔，但它不能发明具有新颖特征的全新面孔。您只能期望它以新的方式结合模型已经知道的内容。 因此，如果我们只想生成法线脸，就没有问题。...但是，这需要了解内部参数及其对输出的影响，这在过去是一个很大的挑战。虽然，本文已证明这是可行的。 通过重写模型在上下文中复制和粘贴特征 训练和重写之间的区别类似于自然选择和基因工程之间的区别。...然后，在层L之前的前一层将表示密钥K，密钥K表示有意义的上下文，例如嘴巴位置。此处，L层和L-1层之间的权重W用作存储K和V之间的关联的线性关联存储器。 我们可以将K?V关联视为模型中的规则。...例如，假设我们有一个在马匹上训练过的StyleGAN模型，并且我们想重写该模型以将头盔戴在马匹上。我们将所需的特征头盔表示为V ‘，将上下文中的马头表示为K’。
这样能使得输入中的微小扰动不会导致目标输出产生较大差异。 研究者在论文中提出了两种构造扰动输入的方法。第一种是在特征级别（词向量）中加入高斯噪声；第二种是在词级别中用近义词来替换原词。...研究者在这篇论文中尝试了一种新思路，即用卷积神经网络（CNN）替代基于注意机制的RNN去提取最重要的分类特征。...针对这一问题，研究者又提出了一种“上下文保留”机制，可将带有上下文信息的特征和变换之后的特征结合起来。 综合起来，研究者提出了一种名为目标特定的变换网络（TNet）的新架构，如下左图所示。...研究者在一个亚马逊产品评论数据集上进行了实验，下表给出了评论情感分类的实验结果： ?...辅助信息方面，每篇文章都关联了44 个类别中的一个。每条评论的点赞数量平均在 3.4-5.9 之间，尽管这个数字看起来很小，但该分布表现出了长尾模式——受欢迎的评论的点赞数可达成千上万。
3.1.1.3 this绑定： 全局执行上下文中，this绑定（this binding）到全局对象（对于浏览器，该对象为window）；函数执行上下文中，this绑定到谁将取决于函数的调用位置（或者说调用方法...this: } } 3.1.2 变量环境 变量环境（Variable environment）同样也是词法环境，因此它具有上面定义的词法环境的所有特征...补充： 在全局执行上下文创建阶段的伪代码中我们可以看到，let和const定义的变量没有任何与之关联的值，但var定义的变量设置为undefined。...因此，我们可以在声明之前就访问var定义的变量（尽管是undefined ），但如果在声明之前访问let和const定义的变量则会提示引用错误（因为在执行阶段之前其始终是未初始化的）。...原文最初是基于ES5编写的，this绑定的确是执行上下文创建阶段的一环，但是在ES2015 ES2018 的规范中，this绑定被并入词法环境的环境记录，所以原作者后来进行了更改，只是各种翻译和转载没有改过来就是了
在本文中，我们提出了 CiteTracker，通过连接图像和文本来增强视觉跟踪中的目标建模和推理。...在五个不同的数据集上进行了广泛的实验来评估所提出的算法，并且相对于最先进的方法的良好性能证明了所提出的跟踪方法的有效性。...在本文中，我们提出了一种新的跟踪框架，该框架使用目标的自适应文本描述作为参考点，并将其与测试图像特征相关联以执行跟踪，称为CiteTracker。...所有数据集上与最先进方法相比的良好性能证明了关联图像和文本进行视觉跟踪的有效性。我们在本文中做出以下贡献：• 我们提出了一种基于文本-图像相关性的跟踪框架。...尽管也利用语言和视觉信息进行跟踪，但我们的方法在如何生成目标的文本描述并将其与搜索图像相关联以执行跟踪方面与上述方法有显着不同。
Java 中的抽象类（abstract class）和接口（interface）是两种常见的抽象化机制，它们都可以被用于定义一些具有一定抽象特性的东西，例如 API 或者系统中的某些模块。...尽管抽象类和接口有着相似之处，但也有明显的区别。下面将详细介绍这两个概念的不同点。 1、抽象类 抽象类是指不能直接实例化的类，只能被用来派生其他类，它被设计成为仅包含可继承的方法、属性和变量。...抽象类通常用于在类层次结构的根部建立一个适当的上下文语境。常见的抽象类特征如下： 抽象类可以包含成员变量和成员方法，也可以包含抽象方法以及非抽象方法。...2、接口 接口和抽象类一样也是一种特殊类型的类，它仅声明了一组或者多组方法以及常量，可以被看作是一个对外公开的 API 契约。接口在 Java 中属于比抽象类更加抽象的概念。...常见的接口特征如下： 接口中只能包含常量、方法的声明（而非实现）以及内部定义的其他类型（如枚举类型或内部类）。
在半监督学习方案中，初始概率yu定义为： 在无监督学习方案中，初始概率yu定义为： 其中表示 评论u在特征l上的概率，L是所使用特征的总数。...标签的联合概率可以写作： 其中y表示对所有节点的一种标签标注方法，yi是节点分配的标签，Z是一个标准化常量。...从上面两篇论文中的特征类型选择中可以看到，里面的语义特征抽取过程在英文文本上进行的。到了中文环境下，语义特征抽取的过程会变得复杂很多，主要是由于汉语的语言特性造成。...达观审核系统在解决变形词识别时，使用了下面的方法来进行变形词检测： 3.3.1 贝叶斯分析方法 统计变形词在正常文本上下文中出现概率，计算当前文本上下文中变形词的后验概率。...3.3.2 词嵌入方法 将单词转化为词向量，计算上下文语义重心，计算单词的词向量与上下文文本语义重心向量的相似度。正常文本里面的词语跟上下文文本语义接近，所以对应的词向量在空间上也是比较接近的。
这篇文章收录于ECCV2020，主要的思想是在解码器环节生成了codebook，并对codeword进行了编码，以此来捕获全局的上下文信息，整体实现思路很新颖，感觉可以看作是一种与nlp思想的结合。...在本文中，提出了一种Ef-ficientFCN方法，其主干网络是一个普通的ImageNet预训练网络，没有使用任何空洞卷积。...简介 语义分割（Semantic segmentation）或场景解析（Scene parsing）是将预先定义的类标签之一分配给输入图像的每个像素的任务。在计算机视觉中，这是一项基础而又艰巨的任务。...这些编码词可以在高分辨率的网格中进行适当的组合，形成具有丰富语义信息的上采样特征图。...在此基础上，作者提出了一个新的策略，即利用全局上下文来重新权重特征图中不同通道的贡献或上采样特征图中的贡献，这种策略只对每个特征通道进行了调整，但保持了原有的空间大小和结构。
在地图不可用或机器人位置未知的环境中，SLAM有着非常广泛的应用。近些年，随着机器人技术应用的不断提升，SLAM在产业圈和科研圈中获得了极大的关注[8]，[9]。...不过，尽管进行了适当的对比，但由于调研的论文数量有限，所以他们的结论无法合适概括。...作者在论文中总结了在VO和回环检测任务中使用各种基于深度学习的方法的优缺点。在VSLAM中使用深度学习方法的显著优点是在姿态估计和总体性能计算中准确提取特征。...尽管结果很好，但由于定义的语义类数量有限，该系统需要巨大的计算成本，并面临着对动态/静态对象进行错误分类的风险。...不过，他们的技术很难在动态和复杂的环境中很好地发挥作用，并且很难适当地匹配走廊和无特征条件下的特征。
特征增强：每个单词的嵌入用2个向量增强： ũ(wⱼ,c)是一个关系向量，表示单词wⱼ和类c是如何关联的，考虑到一般知识库中的关系，如ConceptNet（http://conceptnet.io/） ṽ.../anthology/N19-1078）在大型语料库上下文所有句子中，利用字符级LSTM的上下文嵌入池化（最小/最大/平均），如图4。...然后把memory中所有上下文中这个单词的词向量做pooling操作；3....最后，我们把原始的单词的词向量和上下文中pooled后的这个单词的词向量拼接起来） 这个全局的特征表示具有两个吸引人的特性： 预训练：对于罕见词的特征提取的改进，因为它得益于在更丰富的上下文中“记忆”单词或其他实体...最终的词嵌入是把原始上下文中的单词嵌入和pooled单词特征拼接起来，也是通过标准GloVe 或FastText来实现的词向量嵌入。
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