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ICML 2023｜CMU大牛全面总结「多模态机器学习」六大挑战：36页长文+120页PPT，全干货！

文中首先讨论了强制模态元素之间强等价性的强协调，然后再讨论部分协调，部分协调可以捕捉到更普遍的联系，如相关性、顺序、层次或超越相似性的关系。 3....虽然某些模态存在清晰的分割（如句子中的单词/短语或图像中的对象区域），但在许多情况下，分割边界并不容易找到，如连续信号（如金融或医疗时间序列）、时空数据（如卫星或天气图像）或没有清晰语义边界的数据（如核磁共振图像...directed alignment），以有向方式将源模态中的元素与目标模态联系起来，可建立非对称连接模型； （3）图网络对齐（Graphical alignment），将无向或有向对齐中的顺序模式推广到元素之间的任意图结构中...中间概念（Intermediate Concepts） 这个问题研究了如何在推理过程中对单个多模态概念进行参数化。...虽然局部表征融合（如加法、乘法、基于张量、基于注意力和顺序融合）方面的进展在此也普遍适用，但推理的目标是通过有关多模态问题的领域知识，在推理过程中提高可解释性，文中主要举例说明通过逻辑和因果运算符对推理过程进行显式建模的最新方向

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    【Research Proposal】基于提示词方法的智能体工具调用研究——研究背景

    这项研究的重点在于，如何在特定的任务场景中优化智能体工具的调用，使得任务执行更加高效。 这种优化不仅仅限于API的选择，还包括调用的顺序、频率以及相关工具的协作。...3.1.1 工具调用的协作模式 在多工具协作的任务中，智能体需要在不同的工具之间协调合作。这种协作不仅仅是工具之间的物理调用，更涉及到如何根据任务需求，动态调整工具的使用顺序和调用方式。...例如，在进行一个数据分析任务时，智能体可能需要先使用数据清洗工具，再使用数据可视化工具，而这些工具的调用顺序往往直接决定了任务的执行效率。...3.2 多模态任务中的工具调用 随着智能体在多模态任务中的应用逐渐增加，如何通过提示词帮助智能体处理多种类型的输入（如文本、图像、音频等），也成为了当前的研究热点。...尽管已经取得了一定进展，如何在多工具、多模态任务的背景下进一步优化提示词设计，仍然是当前的研究重点。

    8710

    R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据|附代码数据

    我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据 采样时间：2021年1月1号~2021年12月31号  采样地点：全国各地。...从结果来看，kappa值远远大于1000，因此判断该模型存在严重的共线性问题，即线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。...点击标题查阅往期内容 R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM） R语言用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据...copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect model R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度 R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言用Rshiny...R语言的lmer混合线性回归模型 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型 R语言分层线性模型案例 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验（SAT）建立分层模型 使用SAS

    97500

    FANUC-加工中心编程

    固定循环返回初始点G9910固定循环返回R点 从表1.1中我们可以看到，G代码被分为了不同的组，这是由于大多数的G代码是模态的，所谓模态G代码，是指这些G代码不只在当前的程序段中起作用，而且在以后的程序段中一直起作用...在绝对值指令模态下，我们指定的是运动终点在当前坐标系中的坐标值；而在增量值指令模态下，我们指定的则是各轴运动的距离。G90和G91这对指令被用来选择使用绝对值模态或增量值模态。...使用G80和01组G代码都可以解除刚性攻丝模态，另外复位操作也可以解除刚性攻丝模态。 使用刚性攻丝循环需注意以下事项： 1....使用K参数指令重复执行固定循环时，同一程序段中的M代码在首次执行固定循环时被执行。 7.在固定循环模态下，刀具偏置指令G45～G48将被忽略（不执行）。...如乘除（*，/，AND，MOD）这样的操作。 ®如加减（+，—，OR，XOR）这样的操作。 方括号嵌套： 方括号用于改变操作的顺序。最多可用五层，超出五层，出现118号报警。

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    《深度剖析：深度学习算法如何赋能脑机接口信号处理》

    而深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）及其变体，具有强大的自动特征学习能力。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等组件，能够自动学习脑电信号中的局部特征和全局特征。...RNN及其变体（如长短期记忆网络LSTM、门控循环单元GRU）则擅长处理具有时间序列特性的脑电信号。...以基于P300电位的脑机接口拼写系统为例，传统方法需要先对脑电信号进行滤波、去噪等预处理，然后提取P300电位的特征（如波幅、潜伏期等），最后使用分类器（如支持向量机SVM）进行字符识别。...通过在不同的电磁干扰环境下采集脑电信号，并将这些数据用于训练深度学习模型，模型可以学习到如何在噪声环境中准确地提取有用信号。...可以将脑电信号和肌电信号同时输入到一个基于深度学习的多模态融合模型中，模型通过不同的分支分别对脑电信号和肌电信号进行特征提取，然后将提取到的特征进行融合，用于后续的分析和决策。

    6700

    【Python篇】PyQt5 超详细教程——由入门到精通（中篇二）

    7.3 动态生成图表 在某些应用场景中，图表需要根据用户的输入或数据的变化实时更新。接下来我们展示如何在 PyQt5 中动态生成和更新 matplotlib 图表。...7.5 总结 在这一部分中，我们学习了如何在 PyQt5 中嵌入 matplotlib 图表，实现数据的可视化展示。...布局管理 通过 QVBoxLayout()，我们将对话框中的控件（如标签和按钮）垂直排列。...你可以根据需要使用不同的布局管理器来组织控件，如 QHBoxLayout（水平布局）或 QGridLayout（网格布局）。...7-8部分总结：图表与对话框 在第7至第8部分中，我们探讨了如何在 PyQt5 中使用 matplotlib 实现数据的可视化，并展示了如何在界面中嵌入折线图、柱状图、饼图等多种图表。

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    iOS 9人机界面指南(四)：UI元素（下）- 腾讯ISUX

    API注释 想要了解如何在代码中定义添加联系人按钮，请参考UIButton....页面控件： 包含一系列圆点，圆点的个数代表了当前打开的视图数量（从左到右，这些圆点代表了视图打开的先后顺序） 默认情况下，使用不透明点来标识当前打开的视图，使用半透明点来表示所有其它视图 不支持用户访问不连续的视图...想要了解更多如何在代码中定义系统按钮，可以参考 UIButton....你可以自定义一个文本框，帮助用户更好地理解如何使用它。举个例子，你可以在文本框的左侧或者右侧加入自定义图形，或者加入系统按钮，如书签按钮等。...模态视图尤其适用于那些所需元素并非常驻在app主要UI中、又包含多个步骤的子任务。 根据当前任务的种类和你的app的整体视觉风格来选择适当的模态视图。你可以使用以下定义的任何一种模态视图样式： ?

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    机器学习大模型驱动：未来的趋势与应用

    1.2 大模型的技术基础 深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）：大模型主要基于深度神经网络，尤其是变体如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和变换器（Transformer...位置编码：为了解决序列数据的顺序问题，Transformer 引入了位置编码，使模型能够识别数据的位置信息。...机器翻译：大模型在多语言机器翻译中表现出色，如 Google 的 T5 模型在多语言翻译任务中达到了新的性能高度。...目标检测：大模型在目标检测任务上同样表现优异，可以精确识别图像中的目标物体，如人脸识别、车辆检测等。...跨模态学习：结合多种数据模态（如图像、文本、音频）的大模型将成为研究热点，实现更加智能和全面的人工智能应用。

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    【AI】探索自然语言处理（NLP）：从基础到前沿技术及代码实践

    自然语言指的是我们日常使用的语言，如英语、中文等，而处理这些语言的任务需要计算机理解语言的结构、语法、语义等多个层面。...它将文本看作是一个“词袋”，即只关注文本中每个词的出现频率，而不考虑词与词之间的顺序和语法结构。...2.4 词性标注（POS Tagging） 词性标注是对句子中的每个单词进行标注，表示其在句子中的语法角色，如名词、动词、形容词等。...深度学习与NLP 4.1 循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM） 循环神经网络（RNN）特别适合处理序列数据，LSTM是其改进版，能够解决标准RNN在长序列训练中的梯度消失问题。...跨模态学习：结合文本、图像、音频等多种模态的信息进行理解与生成，开创更加智能的交互方式。 少样本学习：减少对大规模标注数据的依赖，探索如何在少量样本的情况下进行有效学习。

    9010

    R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据

    p=30914 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...从结果来看，kappa值远远大于1000，因此判断该模型存在严重的共线性问题，即线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。...点击标题查阅往期内容 R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM） R语言用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据...的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect model R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度 R语言 线性混合效应模型实战案例 R语言用Rshiny...语言的lmer混合线性回归模型 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型 R语言分层线性模型案例 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验（SAT）建立分层模型 使用

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    全面盘点多模态融合算法及应用场景

    特征提取与表示：如何从不同模态的数据中提取有效的特征，并进行统一的表示。 跨模态对齐：如何在不同模态之间建立关联和对齐机制，以实现信息的无缝融合。...文本数据：使用循环神经网络（RNN）、Transformer等提取文本特征。 音频数据：使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）提取音频特征。...基于学习的融合：如使用一个额外的模型（如逻辑回归、神经网络）对各模态的决策结果进行融合。 代码示例 以下代码示例展示了如何使用PyTorch进行决策层融合，以图像和文本数据为例。...以下代码展示了如何在决策层进行融合。...）的多层网络进行多模态融合 能捕捉模态间的高阶交互信息，适用于复杂多模态数据 图像生成、跨模态检索 卷积神经网络与循环神经网络混合模型（CNN-RNN Hybrid） 使用CNN提取空间特征，使用RNN

    8.6K21

    R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据|附代码数据

    我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据采样时间：2021年1月1号~2021年12月31号 采样地点：全国各地。...从结果来看，kappa值远远大于1000，因此判断该模型存在严重的共线性问题，即线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。...点击标题查阅往期内容R语言用Rshiny探索lme4广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）R语言用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据...copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect modelR语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度R语言 线性混合效应模型实战案例R语言用Rshiny...lmer混合线性回归模型R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型R语言分层线性模型案例R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验（SAT）建立分层模型使用SAS，Stata，

    91500

    细数NLP与CV的融合创新：盘点多模态深度学习这几年

    机器之心报道 编辑：悉闲 本文概述了最先进的多模态深度学习研究中使用的各类方法。 近年来，NLP 和 CV 领域在方法上突破不断。...本文概述了最先进（SOTA）多模态深度学习中使用的各类方法，以克服非结构化数据和不同模态输入组合带来的挑战。...可通过顺序嵌入、更高级的实际嵌入或直接在Transformer内部实现。 也可以看一下支持文本的 CV 模型，如 CLIP、ALIGN和 Florence（第 3.4 小节）。...除此之外，另一个有趣的研究问题是，如何在一个所谓的多用途模型（第 4.3 小节）中处理不同任务，就像谷歌研究人员在其「Pathway」模型中创建的那样。...最后，文章会展示多模态深度学习在艺术场景中的一个典型应用，使用 DALL-E等图像生成模型来创建生成艺术领域的艺术作品（第 4.4 小节）。 了解更多内容，请参考原论文。

    90030

    只会G代码不会宏，就别说你是数控师傅

    如90°30’表示为90.5度。...四、转移和循环 在程序中,使用GOTO 语句和IF语句可以改变控制的流向.有三种转移和循环操作可供使用; 转移和循环GOTO语句(无条件转移) ↓→IF语句(条件转移) WHILE语句（当…时循环）...说明: ◆ 无限循环 当指定DO而没有指定WHILE语句时,产生从DO到END的无限循环. ◆ 处理时间 当在GOTO语句中有标号转移的语句时,进行顺序号检索.反向检索的时间要比正向检索长....自变量地址II 自变量指定II使用A,B,和C各一次,I,J,K10次.自变量指定II用于传递诸如三维坐标值的变量. I,J,K的下标用于确定自变量指定的顺序,在实际编程中不写....● 典型程序 用宏程序编制G81固定循环的操作.加工程序使用模态调用,为了简化程序,使用绝对值指定全部的钻孔数据。

    1.3K41

    跨语言、跨模态、跨任务的大模型，驱动应用生态繁荣

    大模型迭代闭环趋势 众所周知，大模型技术不断发展，已经从大模态发展到了多模态和跨模态，比如从Instruct GPT3技术发展到跨模态的DALL·E-2技术，同时大模型在应用过程中也产生了非常好的轻量级应用技术...大模型的使用门槛进一步降低 大模型的效果有目共睹，但在应用过程中，研发者需要进一步降低其使用门槛，主要面临两个问题。 第一个问题是面对大模型学习的海量知识和技能，如何在应用中有效激发，达到最好效果。...如百度文心百中端对端搜索系统，能够完成端到端的文本、图像、语音不同模态之间的搜索任务，相比以前级联的搜索系统，该系统能够更好利用用户模型和数据之间、端到端地优化效果简化整个流程，不仅获得更好效果，而且节省定制成本...此外，在进行文档理解时，以前针对文档里的无结构化文本、表格、图像，分别需要一个模型，而现在能够使用统一的模型处理文本、表格、图像等多种格式和模态，实现使用一个模型处理多个任务，而且在公开数据集上已获得SOTA...在大模型发展过程中，首先将现有数据学习到模型中，并应用在各行各业的任务中。同时这些应用又可以产生新的数据，并且在模型里使用，逐渐循环形成了闭环。这个闭环能够极大提升生产力，使人们的生活更加美好。

    77530

    凯恩帝数控车G代码详解

    说明：重复L次G92循环：切削L头螺纹。L为模态，指定后，一直有效。L的范围：1－100。否则按L1处理。如：L03,3头螺纹，连续执行G92 3次。...是模态值，在下次指定前均有效，参数P22也可设定，用程序指令时，参数值也改变。 ns:精加工形状程序段中第一句程序段的顺序号。nf:精加工形状程序段中最后一句程序段的顺序号。...注1：在使用G71进行粗加工循环时，只有含在G71程序中的F,S,T功能有效，而含在ns-nf程序段中的F,S,T功能只对精加工有效，在粗加工循环中是无效的。...注3：程序段ns-nf中带有恒线速度选择功能时，指令G97,G96对粗加工循环无效，含在G71中或以前的程序段中的G96,G97对粗切循环有效 注4：在A至A’间，顺序号NS的程序段中可含有G00或G01...注5：在顺序号NS到NF的程序段中，不能调用子程序。

    4.8K40

    【QT】QT窗口部件

    QWidget提供自我绘制和处理用户输入等基本功能，如接收鼠标、键盘和其他事件，并且在屏幕上绘制自己的表现。每一个窗口部件都是矩形的，并且它们是按照**Z轴(由屏幕里到屏幕外)**顺序排列的。...---- QDialog是各种对话框的基类，其继承自QWidget，对话框有两种表现形态:形态对话框、非模态对话框。模态对话框就是一个阻塞同一应用程序中其它可视窗口的输入对话框。...用户必须完成当前对话框中的交互操作并且关闭窗口后才能操作当前音乐程序中的其它窗口。模式对话框有它们自己的本地事件循环。exec()方法可使窗口以模态方式运行。...模态窗口运行 （1）调用exec()方法，如 QDialog dlg; dlg.exec(); （2）调用setModal()方法设置模态，如 QDialog dlg; dlg.setModal(true...QRadioButton 单选按钮类，只能选一个，将单选框按钮加入一个分组框中时，加入的按钮是一个分组，分组中只能选中一个，具有排他性。 QCheckBox 多选按钮类，可多选。 略…

    1.3K20

    【算法与数据结构】--算法应用--算法在实际问题中的应用

    以下是一些算法在数据库查询优化中的应用： 查询执行计划生成：数据库管理系统使用查询优化器来生成查询执行计划。这涉及选择合适的表扫描、连接算法、索引使用、筛选顺序等。...连接优化算法：对于包含多个表的查询，连接优化算法用于选择连接算法（如嵌套循环连接、哈希连接、排序合并连接）以实现最快的查询性能。这些算法需要考虑表大小、索引可用性和关联条件。...选择性估算算法：数据库查询优化器需要估算每个筛选条件的选择性，以决定执行计划中的顺序。这可以使用统计信息和采样数据来实现，如基数估算和直方图统计。...缓存算法：数据库系统通常使用缓存来存储频繁查询的结果。缓存算法，如LRU（最近最少使用）和LFU（最不经常使用），用于确定哪些查询结果应该保留在缓存中，以提高响应时间。...这些应用领域展示了算法如何在实际场景中增强计算机科学的应用。

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    MoNA：复用跨模态预训练模型，少样本模态的福音 | ICML24

    在这种情况下，利用其他数据更容易收集的模态（如视觉和语言）的预训练模型，来帮助目标模式任务是可取的。...源模态中的数据（如视觉或语言数据）更容易获取且成本更低，同时大型预训练模型也是公开可用的。相反，目标模态数据不足以预训练自己的大型模型。...为了更全面地定量研究跨模态转移过程中源知识的重用（或失真），在CIFAR-10上使用线性探针评估使用不同目标模态微调的编码器提取表示的质量，分别考虑：1）不同的微调目标模态，2）不同的训练轮数，以及3）...进一步引入一个类别置换 $\pi(\cdot)$ ，调整源类别的顺序。...\end{equation}$$   在实践中，内部循环中采用简化的单步更新，这使得能够重复使用在内部循环模拟更新期间计算的损失 $\mathcal{L}{inner}$ ，来有效地计算这个组合目标 $

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