🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/

自COVID-19疫情爆发以来，基于图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的流行病学建模研究得到了广泛的关注。传统机理模型在数学...

 本文探讨了小数据模式下的目标检测，由于数据稀有和注释费用的原因，只有有限数量的注释边界框可用。这是当今的一个常见挑战，因为机器学习被应用于许多新任务，在这些任...

PaLM 在decoder-only架构中使用标准的 Transformer 模型架构（即每个时间步只能关注其自身和过去的时间步），并进行以下修改： （1）采...

作为一个设计师，我一直在寻找一种能够快速、简单地创作动画和模型的软件。我最终找到了Cinema 4D，它不仅拥有丰富的功能和友好的用户界面，而且非常易于使用。在...

天津市功能影像重点实验室梁猛教授课题组将高时间分辨率fMRI与动态因果模型相结合探究了人脑‘丘脑-初级躯体感觉皮层-次级躯体感觉皮层’网络中痛觉和触觉信息处理的...

本文简要介绍了发表于ECCV 2022的论文“Don’t Forget Me: Accurate Background Recovery for Text Re...

类器官在器官发育、疾病建模、药物开发和器官再生的研究中具有巨大的潜力。来自不同组织的类器官已经从成体干细胞 (ASCs) 和多能干细胞 (PSCs) 中建立，它...

题目： Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks

本文针对用户流失预测提出结合因果推断的方法CFChurn。结合反事实推理，捕获社会影响的信息从而对流失进行预测。

在正式介绍MIRNetV2之前，我们先来看一下它与MIRNetV1的性能对比，见下表。真可谓，MIRNetV2把MIRNetV1放在地上使劲的“摩擦”！关于MI...

接下来我们来做一个盒子的形状，点击上方的Modeling进入编辑状态。 将左边的工具栏拉宽直至可以看到名字：

An Integrated World Modeling Theory (IWMT) of Consciousness: Combining Integrate...

机器之心专栏 机器之心编辑部 对于本文提出的全新自监督学习方法 Siamese Image Modeling 中，网络从同一图像的遮盖视图预测另一个增强视图的密...

葡萄酒品质数据，该数据集包含1599种红葡萄酒的各种信息，如酒的固定酸度、挥发性酸度和pH值等测量值，也包括一个酒的品质得分，该得分是至少三类口味测试者给该款酒...

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在本文中，作者介绍了一种自监督视觉表示模型BEIT （B idirectional E ncoder representation from I mage T ...

在本文中，作者提出了HERO，一个新的大规模视频+语言综合表示学习框架。HERO以层次结构编码多模态输入，其中视频帧的局部上下文 通过多模态融合被跨模态Tran...

在广告系统中,转化率预估是个非常常见的任务,但是转化行为的发生时间往往发生在点击行为后很久,这样就产生了一个很严重的问题.转化率模型需要不断更新,但是产生点击的...

Variability, predictability, and uncertainty in global aerosols inferred from ga...