多模态数据是信息科学领域的常见数据形态，如何有效融合不同模态信息进行分析决策是该领域的重要科学问题。从学习范式来看，现有传统多模态学习范式往往忽视了特征间的关联关系信息和特征的高阶信息；深度多模态学习范式则面临数据饥渴、融合过程语义解释性不强问题。尽管面向多模态信息处理已取得了一些进步，但仍然面临着不同模态语义统一表示难、融合效果提升难等挑战（图1）。图 1 现有多模态学习范式面临的挑战针对多模态
变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）通俗教程 1. 神秘变量与数据集现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoints)，每个数据也称为数据点。X是一个实际的样本集合，我们假定这个样本受某种神秘力量操控，但是我们也无从知道这些神秘力量是什么？那么我们假定这股神秘力量有n个，起名字叫power1,power2
1、图解seo黑帽。什么是黑帽seo？ 我们定义seo黑帽这个名词是一切 违背正常思路制作、宣传、推广、排名网站的行为都称为黑帽seo。 这里的seo黑帽也是作弊的概念。 黑帽seo手法侧重于搜索引擎单方面的计算特性，利用一个特点狠狠的用力，短期内达到排名效果的作弊手段。 黑帽seo弊端是当搜索引擎计算方式转到另一个时期后，排名消失。有的是惩罚性的消失。 2、图解s
前言：本篇博文为译文，翻译自Patrick Langechuan Liu 发表在towards data science的博文 “Multimodal Regression — Beyond L1 and L2 Loss”原博文撰写时间：2019-09-30深度学习最著名的应用是图像分类，其目标是训练神经网络从N个预定义的可能性中选择一个. 经过训练的神经网络可以从许多类别中分辨出一小块图像中的物
转载
2024-03-15 08:21:33
436阅读
1. 美团多模态召回-搜索业务应用
多模态的召回任务，主要在召回和排序列表中存在POI、图片、文本、视频等多种模态结果，如何保证Query和多模态搜索结果的相关性面临着很大的挑战，目前更多的多模态召回主要应用于电商，短视频推荐搜索等领域。常见的多模态召回任务，给定一段query文本，输出图片/视频相似度最高的topk作为结果返回，也就是将item项换成了图片/视频。将query-query匹配任务
DCN和DCNv2（可变性卷积）网上关于两篇文章的详细描述已经很多了，我这里具体的细节就不多讲了，只说一下其中实现起来比较困惑的点。（黑体字会讲解）DCNv1解决的问题就是我们常规的图像增强，仿射变换（线性变换加平移）不能解决的多种形式目标变换的几何变换的问题。如下图所示。 可变性卷积的思想很简单，就是讲原来固定形状的卷积核变成可变的。如下图所示： 首先来看普通卷积，以3x3卷积为例对于每个输出y
作者： 谷雨润一麦。图像分类任务是计算机视觉最为基础的任务之一。依靠目标的细粒度、具有区分性的视觉特征能够较好地区分通用目标。然而，对于部分细粒度的类别，仅仅依靠视觉特征难以区分不同类别。如图1展示了不同类别的瓶子或建筑物，瓶子类别的类内差异大（同一类别的样本可以属于塑料瓶或属于玻璃瓶），类间差异小（不同类别的样本具有相同形状等）。然而，目标上的文本信息足以区分类别类型。基于此，一些方法试图引入图
背景
提升产品体验，节省用户感知度。——想想，如果看到一堆相似性很高的新闻，对于用户的留存会有很大的影响。
技术方案1、信息指纹算法
在日常生活中，所谓自适应是指生物能改变自己的习性以适应新的环境的一种特征。因此，直观地讲，自适应控制器应当是这样一种控制器，它能修正自己的特性以适应对象和扰动的动态特性的变化。 自适应控制的研究对象是具有一定程度不确定性的系统，这里所谓的“不确定性”是指描述被控对象及其环境的数学模型不是完全确定的，其中包含一些未知因素和随机因素。 任何一个实际系统都具有不同程度的不确定性，这些不确定性有时表现
作者：冯夏冲1. 摘要多模态摘要（Multi-modal Summarization）是指输入多种模态信息，通常包括文本，语音，图像，视频等信息，输出一段综合考虑多种模态信息后的核心概括。目前的摘要研究通常以文本为处理对象，一般不涉及其他模态信息的处理。然而，不同模态的信息是相互补充和验证的，充分有效的利用不同模态的信息可以帮助模型更好的定位关键内容，生成更好的摘要。本文首先按照任务类型与模态信息
网站权重是一个虚值，不过不可否认，其存在是有意义的，不论是seoer还是客户都对网站权重提升很看重，所以基于我们做seo要满足客户需求的标准，我们不得不将优化方向更偏向于网站权重提升，那么，该怎么提高网站权重，提升网站百度权重的方法有哪些？快速增加网站权重的方法 1、做权重词 权重的原理我们不做特别解释，我们要在资源不足、竞争激烈的环境中做网站权重提升，最需要做的是精选权重
转载
2024-05-28 08:54:18
25阅读
KPI到底是什么？KPI的设计不要等同于绩效考核，不要等同于绩效奖金。KPI是管理工具，不是考核，KPI只是通过量化的评估手段，来评估员工做得好与坏，是一种员工行为的引导。KPI设计的来源：4个来源：公司的目标、部门/岗位职能是什么、部门/岗位的短板是什么、公司的期望。需要提醒的是，KPI指标需要从这四个维度来思考，但不一定是这四个维度的累加。KPI绩效指标最好不要超过3-5项
转载
2024-04-24 20:14:30
52阅读
一．引言因为做过的一些系统的权限管理的功能虽然在逐步完善，但总有些不尽人意的地方，总想抽个时间来更好的思考一下权限系统的设计。权限系统一直以来是我们应用系统不可缺少的一个部分，若每个应用系统都重新对系统的权限进行设计，以满足不同系统用户的需求，将会浪费我们不少宝贵时间，所以花时间来设计一个相对通用的权限系统是很有意义的。二．设计目标设计一个灵活、通用、方便的权限管理系统。在这个系统中，
论文提出自适应的label assignment方法DW，打破了以往耦合加权的惯例。根据不同角度的一致性和非一致性指标，动态地为anchor分配独立的pos权重和neg权重，可以更全面地监督训练。此外，论文还提出了新的预测框精调操作，在回归特征图上直接精调预测框 论文:A Dual Weighting Label Assignment Scheme for Object Detection论文地址
权限控制大约有以下几种方法： 1、shield ：https://www.elastic.co/products/shieldsearch-guard ： http://floragunn.com/searchguard 3、kibana-authentication-proxy： https://github.com/fangli/kibana-authenticatio
不确定性建模似乎可以适用于标签噪声更大的数据，而DTP可能在干净的标注数据里效果更好一、 同方差的不确定性加权(噪声低的权重高，好学的任务权重高)每个任务的最优权重依赖于衡量尺度并且最终依赖于任务噪声的大小。通过考虑每个任务之间的同方差不确定性（homoscedastic uncertainty）来设置不同任务损失函数的权值(关于同方差不确定性的具体含义，我会展开进一步解释）综上，本文的创新点主要
转载
2024-08-21 08:15:32
216阅读
分享嘉宾：虞剑飞 南京理工大学 副教授编辑整理：路人 复旦大学出品平台：DataFunTalk导读：随着社交网络的飞速发展，人们在以微博、Twitter为代表的社交平台上发表的内容逐渐趋于多模态化，比如用户常以图文并茂的方式来表达自己的态度和情感。因此，如何结合社交媒体上的图片、视频等富文本信息来分析用户的情感倾向给传统的单模态文本情感分析带来了新的挑战。一方面，不同于传统的文本情感分析
COMSOL是一款基于多物理场的仿真模拟软件，在全球各著名高校，COMSOL Multiphysic已经成为教授有限元方法以及多物理场耦合分析的标准工具，在全球500强企业中，COMSOL Multiphysic被视作提升核心竞争力，增强创新能力，加速研发的重要工具。COMSOL包含了结构力学模块、化学工程模块、热传递模块、CAD导入模块、地球科学模块、射频模块等。如果您对COMSOL Multi
转载
2024-05-17 09:17:37
61阅读
1.什么是多态2.多态有什么优势3.多态怎么用概念:通过继承实现的不同对象调用相同的方法，表现出不同的行为，称之为多态。多态有什么优势;1、提高了代码的维护性(继承保证)2、提高了代码的扩展性(由多态保证)public class Animal
{
public virtual void Eat()
{
Console.W
转载
2024-01-30 01:52:13
68阅读
对阅读的十八篇深度多标签论文进行简要叙述。七、 2017-ICCV-Multi-label Image Recognition by Recurrently Discovering Attentional Regions 本文和上一篇文章十分相似，差别在于那个中间层，上一篇文章是用大量Caption/labels提供给中间层，让CNN输出的feature更加有semantic meaning，而本
转载
2024-08-06 18:47:08
44阅读
