今天主要跟大家介绍一篇关于自适应测评（CAT）的文章，基于贝叶斯网络模型的自适应测评 文章标题：Bayesian Network Models for Adaptive Testing1、Abstract使用贝叶斯网络来创建测试人类的模型 提出了几种不同的贝叶斯网络，并通过交叉验证对它们进行了测试和比较2、Introduction2.1、CAT–计算机自适应测评传统的测评方式：就是一张考试卷，所有
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2024-04-16 10:24:29
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文章目录一、问题简介1、VRP（路径优化问题）2、VRPTW（带时间窗的路径优化问题）二、算法简介1、优化算法简介2、ALNS简介三、问题实现1、Node类2、Route类3、Parameter类4、初始解5、Destroy算子a）Random Destroyb）Greedy Destroyc）Shaw Destroy6、Repair算子a）Random Repairb）Greedy Repai
当前主流的实现小样本音色克隆的可靠方式是说话人自适应(speaker adaption)技术，该技术通常通过在预训练的多说话人文语转换 (TTS) 模型上使用少量的目标说话人数据进行微调而获得目标说话人的TTS模型。在这一任务上已经有很多相关工作，然而很多时候说话人自适应模型需要运行在手机等资源有限的设备上，需要轻量化的方案。近期，由西工大音频语音与语言处理研究组 (ASLP@NPU) 和腾讯 C
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2023-12-27 17:02:20
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在应用服务器参数自适应调整中使用Model Predictive control的意义简述 在自适应系统中，使用模型预测控制进行参数调整的意义主要在于有效处理了系统中可能存在的噪声、干扰等不确定性问题，主要在于两个方面，其一在于其在求解复杂带约束且时间无穷的最优化问题采取的思路能够有效处理不确定性，其二在于利用控制理论中的反馈校正来解决现实系统中
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2024-04-22 13:58:23
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#include<opencv.hpp>
#include<highgui.hpp>
#include<imgproc.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
/*
OpenCV中提供了自适应阈值化函数adaptiveThreshold()，该函数有两种自适应阈值化类型参数可供选择
，用来对当前像素点与领域像素
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2024-04-03 16:00:24
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在网页局部的布局上，需要采用大量的自适应，来满足不同长度数据、内容的合理呈现。以此保证页面不至于因为内容过多等原因，导致重叠、溢出、撑开等破坏整体视觉效果的情况。这里就简单谈谈几个自己碰到过的自适应问题。1、两栏自适应布局在实际项目中，常常遇到如红色线框部分的两栏自适应问题。其关键点是，左右两栏均不定宽，右侧栏条目数量不定。针对这种场景，可以采用两栏均浮动的方法。参考 Object-or
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2024-08-04 17:03:51
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（3）在线多示例学习的鲁棒性目标追踪（MILTrack）—自适应外观模型
在设计外观模型时，重要一点是对目标的表达还是对背景知识的表达。 后来已经证明，通过一个有分辨能力的分类器将目标从背景中分离出来，可以获得很好的性能。 （1）对于分类器有很多的改进，但是
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2024-07-14 12:41:14
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概念：该方法网上很多很简洁但是很难懂的公式，本文章将会由简单例子入手，一步步去理解那些公式，但是不做代码实现，毕竟只要搞懂了这个算法的思想，代码的实现其实千变万化，甚至用CV库的话根本不用写代码。为啥出现这个二值化算法，OTSU的致命缺陷在哪里？在大津算法OTSU中，由于采取的都是全局均值求出最佳全局阈值，但是在图片光照不均匀的场景，很容易把稍微模糊的边缘目标图像当作背景，为了避免这种场景，我们就
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2024-01-05 22:40:42
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©作者 | 范欣妍单位 | 中国人民大学本文介绍的是推荐系统中模型自适应的相关技术。本文将主要基于近三年已发表的顶会论文（ICML、ICLR、SIGIR、KDD、WWW、AAAI等），梳理了与模型自适应相关的研究工作，介绍了模型自适应常用的技术以及在推荐系统中的应用。这些技术可能来自其他研究领域，本文也会简单介绍模型自适应在这些领域的应用。文章最后列出了一些近期顶会的相关工作，
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2023-12-30 21:49:35
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Adapative Instance Normalize1. AdaIN简介2. 相关工作与背景2.1 批归一化 Batch Normalization2.2 实例归一化 Instance Normalization2.3 条件实例归一化 Conditional Instance Normalization3. AdaIN（自适应实例规范化）4. 模型构建4.1 结构4.2 训练5. PyTor
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2024-04-06 00:25:04
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<html>
<div id="div111" align="center">
<IFRAME id="frm" style="WIDTH: 100%" border="0" name="List" arginWidth="0"
frameSpacing="0" marginHeight="0" src="test2.h
原创
2023-05-15 14:13:54
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1.以8×8邻域划分太细，整体效果像铅笔
原创
2022-08-15 11:40:01
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# Python OpenCV 自适应图像分割
图像分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，一般是将图像划分为多个部分或对象。这对于后续的图像分析与处理（如目标检测、图像识别等）至关重要。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python和OpenCV库实现自适应图像分割。
## 什么是自适应图像分割？
自适应图像分割是一种技术，它根据图像的局部特征（如亮度、颜色、纹理等）动态地调整分割参数。这种方
原创
2024-08-08 15:50:13
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Domain Adaptation 1. 源域与目标域区别在哪？ 2. 不同的域自适应方法 Reference 含义：在经典的机器学习中，当 源域 和 目标域 数据分布不同，但是两者的任务相同时，这种 特殊 的迁移学习就是域自适应（Domain Adaptation）  
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2024-05-14 17:35:30
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目录 文章目录目录背景介绍及原理原理权重选择说明自定义实现结果对比 背景介绍及原理原理图像阈值化的一般目的是从灰度图像中分离出目标区域和背景区域，然而仅仅通过设定全局固定阈值(对图像中的每个点其二值化的阈值都是相同的)的方法很难达到理想的分割效果。那么就需要一种方法来应对这样的情况。这种办法就是自适应阈值法(adaptiveThreshold)，它的思想不是计算图像的全局阈值，而是根据图像不同区域
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2024-08-15 12:43:30
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写在前面，本报告为研一自适应控制课程的课程作业的一道题，主要内容如题，使用Simulink进行仿真，欢迎同学们交流学习哦。卫星跟踪抛物面天线的俯仰角控制系统可以表示为如下形式：其中J是抛物面天线的转动惯量，B是转轴阻尼系数，由轴摩擦力和轴驱动电机的反电动势共同产生，Tc是电机的驱动转矩。假定J = 600000kgm2, B = 20000Ns/m。试设计基于Lyapunov稳定性理论的模型参考自
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2024-07-06 07:01:51
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L1自适应背景L1自适应控制算法是一种快速鲁棒的自适应控制。该算法实际上是模型参考自适应控制进行了改进，通过在控制律设计环节添加了一个低通滤波器，保证了控制律和自适应律设计的分离。 L1自适应系统机构及预备知识L1自适应控制系统结构： L1自适应控制系统可分为：被控对象、状态预测器、自适应律、控制律 被控对象：采用状态空间形式表达，其中w、θ等为参数不确定性 状态预测器：数学模型如上图所示，其中
1、自适应网络流驱动模型QoE：用户体验Throughput：网络吞吐量，某一个时刻可以看作为网络带宽Buffer：缓存占用Bitrate Controller：码率控制2、几个概念自适应网络流的优化方法分为三个大的方向：Client-side，Server-side，Network自适应视频流的目标The goal of an adaptive video player is to choose
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2024-07-30 09:27:55
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本文约1000字，建议阅读5分钟Low-Rank Adaptation大大减少了下游任务的可训练参数数量。对于大型模型来说，重新训练所有模型参数的全微调变得不可行。比如GPT-3 175B，模型包含175B个参数吗，无论是微调训练和模型部署，都是不可能的事。所以Microsoft 提出了低秩自适应(Low-Rank Adaptation, LoRA)，它冻结了预先训练好的模型权重，并将可训练的秩
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2024-03-19 10:49:42
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MFAC 算法基本原理是在每个工作点处，建立非线性系统等价的动态线性数据模型，利用受控系统的I/O数据在线估计系统的伪偏导数，然后设计加权一步向前的控制器，进而实现非线性系统数据驱动的无模型自适应控制。MFAC 有三种不同动态线性化方法的算法设计，即基于紧格式动态线性化的无模型自适应控制（Compact Form Dynamic Linear
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2024-07-08 22:56:32
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