大语言模型（LLMs）虽展现出了强大的能力，但也可能产生不可预测和有害的输出，例如冒犯性回应、虚假信息和泄露隐私数据，给用户和社会造成伤害。确保这些模型的行为与人类意图和价值观相对齐，是一个紧迫的挑战。
2.段落标签： 标签：用于包裹段落文本，当p标签包含多行文本时，浏览器会自动忽略源代码中的空格和换行，多行文本间保留一个空格，p标签也可以使用align属性，设置段落对齐方式，如下图:
Non keypoint-based的目标检测模型由分类和回归分支组成，由于不同的任务驱动因素，这两个分支对来自相同尺度级别和相同空间位置的特征具有不同的敏感性。point-based的预测方法，在基于高分类置信点具有高回归质量的假设上，导致错位问题。我们的分析表明，该问题进一步具体由尺度错位和空间错位组成。
为何更改为 4096 字节扇区？ 如果您熟悉磁盘结构，就知道磁盘是被分解成扇区 的，大小通常是 512 字节；所有读写操作均在成倍大小的扇区中进行。仔细查看，就会发现硬盘事实上在扇区之间包括大量额外数据，这些额外字节由磁盘固件使用，以检测和纠正每个扇区内的错误。随着硬盘变得越来越大，越来越多的数据需要存储在磁盘的每一单位面积上，导致更多低级别错误，从而增加了固件纠错功能的负担。 解决该问题的一个方法是将扇区大小从 512 字节增加为更大的值，以使用功能更强大的纠错算法。这些算法可使每个字节使用较少的数据，从
根据分布移位发生的具体部分，域移位可分为三种类型，包括协变量移位、先验移位和概念移位
在医疗、金融、法律等领域，高质量的标注数据十分稀缺、昂贵，我们通常面临少样本低资源问题。本文从「文本增强」和「半监督学习」这两个角度出发，谈一谈如何解决少样本困境。
预测语义分割等结构化输出依赖于昂贵的每像素注释来学习卷积神经网络等监督模型。然而，在没有模型调整注释的情况下，在一个数据域上训练的模型可能无法很好地推广到其他域。为了避免注释的劳动密集型过程，我们开发了一种域自适应方法，将源数据自适应到未标记的目标域。我们建议通过构建聚类空间来发现逐片输出分布的多种模式，从而学习源域中补丁的判别特征表示。以这种表示为指导，我们使用对抗性学习方案来推动聚类空间中目标补丁的特征表示更接近源补丁的分布。此外，我们还表明，我们的框架是对现有领域自适应技术的补充，并在语义分割方面实现了一致的改进。广泛的消融和结果在各种设置的众多基准数据集上进行了演示，例如合成到真实和跨城市场景。
本文分享论文『Align and Prompt: Video-and-Language Pre-training with Entity Prompts』，由 Salesforce&ANU 提出ALPRO，进行细粒度的视频文本对齐！代码已开源！
多模态学习旨在理解和分析来自多种模态的信息，近年来在监督机制方面取得了实质性进展。
Markdown 是一种轻量级标记语言，它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档。
本文解读的是 CVPR 2020 论文《Action Segmentation with Joint Self-Supervised Temporal Domain Adaptation》，作者来自百度。针对长视频上不同动作的时空巨大差异性，这篇论文提出了基于自监督的局部和全局混合时间域迁移新方法来解决这一挑战。在三个非常具有挑战性的公开数据集上，本文提出的新方法都实现了大幅度的性能提升。
本文介绍了使用Sentieon®工具处理下一代测序数据的方法，同时利用分子条码信息（也称为唯一分子索引或UMI）。分子条码可以在测序之前在模板DNA分子的末端引入唯一标签，从而大大减少PCR重复和测序错误对变异调用过程的影响。
BN的理解，其实一句话就是：对于每个隐层神经元，把逐渐向非线性函数映射后向取值区间极限饱和区靠拢的输入分布强制拉回到均值为0方差为1的比较标准的正态分布，使得非线性变换函数的输入值落入对输入比较敏感的区域，以此避免梯度消失问题。因为梯度一直都能保持比较大的状态，所以很明显对神经网络的参数调整效率比较高，就是变动大，就是说向损失函数最优值迈动的步子大，也就是说收敛地快。BN说到底就是这么个机制，方法很简单，道理很深刻。
深度模型由于与训练和测试数据分布的匹配而实现了惊人的性能。然而，这种假设在实际世界中是脆弱的，因为收集训练数据以覆盖通用分布是不可能的。因此，在推理时遇到的未见分布会导致性能退化，这源于分布转移。
---- 新智元报道 来源：专知 【新智元导读】在这份综述中，作者对SSML的最新进展进行了全面回顾，并沿着三个正交轴进行分类：目标函数、数据对齐和模型架构。 多模态学习旨在理解和分析来自多种模态的信息，近年来在监督机制方面取得了实质性进展。 然而，对数据的严重依赖加上昂贵的人工标注阻碍了模型的扩展。与此同时，考虑到现实世界中大规模的未标注数据的可用性，自监督学习已经成为缓解标注瓶颈的一种有吸引力的策略。 基于这两个方向，自监督多模态学习(SSML)提供了从原始多模态数据中利用监督的方法。 论文
在现实世界中，数据往往存在各种各样的问题，例如：图片分类模型对标注数据的依赖性很强、标注图片数据难以获取、大量未标注数据存在、针对某个场景的数据量过小…等等问题。
理解对象是计算机视觉的核心问题之一。传统方法而言，理解对象任务可以依赖于大型带注释的数据集，而无监督方法已经消除了对标签的需求。近来，研究人员试图将这些方法扩展到 3D 点云问题上，但无监督 3D 学习领域却进展寥寥。
本文分享论文『KD-VLP: Improving End-to-End Vision-and-Language Pretraining with Object Knowledge Distillation』，由上科大&Intel&MSRA联合提出基于知识蒸馏的端到端多模态预训练模型《KD-VLP》。
视频活动定位（Video activity localisation）因其在自动定位未修剪和非结构化视频中，根据语言描述定位最显著视觉片段方面的实际价值，获得了越来越多的关注。对于监督模训练，必须对一个句子对应视频段的开始和结束时间进行时间标注。这种标注不仅代价非常大，而且对模糊性和主观注释偏差也很敏感。
前两篇专栏我们介绍了人脸表情识别的相关概念以及研究现状，并且了解了基于图片的人脸表情识别常用的数据集和预处理方法。接下来两篇专栏，笔者将从近5年基于图片的人脸表情识别的论文中推荐一些个人觉得具有代表性或创新性工作。
最近用于对象检测的深度学习方法依赖于大量的边界框注释。收集这些注释既费力又昂贵，但当对来自不同分布的图像进行测试时，监督模型并不能很好地推广。领域自适应通过使现有标签适应目标测试数据来提供解决方案。然而，领域之间的巨大差距可能会使适应成为一项具有挑战性的任务，从而导致不稳定的训练过程和次优结果。在本文中，我们建议用一个中间域来弥合领域差距，并逐步解决更容易的适应子任务。该中间域是通过平移源图像以模仿目标域中的图像来构建的。为了解决领域转移问题，我们采用对抗性学习来在特征级别对齐分布。此外，应用加权任务损失来处理中间域中的不平衡图像质量。 实验结果表明，我们的方法在目标域上的性能优于最先进的方法。
十七、图像转换 43、 SPatchGAN: A Statistical Feature Based Discriminator for Unsupervised Image-to-Image Translation 对于无监督的图像到图像转换，提出一种判别器架构专注于统计特征而不是单个patch感受野。与现有方法对生成器施加越来越多的约束不同，方法通过简化框架促进了形状变形并增强细节。 所提出的方法在各种具有挑战性的应用中优于现有模型，包括自拍到动漫、男性到女性和眼镜去除等应用。 44、 Dual
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Markdown提供了一个特殊符号 > 用于段首进行强调，被强调的文字部分将会高亮显示
论文标题：《Object Detection for Aerial Images With Feature Enhancement and Soft Label Assignment》
今天给大家介绍一篇加州大学伯克利分校研究人员发表在NeurlIPS2019上的一篇文章“Evaluating Protein Transfer Learning with TAPE”，本文提出了一种使用多任务基准来评估蛋白质嵌入模型性能的方法：TAPE。
用于语义分割的实域自适应仿真已被积极研究用于自动驾驶等各种应用。现有的方法主要集中在单个源设置上，无法轻松处理具有不同分布的多个源的更实际的场景。在本文中，我们建议研究用于语义分割的多源域自适应。具体来说，我们设计了一个新的框架，称为多源对抗域聚合网络（MADAN），它可以以端到端的方式进行训练。首先，我们为每个源生成一个具有动态语义一致性的自适应域，同时在像素级循环上一致地对准目标。其次，我们提出了子域聚合鉴别器和跨域循环鉴别器，以使不同的适应域更紧密地聚合。最后，在训练分割网络的同时，在聚合域和目标域之间进行特征级对齐。从合成的GTA和SYNTHIA到真实的城市景观和BDDS数据集的大量实验表明，所提出的MADAN模型优于最先进的方法。
css写在style标签中，style标签一般写在head标签里面，title标签下面。
表单是信息添加、录入的通用形式，合理的表单设计能减轻用户负担。这里码匠提供了一些表单设计的简单技巧。
1.Geometry-Guided Ray Augmentation for Neural Surface Reconstruction with Sparse Views
当标记样本有限时，作为一种利用大量未标记样本的新范式, 自监督学习（Self-Supervised Learning，SSL）正在兴起。SSL在自然语言和图像学习任务上取得了很好的性能。最近，有一种趋势是使用图神经网络将这种成功扩展到图数据。
问题1ーーA项目涉及跨部门、跨公司，多个团队协同工作，经常存在各个团队需求未对齐，导致已开发好的功能频繁返工。
将知识从已有的标记域转移到新的域时，往往会发生域转移，由于域之间的差异导致性能下降。 领域适应是缓解这一问题的一个突出方法。 目前已有许多预先训练好的神经网络用于特征提取。 然而，很少有工作讨论如何在源域和目标域的不同预训练模型中选择最佳特性实例。通过采用强化学习我们提出了一种新的方法来选择特征，再两个域上学习选择最相关的特征。具体地说，在这个框架中，我们使用Q-learning来学习agent的策略来进行特征选择， 通过逼近action-value来进行决策。 在选择最优特征后，我们提出一种对抗分布对齐学习来改进预测结果。 大量的实验证明，该方法优于目前最先进的方法。
补充知识：【tkinter】填坑 解决Entry、Label不能修改text、image等属性的问题
如果可以，在这些生物学家感兴趣的的问题上，比如对蛋白质进行建模预测，新的研究方法能够在多大程度上提高预测模型的表现呢？
一、Learning Modulated Loss for Rotated Object Detection
时间动作检测（TAD）是视频理解中的基本任务之一，在视频编辑，体育分析，监控录像分析以及自动驾驶[1]等领域有着广泛的真实应用。TAD旨在识别人类动作的起始和结束时间，并同时识别相应的动作类别。为了应对TAD在复杂真实应用场景中的挑战，我们专注于复杂的多标签时间动作检测（Multi-label TAD），在这种情况下，未修剪的视频中存在来自不同类别的多样化动作，通常具有显著的时空重叠。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Li_Source-Free_Object_Detection_by_Learning_To_Overlook_Domain_Style_CVPR_2022_paper.pdf 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 无源目标检测 (SFOD) 需要将在标
域适应是在标签稀缺时实现学习的一项重要任务。虽然大多数工作只关注图像模态，但存在许多重要的多模态数据集。为了利用多模态进行域适应，我们提出了跨模态学习，我们通过相互模仿来加强两种模态的预测之间的一致性。我们限定网络对标记的数据做出正确的预测，并对未标记的目标域数据进行跨模态的一致性预测。无监督和半监督的域适应 settings 的实验证明了这种新颖的域适应策略的有效性。具体来说，我们评估来自 2D 图像、3D 点云或两者都有的 3D 语义分割任务。我们利用最近的自动驾驶数据集来产生各种各样的域适应场景，包括场景布局上、光照上、传感器设置上、天气上的变化，以及 synthetic-to-real 的设置。在所有域适应场景中，我们的方法显著地改进了以前的单模态域适应的 baseline 。
1、如何重写input radio、checkbox样式？ 2、inline-block元素设置了overflow:hidden后，它的兄弟元素（也是inline-block）出现了下沉，两者没有水平对齐。 原因：inline-block默认的对齐方式baseline(基线对齐)。 正常情况下，line-block元素的基线是其内部最后一个行内元素基线。 在内容非空或者overflow不为visible的情况下，它的基线是其下边距。 inline-block设为overflow:hidden后，因
今天给大家介绍由新南威尔士州悉尼大学数学与统计学院Yingxin Lin等人在《bioRxiv预印本》上发表了一篇名为“scJoint: transfer learning for data integration of single-cell RNA-seq and ATAC-seq”的文章。文中提出了一种整合scRNA-seq和scATAC-seq数据的异构集合的转移学习方法（scJoint）。scJoint使用一个神经网络来同时训练标记和未标记的数据，并将两种模式的细胞嵌入一个共同的低维空间，从而在一个整合的框架中实现标记转移和联合可视化。
我们在使用条码标签打印软件设计制作标签时，会使用到很多元素，比如文字、图形、条形码、二维码等等。我们在输入这些元素的时候会出现参差不齐的现象，为了美观，需要按照一定的方式将这些元素快速对齐。下面就详细介绍操作方法。
在推荐系统中，冷启动或长尾是一个常见的问题，模型在数据量较少的user或item上的预测效果很差。造成冷启动样本预测效果不好的重要原因之一是，冷启动样本积累的数据比较少，不足以通过训练得到一个好的embedding（通过user或item的id，映射到一个可学习的向量），进而导致模型在这部分样本上效果较差。我曾经在长尾预测效果不好怎么办？试试这两种思路中介绍过长尾问题的2种解法。
由于B端产品的复杂性，表单往往呈现出字段多类型杂等特点；但是一个糟糕的表单会极大影响用户信息的录入，从而影响整个产品的体验。
我们的目标是在一个标签可用的数据集(源)上训练神经网络，并在另一个标签不可用的数据集(目标)上保证良好的性能。
1.Interactive Segmentation as Gaussian Process Classification(CVPR 2023)
论文：DeepLink: A Deep Learning Approach for User Identity Linkage
在标签打印软件中制作标签的时候，有的时候标签内容比较多，文字长短不一，如果不好好排版的话，会感觉很乱，为了标签的美观，在标签打印软件中添加完需要的文字之后，可以选择我们想要排版的文字，点击软件中的对齐按钮，使标签内容迅速对齐。具体操作如下：
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