插入(S)-设计特征(E)-回转... V UG_MODELING_REVOLVED_FEATURE Global
This blog is about how to create a project with Oracle Policy Modeling.
上个月Meta提出的Segment Anything Model（SAM）希望在视觉领域通过Prompt+基础大模型的套路来解决目标分割的问题。经过实测，在大多数场景中SAM的表现都足够惊艳，并且基于SAM的各种二创工作也爆发了比如 检测一切的Grounded-Segment-Anything(https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything)，将Segment Anything扩展到医学图像领域 。但目前中文社区似乎并没有怎么对SAM的模型做细致的解析，所以这里 fork了SAM仓库并且对模型实现部分做了详细的代码解析，fork仓库的地址如下：https://github.com/Oneflow-Inc/segment-anything 。
要在 Excel 中编写规则，您只需在表中编写规则，并使用 Oracle Policy Modeling 样式标识单元格中的信息类型，
进入Designer，打开CDO页，找到要增加字段的CDO，打开，切换到Fields页，点击下面的Add按钮。
Thaker Nayl，博士，2013年硕士毕业于瑞典Lulea University of Technology，毕业论文题为《Modeling, Control and Path Planning for an Articulated Vehicle》，2015年博士毕业于瑞典Lulea University of Technology，毕业论文《On Autonomous Articulated Vehicles》，现任教于伊拉克University of Information Technology & Communications。
Leading software designers have recognized domain modeling and design as critical topics for at least 20 years, yet surprisingly little has been written about what needs to be done or how to do it. Although it has never been formulated clearly, a philosophy has emerged as an undercurrent in the object community, a philosophy I call domain-driven design.
authors:: Zheng Huang, Jing Ma, Yushun Dong, Natasha Zhang Foutz, Jundong Li container:: Proceedings of the 45th international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval year:: 2021 DOI:: 10.1145/3477495.3531801 rating:: ⭐⭐ share:: false comment:: 强调用户之间的社交关系建模，使用耦合的 RNN 相互更新用户和 POI 表示
Survey: Transformer based Video-Language Pre-training
我们在3D角色模型与动画设定上积累厚实，在卡噗角色设定中，我们做了很多的风格尝试以及整体配饰穿搭，去达到新锐时尚的品牌目标。回看角色设定已超过100体，在此分享整体设计思路过程与百图斩。 早期卡噗设计，我们专注于确定角色的整体比例与样式，并在设计优化后将所有内容稳定地应用到系统中。卡噗服务启动后的一年，我们花更多时间来确定角色的时尚风格。本文将详细分享卡噗角色样式的设计过程。 In the early design stage of 3D avatar service Kapu, we focuse
继续搬运mixed placement, 前文回顾请参阅 《新技术 | Innovus Mixed Placer》《新技术 | Mixed placement flow 开篇》《新技术 | Innovus mixed placement 几种flow》。
欢迎来到「澜舟论文领读」专栏！快乐研究，当然从研读 paper 开始——澜舟科技团队注重欢乐的前沿技术探索，希望通过全新专栏和大家共同探索人工智能奥秘、交流 NLP「黑科技」，踩在「巨人」肩上触碰星辰！
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
DiT作为效果惊艳的Sora的核心技术之一，利用Difffusion Transfomer 将生成模型扩展到更大的模型规模，从而实现高质量的图像生成。
ACL2020 Best Paper有一篇论文提名奖，《Don’t Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks》。这篇论文做了很多语言模型预训练的实验，系统的分析了语言模型预训练对子任务的效果提升情况。有几个主要结论：
很多人的“记忆”并没那么好,特别是对名字.这些年各种各样的transformer涌现出来,各有各的优势,但是他们的名字却不能直白的看出该版本的transformer到底做了什么.这篇的目的就是把所有流行的transformer进行清晰简单的分类,以便大家对transformer家族快速梳理
很多人的“记忆”并没那么好,特别是对名字.这些年各种各样的transformer涌现出来,各有各的优势,但是他们的名字却不能直白的看出该版本的transformer到底做了什么.这篇的目的就是把所有流行的transformer进行清晰简单的分类,以便大家对transformer家族快速梳理。
近年来，测量和模拟得到的地球系统数据急剧增加，已经超出了当前我们处理、理解和使用这些数据的能力。机器学习方法的兴起为我们提供了机会促进我们处理、分析以及从大量的地球系统数据中学习，并应用到模式参数化和预测。此专刊将征集利用机器学习促进地球系统建模的稿件，包括为推动地球系统建模开发的新机器学习方法（比如可解释性机器学习算法、物理指导算法、因果推断和混合模型）以及地球系统建模的机器学习应用（比如天气和气候的可预测性、机器学习参数化、不确定性量化）。
WISE-750是一款集成机器学习功能的以太网高速同步采集模块，集AI采集、PHM健康检测、数据上传功能于一身，只需使用配置软件进行参数修改配置即可使用。
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。
http://inmoncif.com/registration/datamodels/index.php
Probabilistic modeling is a powerful approach for analyzing empirical information. We de- scribe Edward, a library for probabilistic modeling. Edward’s design reflects an iterative process pioneered by George Box: build a model of a phenomenon, make inferences about the model given data, and criticize the model’s fit to the data. Edward supports a broad class of probabilistic models, efficient algorithms for inference, and many techniques for model criticism. The library builds on top of TensorFlow to support distributed training and hardware such as GPUs. Edward enables the development of complex probabilistic models and their algorithms at a massive scale.
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Transformer（Cross-modal Transformer） 捕获，而全局视频上下文 由时间Transformer（Temporal Transformer） 捕获。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者：Xavier Amatriain 翻译: 炼丹小生（炼丹笔记） 很多人的“记忆”并没那么好,特别是对名字.这些年各种各样的transformer涌现出来,各有各的优势,但是他们的名字却不能直白的看出该版本的transformer到底做了什么.这篇的目的就是把所有流行的transformer进行清晰简单的分类,以便大家对transformer家族快速梳理 简介 Transformer是什么就不用多说了,2017年开始至今引用量将近4w的论文<Attention
We propose Edward, a Turing-complete probabilistic programming language. Edward builds on two compositional representations---random variables and inference. By treating inference as a first class citizen, on a par with modeling, we show that probabilistic programming can be as flexible and computationally efficient as traditional deep learning. For flexibility, Edward makes it easy to fit the same model using a variety of composable inference methods, ranging from point estimation, to variational inference, to MCMC. In addition, Edward can reuse the modeling representation as part of inference, facilitating the design of rich variational models and generative adversarial networks. For efficiency, Edward is integrated into TensorFlow, providing significant speedups over existing probabilistic systems. For example, on a benchmark logistic regression task, Edward is at least 35x faster than Stan and PyMC3.
Fuyu 模型由ADEPT创建，作者是 Rohan Bavishi、Erich Elsen、Curtis Hawthorne、Maxwell Nye、Augustus Odena、Arushi Somani、Sağnak Taşırlar。
语言Transformer的成功主要归功于masked language modeling（MLM） 的预训练任务，其中文本首先被标记为语义上有意义的片段。在这项工作中，作者研究了masked image modeling（MIM） ，并指出了使用语义上有意义的视觉标记器（visual tokenizer） 的优势和挑战。作者提出了一个自监督的框架iBOT ，它可以通过在线标记器（online tokenizer） 执行mask预测。
【导读】专知内容组整理了最近六篇推荐系统（Recommended System）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Attention-based Group Recommendation（基于注意力机制的群组推荐） ---- ---- 作者：Tran Dang Quang Vinh,Tuan-Anh Nguyen Pham,Gao Cong,Xiao-Li Li 机构：Nanyang Technological University 摘要：Recommender systems are wide
这是一个很长的书单（100本+） “You wont become an algorithmic genius savant extraordinaire philanthropist billion
本文主要介绍了自然语言处理（NLP）中的常用数据集，包括文本分类、语言建模、图像描述、机器翻译、问答系统、语音识别和文档摘要等任务。文章还提供了许多用于练习和评估的数据集，以便读者可以更好地了解这些任务和应用场景。同时，还介绍了一些可以用于获取这些数据集的资源和途径。
在为软件组织提供服务时，我一直采取拿来主义的做法，不拘泥于流派或风格，着力于细节和应用。如果硬要说出本书的几个主要思想来源，我认为应该是Ivar Jacobson、Alistair Cockburn、Peter Coad和高焕堂。
本文提出了一种用于视频动作识别的Temporal Segment Networks (TSN) 架构，该架构能够捕捉长时间视频中的动作信息。TSN 架构将视频分割成多个时间片段，在每个时间片段内进行特征提取和表示，然后使用一种段间共识函数将来自不同时间片段的表示结合起来，以获得整个视频的表示。实验表明，TSN 架构在视频动作识别任务上比其他现有方法具有更好的性能，同时减少了计算量。
对于初学NLP的人，了解NLP的各项技术非常重要；对于想进阶的人，了解各项技术的评测指标、数据集很重要；对于想做学术和研究的人，了解各项技术在对应的评测数据集上达到SOTA效果的Paper非常重要，因为了解评测数据集、评测指标和目前最好的结果是NLP研究工作的基础。因此，本文整理了常见的32项NLP任务以及对应的评测数据、评测指标、目前的SOTA结果以及对应的Paper。
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国际顶级会议WWW2020将于4月20日至24日举行。始于1994年的WWW会议，主要讨论有关Web的发展，其相关技术的标准化以及这些技术对社会和文化的影响，每年有大批的学者、研究人员、技术专家、政策制定者等参与。以下是蚂蚁金服的技术专家对入选论文《Enhanced-RCNN: 一种高效的比较句子相似性的方法》做出的深度解读。
A Complete Guide of SAP Variant Configuration SAP变式配置的完整指南
做这个分析用到的R包是 ENMtools，用到的函数是 identity.test()
Entity Framework Core：https://docs.microsoft.com/zh-cn/ef/core/
三维人体建模作为计算机人体仿真的一个组成部分，一直是人们研究的热点之一。自交互式计算机图形学诞生之日起，就有学者不断探索计算机人体建模技术。从线框建模、实体建模、曲面建模发展到基于物理的建模，已取得重大进展。3维度人体建模在医学图像、生物医学、手势识别、视频会议、视频游戏、自动新闻播放、电影制作、材料变形、图象压缩等方面都有实际应用价值。
🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/
简单地说，企业数据的安全性和可访问性不应被视为企业的资产。数据安全图的目的是描述哪个参与者（个人、组织或系统）可以访问哪些企业数据。这种关系可以用两个对象之间的矩阵形式表示，也可以用映射表示。该图还可用于证明遵守数据隐私法和其他适用法规（HIPAA、SOX等）。该图还应考虑企业的合作伙伴或其他方可能访问公司系统的任何信任影响，例如信息可能由其他人管理的外包情况，甚至可能托管在不同的国家。
在Query 扩召回项目中，通过各种手段挖掘出一批同义词，想对其进行流程化，所以考虑加上语义推断，在同事的推荐下使用了 ESIM 模型，据了解这个模型在近两年横扫了好多比赛，算是 NLI (Natural Language Inference) 领域未来几年一个很难绕过的超强 baseline 了，单模型的效果可以达到 88.0% 的 Acc。
本文介绍了聊天机器人技术的研究进展，从系统框架、自然语言理解、对话管理、自然语言生成等方面进行了详细阐述，并对当前面临的挑战和未来的展望进行了分析。
聊天机器人系统框架图 今天看到了一篇关于聊天机器人的一个不错的资源汇总： https://www.52ml.net/20510.html 进去看看先大概了解了一下都有哪些主要的概念： 原文：巨头们都很重视的聊天机器人，你不进来看看吗？ 理想的 chatbot 什么样 现在的 bot 什么样 ｜处理任务 ｜聊天－搞笑
当前开放域的评论生成常常产生重复且无趣的回复。作者认为原因是直接使用真实用户评论会带入大量的噪音，比如同一篇文章会有多个、且可能相互矛盾的评论，并且由于检索方法会比较刻板，最终导致生成的结果问题。因此文章提出了结合检索和生成的方法，利用已有用户评论和检索出相关评论，训练一个打分器scorer（怎么训练呢？）。然后利用这些评论和文章，作为copy机制生成模型的训练数据。
OWLv2 是由 Matthias Minderer、Alexey Gritsenko 和 Neil Houlsby 在《扩展开放词汇目标检测》中提出的。OWLv2 通过自训练扩展了 OWL-ViT，利用现有的检测器在图像-文本对上生成伪框注释。这导致在零样本目标检测方面取得了比先前最先进技术的巨大进展。
MobileViTV2 模型是由 Sachin Mehta 和 Mohammad Rastegari 在移动视觉 transformers 的可分离自我关注中提出的。
The field of financial risk control has recently seen a sudden increase in competition over the past year. Several budding enterprises find themselves currently fighting a battle on two fronts—data acquisition capabilities and algorithm technology.
.net开发框架比较 纯属个人在使用过程中的一点点体会 Web开发框架 Dynamic Data Web Site Asp.net MVC WCSF(web client software factory) Framwork版本 .net 3.5 sp1 .net3.5 sp1 .net 2.0，最新.net 3.5 最新版本 1.0 Preview 5 Feb 28 2008 等级 轻量级-适合
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