该论文是Spark主要开发者Matei Zaharia的博士论文，全文共6章，超过4万字，是一部Spark方面的基本文献。从10月底开始，通过 社区招募，先后有35名译者，7名审校参与本论文的翻译，最
原文链接： 2000.11 A flexible new technique for camera calibration 5.pdf
资源地址：https://github.com/yuanxiaosc/BERT_Paper_Chinese_Translation
随着全球化的推进，跨文化交流变得越来越重要。在学术领域，英文论文的质量对于研究成果的传播和认可至关重要。然而，非英语母语者在撰写和润色英文论文时可能面临诸多挑战。本文将介绍 ChatGPT 如何助力英文论文翻译和润色，以提高非英语母语者的学术论文质量。
ChatGPT/GLM提供图形交互界面，特别优化论文阅读/润色/写作体验，模块化设计，支持自定义快捷按钮&函数插件，支持Python和C++等项目剖析&自译解功能，PDF/LaTex论文翻译&总结功能，支持并行问询多种LLM模型，支持清华chatglm等本地模型。兼容复旦MOSS, llama, rwkv, 盘古, newbing, claude等
本文旨在向大家介绍一款在学术研究上非常有用的AI应用项目，该项目主要功能如下：1.为ChatGPT/GLM提供了图形交互界面，ui界面简洁明了，特别优化论文阅读/润色/写作体验；2.模块化设计，支持自定义快捷按钮&函数插件，拓展性强；3.支持Python和C++等项目剖析&自译解功能；4.PDF/LaTex论文翻译&总结功能；5.支持并行问询多种LLM模型；6.支持清华chatglm2等本地模型。兼容复旦MOSS, llama, rwkv, newbing, claude, claude2等。
AlCopy探狐文案软件是一款专业的写作改写和论文翻译查重软件，无论您是在撰写电子邮件、论文还是社交媒体帖子，AlCopy mac激活版的释义工具都能为您提供支持。
本文是一篇多目标跟踪方向的调研报告，从相关方向、核心步骤、评价指标和最新进展等维度出发，对MOT进行了全面的介绍，不仅适合作为入门科普，而且能够帮助大家加深理解。
甚至一整个项目的代码，都能直接扔进去让ChatGPT帮你读，再也不怕老哥们不写注释了……
https://blog.csdn.net/weixin_43624538/article/details/90636070
本文主要介绍了物体检测领域的一些重要方法，包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO以及SSD。作者对这些方法的原理进行了详细的介绍，并通过实际案例对方法的性能进行了评估。此外，作者还讨论了这些方法在实际应用中的一些关键问题，包括如何选择合适的anchor、如何设置合适的正负样本以及如何进行数据增广等。对于每一种方法，作者都提供了详细的代码实现以及相关的数据集，可供读者进行实验和深入学习。总的来说，本文对物体检测领域的方法进行了全面的梳理和总结，有助于读者更好地理解和应用该领域的方法。
昨天，正在四川大学读研的「Ruin-TY」在微博上公开举报，南开大学物理学院学生伊某发表在《当代化工研究》2022年第15期上的论文，抄袭了自己在2019年发表于英文SCI期刊《ChemNanoMat（纳米材料化学）》上的论文。
作者丨神们自己@知乎（已授权）来源丨https://www.zhihu.com/question/557600073/answer/2705548589编辑丨极市平台本文约5000字，建议阅读10+分钟唯有不停地学习和进步，成为科技的主人而不是工具人。 人工智能的发展代表着科技的发展和更新，但是新兴技术的发展也是一把双刃剑，许多行业和工作正逐步的被AI所淘汰。 人工智能正在让很多行业消失，只是大多数人还感觉不到。 很多人以为的消失，是人的消失：干这行的人少了，少到一个都没有了，这个行业才算真正消失。 但我
首先，对于hotstuff形象理解可以参照哔哩哔哩：https://www.bilibili.com/video/BV1wJ411j7PL/?spm_id_from=333.788.recommend
【新智元导读】 在所有情况下，越是看起来“人造”的东西，我们就越容易应对。当然，一旦我们和人造生命之间的差异无法被察觉，我们的反应和面对真人的反应是完全一样的。在哪个点，情况会发生逆转——这是银翼杀手的永恒的主题——而那时，纠结自己是谁，成为人类的意义是什么的，将是机器人。 银翼杀手2049（Blade Runner 2049）的上映再次让我们不禁想象，如果人造生命和人类之间的区别消失了，将会是什么样的世界。一旦其他“非人类”几乎和我们一样“真实”，那么人之所以成为人的意义就会受到挑战。 神经科学家们已经知
2014年Ian Goodfellow首次提出Generative adversarial networks (生成对抗网络)简称GANs，生成对抗网络就开始在计算机视觉领域得到广泛应用，成为对有用的视觉任务网络之一，也是如今计算机视觉热点研究领域之一，其已经出现的应用领域与方向如下：
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这位道友，不知嗑盐途中，你是否也有阅读英文论文效率低下的烦恼？ 作为一个arXiv天天见的英语渣，本蒟蒻反正是在挖掘论文阅读神器的道路上不能自拔。 这不最近，就又被网友们种草了一款桌面翻译软件。 浅试一下，翻译PDF的效果是酱婶的： 还有逐句对照功能： 如果只是想看一眼摘要，随手截屏就OK，同样有中英文对照： 妈妈再也不用担心我删回车删到手抽筋（手动狗头）。 △PDF中直接复制出的文本有多余换行，影响翻译效果 这样的功能，来自最近更新升级的网易
作者：常佩琦 弗格森 【新智元导读】 今天介绍Github上的开源项目，专门用于更新最新的研究突破，具体说来，就是什么算法在哪一个数据集上取得了state-of-the-art 的成果，包括语音、计算机视觉和NLP、迁移学习、强化学习。在这里，你可以读懂2017机器学习领域究竟在哪些方向上取得了突破，各大前沿机构和学术大牛们在哪些方向上发力。比如，Hinton掀起深度学习革命的Capsule 网络、再到谷歌的“一个模型学习所有”“Attention is all you need”以及Facebook在机器
而且好消息是，清华大学自然语言处理组（THUNLP），刚刚整理完成了机器翻译阅读清单。
前两天我们介绍了自上而下的注意力模型通用人工智能技术之'注意力'：Top-down Neural Attention ppt论文翻译及代码，今天来看一下demo和代码 下图是Top-down Neur
本文是自己在推荐系统研究中研读的论文翻译及解读，本篇笔记非标准译文，其中包含了笔者自己对问题的部分理解，仅供参考，欢迎学习交流。
网上关于这部分内容的好文章数不胜数，都讲的特别的详细，而今天我写这篇博客的原因，一是为了加深对这部分知识的理解，二是希望博客内容能够更多的关注一些对于和我一样的新同学难以理解的细节部分作一些自己的描述，三也是为了写一下我自己的一些思考，希望能和更多的人交流。这篇文章主要内容不在于原理的详细描述，期望的是对那些原理有了整体的认识，但是总是感觉似懂非懂的朋友们有所帮助。所以内容偏向于可能对于大佬来说很简单，但是对于刚刚接触NLP的朋友来说可能不了解的部分。希望有缘的朋友看到不吝赐教。
最近两周给极客智坊新增了 PDF 文档翻译和批量网页翻译的能力，PDF 文档翻译要先支持顺序提取所有文字、链接、图片、表格，这一块还是挺复杂的，因为 PDF 本身是一个侧重表现层显示而非结构标准化的文档格式，即便是强如 Google/DeepL 的 PDF 文档解析也有不尽如人意的地方，比如下面红框是 Google 翻译 https://arxiv.org/pdf/2310.15987.pdf 这篇论文的时候提取的图片：
通过Self-Attention和Co-Attention机制，Transformer在多个多模态下游任务中达到了SOTA的性能。这些注意模块也在其他计算机视觉任务中发挥了作用，包括目标检测和图像分割等任务。与只使用Self-Attention的Transformer不同，具有Co-Attention的Transformer需要并行考虑多个Attention Map，以突出模型输入与预测的相关性。
编译：弗格森 【新智元导读】 两篇新的论文表明，神经网络可以在不需要平行文本的情况下学习翻译，这是一个令人惊讶的进步，它将可以让人们可以读懂更多语言的文档。 因为神经网络，即一种以人脑为启发的计算机算法，自动的语言翻译取得了长足的进步。但是训练这样的网络需要大量的数据：通过数以百万计逐句对应的翻译来展示人类是如何做到这一点的。现在，两篇新的论文表明，神经网络可以在不需要平行文本的情况下学习翻译，这是一个令人惊讶的进步，它将可以让人们可以读懂更多语言的文档。 “想象一下，你给一个人很多中文书籍和大量的阿拉伯语
分布式系统(Distributed System)资料 希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． 《Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks》 介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣可以去他的主页了解. 《
是一对相对矛盾的事情，我认为，也是云原生数据库最要解决的问题。不把这个问题解决好，则数据库：
Attention 机制最早是在视觉图像领域提出来的，应该是在九几年思想就提出来了，但是真正火起来应该算是 2014 年 Google Mind 团队的这篇论文 Recurrent Models of Visual Attention，他们在 RNN 模型上使用了 Attention机制来进行图像分类。
在现在的微服务系统中，客户端的一次操作往往需要经过多个模块、多个中间件、多台机器的相互协作才能完成。在这一系列的请求中，可能是串行也可能是并行，那么如何确定客户端的一次操作背后调用了哪些应用、哪些模块，经过了哪些节点，每个模块的调用先后顺序是怎样的，每个模块的性能问题如何？随着业务系统模型的日趋复杂化，分布式系统中急需一套链路追踪（Trace）系统来解决这些痛点。 分布式服务跟踪是整个分布式系统中跟踪一个用户请求的过程，包括数据采集、数据传输、数据存储、数据分析和数据可视化，捕获此类跟踪让我们构建用户交互背后的整个调用链的视图，这是调试和监控微服务的关键工具。
论文翻译：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34945787
关于POLARDB 的数据存储部分的论文翻译还在继续，此为第四部分，与IO 的实现有关_________________________________________________________________
科研人员在阅读外文文献时，经常会碰到看不懂的专业词汇或语句，需要将其复制到在线词典翻译。
来源：中国大数据 本文为你介绍RedditSota 统计的各种机器学习任务的最顶级研究成果（论文）。 该 GitHub 库提供了所有机器学习问题的当前最优结果，并尽最大努力保证该库是最新的。如果你发现某个问题的当前最优结果已过时或丢失，请作为问题提出来（附带：论文名称、数据集、指标、源代码、年份），我们会立即更正。 这是为所有类型的机器学习问题寻找当前最优结果的一次尝试。我们都无法独自完成，因此希望每一位读者参与进来。如果你发现了一个数据集的当前最优结果，请提交并更新该 GitHub 项目。 监督学习 一、
摘要：在本文中，研究者深入探索了真实世界图谱谱密度的核心。他们借用了凝聚态物理学中开发的工具，并添加了新的适应性来处理常见图形的谱特征。他们计算了单个计算节点上超过 10 亿个边的图的谱密度，证明所得到的方法非常高效。除了提供视觉上引人注目的图形指纹之外，研究者还展示了谱密度的估计如何简化许多常见的中心度量的计算，并使用谱密度估计关于图结构的有意义信息，这些信息不能仅从极值特征对推断出来。
Attention机制通俗的说，对于某个时刻的输出y，它在输入x上各个部分上的注意力，这里的注意力也就是权重，即输入x的各个部分对某时刻输入y贡献的权重，在此基础上我们先来简单理解一下Transformer模型中提到的self-attention和context-attention
选自GitHub 机器之心整理 参与：黄小天、蒋思源 今日，机器之心小编在 Github 上发现了一个良心项目：RedditSota 统计了各种机器学习任务的最顶级研究成果（论文），方便大家索引查阅。机器之心对此项目做了介绍。 项目地址：https://github.com//RedditSota/state-of-the-art-result-for-machine-learning-problems 该 GitHub 库提供了所有机器学习问题的当前最优结果，并尽最大努力保证该库是最
该 GitHub 库提供了所有机器学习问题的当前最优结果，并尽最大努力保证该库是最新的。如果你发现某个问题的当前最优结果已过时或丢失，请作为问题提出来（附带：论文名称、数据集、指标、源代码、年份），我们会立即更正。
论文名称：A Joint Many-Task Model: Growing a Neural Network for Multiple NLP Tasks
学习永无止境。本期橙子邀请到淘系技术部算法同学分别就「NLP领域」、「图神经网络」、「推荐领域」三个技术模块，结合行业技术发展与研究，重新整理历史经典综述文献与最新文献，去其糟粕，取其精华，最终沉淀出2020年值得推荐阅读的综述性文章。全文干货，欢迎分享。
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 继NIPS2016上提出对偶学习，微软亚洲研究院副院长刘铁岩等又在Arxiv上发布了一篇相关论文：对偶监督学习(Dual Supervised Learning)。 这篇论文即将正式发表在ICML2017会议上，作者包括中国科学技术大学夏应策、俞能海，和微软亚洲研究院秦涛、陈卫、Jiang Bian、刘铁岩。 论文摘要 很多监督学习任务都呈现出对偶形态，比如英译法vs.法译英、语音识别vs.文字转语音(TTS)、图像分类vs.图像生成。 由于两个对偶任
项目地址：https://github.com//RedditSota/state-of-the-art-result-for-machine-learning-problems
这家由微软支持的研究机构现在由Y Combinator创始人Sam Altman领导。它最著名的是强大的文本生成器GPT-3，但在过去的几年里，它还建立了一个教自己解魔方的机械手，一个像超人一样的电子竞技算法团队，一个能创作出令人感到舒适的音乐算法，以及能玩游戏和使用工具学习复杂策略的算法。
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与：杜伟、楚航、罗若天 本周论文主要包括微软亚研团队提出一种升级版SwinTransformer；字节跳动、约翰霍普金斯大学等机构组成的联合团队，提出了适用于视觉任务的大规模预训练方法 iBOT，该方法在十几类任务和数据集上刷新了 SOTA 结果，在一些指标上甚至超过了 MAE 。 目录： N-grammer: Augmenting Transformers with latent n-grams Swin Transformer V2:
本文是对计算所冯洋组完成，被 AAAI2020 录用的论文《Modeling Fluency and Faithfulness for Diverse Neural Machine Translation》进行解读，相关工作已开源。
不知道大家有没有苦恼于翻译各种英文文档,我一般是谷歌,有道.两个混用,谷歌是接口没有限制,一天3k调用好像没有问题(我也不记得多少了),但是没有一个实体的软件.
选自arXiv 机器之心编译 参与：李亚洲、刘晓坤、路雪 神经机器翻译近来广受关注，基于注意力的NMT逐渐流行。但是，很少有研究分析注意力到底在「注意」什么？它与对齐一样吗？本文将对此进行分析。 神经机器翻译（NMT）近期备受关注，它极大地改进了多种语言的机器翻译质量，取得了顶级的结果。神经机器翻译模型的核心架构基于常见的编译器-解码器方法，学习把源语言编码成分布式表征，并把这些表征解码成目标语言。在不同的神经机器翻译模型中，基于注意力的 NMT 逐渐流行，因为它在每一翻译步使用源句最相关的部分。这一能力使
备注：研究方向+地点+学校/公司+昵称，更快通过申请，长按加细分领域技术交流群，目前有细分领域：图像分割、图像目标检测、论文写作、车道检测、模型优化、目标跟踪、SLAM、点云处理（分割检测）、深度学习。
本文是对计算所冯洋组和腾讯微信AI团队共同完成，被 AAAI2020 录用的论文《Minimizing the Bag-of-Ngrams Difference for Non-Autoregressive Neural Machine Translation》进行解读，相关工作已开源。
编者按：在过去的一段时间，自然语言处理领域取得了许多重要的进展，Transformer、BERT、无监督机器翻译，这些词汇仿佛在一夜之间就进入了人们的视野。你知道它们具体都是什么意思吗？今天，我们就将为大家介绍三个NLP领域的热门词汇。
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