企业信息安全论文文献综述
社区干货
迁移学习综述与未来展望 | 社区征文
文献《Transitive Transfer Learning in Proceedings of the 21th ACM SIGKDD International Conference onKnowledge Discovery and Data Mining - KDD ’15》使用带注释的图像作为中间域。## 为什么要进行迁移学... 参考文献《Domain-Adversarial Training of Neural Networks(DANN)》- 参考文献《Transferable Attention for Domain Adaptation》- 参考文献《迁移学习研究综述》- [联邦学习(联合学习) Federated L...
让文物“活”起来,火山引擎视频云三维重建技术揭秘
**还原**古文献四大发现 —— **殷墟甲骨、居延汉简、敦煌遗书、明清档案**,**让古籍** **以数字化的形式** **“活”起来**。该项目以 VR 互动纪录片为核心,依托**火山引擎** **多媒体实验室**最新的**三维重建技术**,复刻线下文物到 PICO 虚拟场景中,并应用**自研光场** **视频技术**,采集并惟妙惟肖的还原动态人物的光场信息,在 VR 场景中提供高自由度的观看和交互体验。在这些纪录片中,观众可以通过 PICO、抖音裸眼 VR 等方...
AI应用赛的路演PPT要怎么制作?|社区征文
但其实无非就是按照一个写论文的流程去推进:**> 1、概述:我整体做了什么?> > 2、研究背景:我为什么要研究这个?研究这个有什么用?> > 3、模型构建:我是怎么开展研究的?> > 4、研究成果:我的最终研究有什么... **如果可以的话建议加上【文献综述】板块来充实自己的内容,也就是讲述一下前人关于你现在研究的板块有什么前瞻性的文章,而这些文章又存在什么不足。**
特惠活动
企业信息安全论文文献综述-优选内容
企业信息安全论文文献综述-相关内容
【报名】ChatGLM 实践大赛 · 学术应用篇 | 提供培训、算力、数据
将PDF论文上传构建向量化科研知识库,在知识库内做自由问答,要求相对回答专业,且答案后要附带相关文件 。赛道3:论文综述和对比分析(Medium)**任务描述:**给定多篇论文的标题、摘要或全文,对论文的背景、... 最新进展的论文有哪些。赛道7:论文推荐和科技情报生成(Hard)**任务描述:**基于用户画像(订阅关键词+搜索浏览行为),从每日最新论文中筛选跟用户相关的1篇或多篇论文,基于论文信息(标题、作者、摘要等,也可...
GPU-部署基于DeepSpeed-Chat的行业大模型
本文以搭载了一张A100显卡的ecs.pni2.3xlarge为例,介绍如何在GPU云服务器上进行DeepSpeed-Chat模型的微调训练。 背景信息DeepSpeed-Chat简介 DeepSpeed-Chat是微软新公布的用来训练类ChatGPT模型的一套代码,该套代... 了解预训练模型的性能和表现 查阅相关文献、研究论文或开发者文档,了解模型在不同任务和数据集上的表现。通常,可以使用常见的性能指标(如准确率、召回率、F1分数等)来评估模型的性能。 考虑预训练模型的规模和复...
ICASSP 2023 | 解密实时通话中基于 AI 的一些语音增强技术
*论文地址:**https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10097252*实时特定说话人语音增强任务有许多问题亟待解决。首先,采集声音的全频带宽度提高了模型的处理难度。其次,相比非实时场景,实时场景下的模型更难定位目标说话人,如何提高说话人嵌入向量和语音增强模型的信息交互是实时处理的难点。受到人类听觉注意力的启发,火山引擎提出了一种引入说话人信息的说话人注意力模块(Speaker Attentive Module,SAM),并将其和单...
集简云上线ChatGPT文档问答,基于文档实现智能问答训练
使用特定论文、期刊、文献等作为训练文档,让ChatGPT化身学术助手,供研究者随时调阅相关资料,或针对性解答学术问题。### **3 智能阅读助手**自媒体从业者常需要花费大量时间精力进行知识管理,使用ChatGPT文档问答可以快速构建高质量的信息输入渠道,让ChatGPT帮我们阅读、总结、整理书籍和文章。### **4 企业内部知识库**企业日常生产经营会产生大量碎片化的知识资产,却常常因格式不统一的原因难以整合。使用C...
火山引擎在机器写作和机器翻译方面的最新进展
目前字节跳动自研的火山翻译平台已经有公司内外的 50 多个客户使用,支持超过 50 多种语言的互相翻译。此外,在字节跳动我们研发了 Xiaomingbot 自动写稿平台,自 2016 年上线以来,已经累计写了 60 万篇文章,覆盖了 17 项的体育赛事,支持 6 种语言,在自媒体平台上面也有 15 万的粉丝。 下面给大家展示一下 Xiaomingbot 如何自动写新闻。 我们的系统将从数据源获取到比赛信息,例如球员比赛布阵、球员的进球等等信息。同时我们还会利...
推荐系统是如何做召回的?
推荐系统示意图(引用自阿里巴巴DIN论文) # 一、什么是召回?相对于排序而言,召回不是一个太常见的词,有一些统计学知识背景的同学可能还会把它和混淆矩阵中的召回率(recall)搞混,其实他们并没有什么关系。推荐系统的召回环节,在文献中常见的翻译有两个,一个是**match**,即匹配,有点相亲的感觉,为用户先挑选一些合适的对象,然后再一个个细聊(排序);另一个是**candidate generate** ,即生成候选集,有点招聘的感觉,为用户先搜罗...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF 恶意软件家族分类第四名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测挑战赛第四名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名,Datacon 大数据安全分析比赛第五... 笔者总结了2021年自然语言处理的一些经典案例(论文和AI比赛),希望能够启发大家的思维,最终推动自然语言处理的发展与进步。由于自然语言处理的细分领域较多,鉴于篇幅和时间的原因,以下主要介绍其中的几大方面:预训练...
图谱构建的基石: 实体关系抽取总结与实践|社区征文
我利用业余时间又重温了经典的实体关系抽取论文,并运用所学在相关算法大赛中进行了实践,取得了第四名的成绩。# 问题研究## 问题定义从结构化(如表格)、半结构化(如JSON)和非结构化(如纯文本)数据中获取形式为... (渣津龙岗商周遗址-相关文献-《江西考古资料汇编·修水发现二处古文化遗址》)。## 问题分析实际上,常见的实体及其关系并不都是相互独立的,往往存在嵌套、一对多等问题。常见的关系类型如图所示: