写着一系列文章，主要是帮助自己构建知识树，也是与广大网友多多讨论交流 正文 在写论文前我们需要阅读大量的文献，这就涉及到如何高效阅读论文： 怎么看论文 那在看论文的途中，我们也需要开始着手去确定研究选题，那就涉及到： 怎么确定研究选题 最后就是写论文了： 怎么写论文 参考资料
20220222 今天是20220222超级有爱日，新学期第一次集体跑步～考研成绩出了，几家欢乐几家愁～刚不可久，柔不可守，其实都是殊途同归，或早或晚，大家都将拥有平凡但绚丽的人生 20220219 心血来潮和杨总吃了个烤肉自助，一会儿就吃饱了，看着旁边年轻人热火朝天一盘盘大肉吃的美滋滋，真心羡慕～～～人不再年
当前方法存在的问题 首先，注意模型大多是单词级的局部注意，缺乏对图像整体的掌控。其次，模型在训练和测试之间存在“暴露偏差”。最后，存在训练损失和评估指标不匹配的问题。模型在训练时通常使用交叉熵损失，而在测试时一般使用BLEU、METEOR、ROUGE-L、CLDEr这样的指标来评估生成语句的
词向量 参考论文: Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space CBOW (Continuous Bag-of-Word): 挑一个要预测的词，来学习这个词前后文中词语和预测词的关系。 Skip-Gram: 使用文中的某个词，然后预测这个词周边的词。相比 CBOW 最大的不同，就是剔除掉了中间的
目录AbstractTermProblem Definition流程PointNetNetVLAD（要反复读）Metric LearningPermutation Invariant数据处理和结果分析 Abstract Unlike its image based counterpart, point cloud based retrieval for place recognition has remained as an unexplored and unsolved prob
如何评价MEM学位论文 MEM学位论文评价维度如下： 选题（为什么要选这个题目，价值与意义）摘要（是否传达了关键信息）研究背景（背景描述是否显示了问题的重要性）问题识别（依据什么方法识别问题，问题是否有代表性，是否有数据支持，各个问题之间是否有关联性）研究方法（依据什么样的理论或者方法来
目录 1. 论文相关 2. 数据集概述 2.1 内容介绍 3. 模型性能比较 1. 论文相关 GraphQuestions [Su et al. 2016] 源自论文：On Generating Characteristic-rich Question Sets for QA Evaluation 数据集：https://github.com/ysu1989/GraphQuestions 2. 数据集概述 该数据集基于知
论文题目：GAN Prior Embedded Network for Blind Face Restoration in the Wild 翻译：用于野外盲人脸恢复的GAN先验嵌入式网络 解决的问题： 如何利用GAN作为图像先验设计，用于现实人脸图像复原 提出的方法：GPEN. 步骤： 首先训练一个用于高质量人脸图像生成的GAN，并将其作为先验解码
系统开发完了，论文也写完了，下一步就是查重，那查重时要注意什么呢？ 查重注意事项 我的建议，论文第一版完成之后，先进行初稿的查重，之后再将论文交给导师批阅，导师看了初稿给你建议后，这时候你可以将导师的建议、重复率高的地方，一并修改完成，减少重复
1.这篇文章究竟讲了什么问题？ 分析读者情绪与不同情境的相关性，探讨优化读者阅读体验的实践路径 2.这是否是一个新的问题？ 是的 3.这篇文章要验证一个什么科学假设？ 读者面部表情与多个情境之间具有相关性 4.有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在这领域值得关注的研究员？ 智慧图书馆： 1
1.这篇文章究竟讲了什么问题？ 从适切性，现状，存在问题和提升路径几个角度来研究学习者情绪识别方法 2.这是否是一个新的问题？ 不是 3.这篇文章要验证一个什么科学假设？ 没有要验证的假设 4.有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在这领域值得关注的研究员？ Happy S L， Dasgupta A， Patnaik
首先给出论文地址和代码， Reinforcement Learning Based Scheduling Algorithm for Optimizing Age of Information in Ultra Reliable Low Latency Networks 从题目可以得知， 这是一篇有关强化学习的论文， 具体的工作是用A3C算法来优化10个sensor的AOI以及保证URLLC，所谓URLLC，即
Preface 之前同学读研选导师，帮忙参考了一下。我发现有些老师很年轻，但是 Google Scholar 各项数据都高得离谱（主要是 citation 和 h-index ），甚至轻松碾压一些在人口耳的小牛导。直觉上来说这种应该是数据虚高了，我猜测是因为老师之间合作比较多，一篇文章挂好几个老师的名字，而这种
作为大学生，没有什么比写论文更重要了。无论是日常论文作业，还是毕业论文设计，都需要认真对待才能产出高质量作品。提起写论文，前期的资料准备，自然必不可少！除了知网、维普、万方、超星等常见资料平台，部分专业还可能涉及英文甚至专业网站。无论哪种网站，下载后的资料基本都是PDF格
YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 原文链接： [2004.10934] YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection (arxiv.org) Abstract 摘要 学界有大量的声称能够提升CNN的方法，在大量数据集中对这些改进方法进行验证，以及对他们进行理
这篇文章标题虽然包含了人机交互，但是对人机交互部分进行过多描述 1.这篇文章究竟讲了什么问题？ 采用迁移学习的方法，利用人脸表情数据集训练了几个卷积神经网络模型 2.这是否是一个新的问题？ 不是 3.这篇文章要验证一个什么科学假设？ 使用迁移学习提高人脸表情识别的精度。 4.有哪些相
1 前言 Cora 数据集由机器学习论文组成，是近年来图深度学习很喜欢使用的数据集。在数据集中，论文被分为以下七类之一： 基于案例 遗传算法 神经网络 概率方法 强化学习 规则学习 理论 论文的选择方式是，在最终语料库中，每篇论文至少引用一篇论文或被至少一篇论文引用（即至少有
在你为你的Dissertation开始长时间的写作之前，你将需要检查以下的具体标准： 字体的限制：最大和最小;是否包括表格，摘要的参考列表和附录内的单词。 哪些章节需要按照怎样的顺序排列?每个章节会有哪些类型的材料? 适用于附录而不是正文的内容类别 计划或指引 论文最重要的自然是结
相信写论文的同学们都遇到过这样的问题，下载的参考论文几乎是caj格式的，很不方便引用，这时最好是能转换成Word了，市场上支持这种格式转换的产品十分的少，还需要付费才能转换，而论文下载本身就花了钱，这样成本太高，那些免费处理的也不能批量转换，一个个转换效率很低。所以，今天就给大家推荐
文章目录 2020Automatic Label Correction for the Accurate Edge Detection of Overlapping Cervical Cells 2021Contour Proposal Networks for Biomedical Instance Segmentation 2020 Automatic Label Correction for the Accurate Edge Detection of Overlapping C
谈到查找论文，首先想到的是知网、sci、万方数据、百度学术等等。在论文引用和下载时上述方法都存在一定的弊端： 知网和万方在查找中文文献时具备一定优势，但外文文献的查阅属实不敢恭维；sci主要用于查找英文文献，但并不方便引用；百度学术搜索范围广，但下载困难，引用也存在问题。 这几
目录 对比学习论文综述【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili 1. 百花齐放 2.CV双雄 3. 不用负样本 4. Transformer 对比学习论文综述【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili 1. 百花齐放 18-19年中 方法、模型、目标函数、代理任务都还没有统一。 （1）InstDisc：https://arxiv.org/abs/1805.
论文题目：《Improving Object Localization with Fitness NMS and Bounded IoU Loss》 发现这篇文章网络上资源较少，来写一下自己看完这篇文章的一些想法，可能不成熟，欢迎指正。谢谢！ 本文对于NMS进行了改进，提出了一个叫Fitness NMS的模块，在DeNet基础上进行的改进。 文章介绍了一
学位论文一般用中文撰写（外语专业除外）。学位论文一般应由以下四个部分组成： （一）前置部分：封面、扉页、致谢（仅限外语专业）、独创性声明和关于论文使用授权的说明、中文摘要、英文摘要、目录、附表与插图清单（必要时）、主要符号表（必要时）； （二）主体部分：引言（或绪论）、正文、结论（或建议）、参考文
时间管理 在一些评论的推动下，我终于决定在这里写下我对时间管理的一些想法。事实上，我已经就这个问题起草了一些东西，但我很快意识到，我自己在时间管理方面的经验在很大程度上仍然是一项工作（你应该看看我积压的需要写的论文），我在这个问题上还没有一个连贯或明确的理念（除了我对
