毕业啦！你是否为了论文的通过而发愁？

原文代码摘要本文研究的是文档级关系抽取，即从文档中抽取出多个实体之间的关系。现有的方法主要是基于图或基于Transformer的模型，它们只考虑实体自身的信息，而忽略了关系三元组之间的全局信息。为了解决这个问题，本文提出了一种新的方法，它通过预测一个实体级关系矩阵来同时捕获局......

开源项目推荐ldap-operator用于部署和管理LDAP目录的KubernetesOperator。UpdatecliUpdatecli是一个用于应用文件更新策略的工具。每个应用程序“运行”时都设计为可在任何地方使用，它会检测是否需要使用自定义策略更新值，然后根据该策略应用更改。AlazAlaz是一个开源D......

前言 Meta研究者提出了一种改进思路，利用SAM的掩码图像预训练(SAMI)。这是通过利用MAE预训练方法和SAM模型实现的，以获得高质量的预训练ViT编码器。这一方法降低了SAM的复杂性，同时能够保持良好的性能。本文转载自机器之心仅用于学术分享，若侵权请联系删除欢迎关注公......

代码原文地址摘要现有的大多数方法在确定关系类型之前，需要先识别出所有的实体，这样就忽略了实体提及和关系类型之间的交互。本文提出了一种新颖的联合抽取范式，把相关实体看作是关系的参数（首先检测一个关系，然后提取相应的实体作为关系的参数）。本文在这个范式下采用了一个分层......

工具/快捷键可以节省时间，这样就有时间玩耍啦！偷懒是好事情，懒是第一生产力！找到自己的节奏，不要被别人所干扰~只保留文本粘贴选项-快速访问工具栏-选择“所有命令”-找到“粘贴并只保留文本”-添加-移到最上边，按alt+1就可以了。去除空行复制之后粘贴到浏览器地址栏，然后左键连......

论文精读：基于图神经网络的时间序列模型（预测任务部分）论文链接：https://arxiv.org/abs/2307.03759一、摘要时间序列数据的复杂在于涉及时间和变量之间的复杂相互作用以及变量之间的关系。与其他深度学习方法相比，图神经网络（GraphNeuralNetworks，GNNs）可以明确地建模变量间关系（多元......

Abstract​ 尽管图CL方法得到了繁荣的发展，但图增强方案的设计——CL中的一个关键组成部分——仍然很少被探索。我们认为，数据增强方案应该保留图的内在结构和属性，这将迫使模型学习对不重要的节点和边缘的扰动不敏感的表示。然而，现有的方法大多采用统一的数据增强方案，如统一丢弃边......

前言今天读的论文为一篇于2021年1月发表在ACMTransactionsonInformationSystems的论文，本文是一篇关于深度推荐系统自动化机器学习（AutoML）的综述，由RuiqiZheng、LiangQu、BinCui、YuhuiShi和HongzhiYin共同撰写。文章首先提出了一个抽象概念——AutoMLforDeepRecommende......

Abstract​ 现有的基于GNN的CF模型存在用户-项目交互数据的噪声，严重影响了现实应用中的有效性和鲁棒性。虽然在推荐系统中存在一些关于数据去噪的研究，但它们要么忽略了GNN消息传播中噪声交互的直接干预，要么在去噪时未能保持推荐的多样性。​ 为了解决上述问题，本文提出了一种新的......

2021（11篇）CVPR1.CalibratedRGB-DSalientObjectDetectionWeiJi,JingjingLi,ShuangYu,MiaoZhang,YongriPiao,ShunyuYao,QiBi,KaiMa,YefengZheng,HuchuanLu,LiCheng;ProceedingsoftheIEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecogn......