- 2025-01-01论文精读:CAUSAL DISCOVERY FROM TIME-SERIES DATA WITH SHORT-TERM INVARIANCE-BASED CONVOLUTIONAL NE
CAUSALDISCOVERYFROMTIME-SERIESDATAWITHSHORT-TERMINVARIANCE-BASEDCONVOLUTIONALNEURALNETWORKS摘要与非时间序列数据的因果发现相比,时间序列数据的因果发现需要更多的序列化样本和更长的观测时间步。提出了一种新的基于梯度的因果发现方法STIC,利用卷积神经
- 2025-01-01建立高效生产胆固醇硫酸的酵母细胞工厂-文献精读91
EstablishingKomagataellaphaffiiasaCellFactoryforEfficientProductionofCholesterolSulfate将Komagataellaphaffii建立为高效生产胆固醇硫酸的细胞工厂摘要胆固醇硫酸(CS)是一种胆固醇的硫酸化衍生物,由于其广泛的生物学和药理学活性,在医学领域具有重要应用
- 2025-01-01优化大肠杆菌菌株和发酵工艺以提高L-赖氨酸生产-文献精读94
OptimizingEscherichiacolistrainsandfermentationprocessesforenhancedL-lysineproduction:areview优化大肠杆菌菌株和发酵工艺以提高L-赖氨酸生产:综述对比酵母酵母中denovo生物合成啤酒花活性类黄酮黄腐醇-文献精读93-CSDN博客赖氨酸是一种重要的必需氨基酸
- 2024-12-30甲醇酵母代谢工程研究进展-文献精读-92
Advancesinmetabolicengineeringofmethylotrophicyeasts醇酵母代谢工程研究进展烟酰胺的生物合成-文献精读86_烟酰胺生物合成-CSDN博客 建立高效生产胆固醇硫酸的酵母细胞工厂-文献精读91-CSDN博客 黄酮类化合物及其衍生物生物合成的进展:构建酵母细胞工厂的系统策
- 2024-12-29[论文精读](神经网络加速)Eyerissv2原论文精读(一)整体结构分析与背景介绍
论文链接:Eyerissv2:AFlexibleAcceleratorforEmergingDeepNeuralNetworksonMobileDevices|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore概述Eyeriss是MIT Yu-HsinChen 团队最早于2016年推出的神经网络加速框架,Eyerissv2是其在2019年推出的改进。相比Eyerissv1,v2
- 2024-12-08【论文精读】Multi-modal Knowledge Graphs for Recommender Systems
【论文精读】Multi-modalKnowledgeGraphsforRecommenderSystems论文链接:Multi-modalknowledgegraphsforrecommendersystems年份:2020引用数:270+影响:首次将知识图谱用于多模态推荐目录【论文精读】Multi-modalKnowledgeGraphsforRecommenderSystems1.什么是
- 2024-12-07LoRA论文精读(上) Low-Rank Adaptation of Large Language Models
本篇博客针对LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels的提出背景和算法原理做了非常清晰简明的讲解,适用于想要快速了解一下LoRA底层方法的学习者。对于原文的实验和未来工作等部分的详细介绍在LoRA论文精读(下)Low-RankAdaptationofLargeLangu
- 2024-12-07【论文精读】LightGCN
【论文精读】Lightgcn:Simplifyingandpoweringgraphconvolutionnetworkforrecommendation链接:Lightgcn:Simplifyingandpoweringgraphconvolutionnetworkforrecommendation年份:2020引用数:3600+关键词:推荐系统,图神经网络目录【论文精读】Lightgcn:Simplifyi
- 2024-12-06超详细经典神经论文精读(三)——GoogLeNet
深度学习精读论文系列(三)本次所选择的论文是GoogLeNet,其使用了Inception模块这里写目录标题Abstract—摘要Introduction—引言二、RelatedWork—相关工作三、MotivationandHighLevelConsiderations—动机和高水平的考虑四、ArchitecturalDetails—架构细节五、Goo
- 2024-12-0581页PPT精读,学习如何进行智能制造工厂三年规划
解读资料来源于网络,如有侵权可联络删除。 该文档为智能制造工厂三年规划,主要围绕智能制造的愿景、目标、实现路径、重点项目及行动计划展开,旨在提升制造技术水平,实现高品质、低成本、柔性化生产,提供了全面的智能制造转型方案,包括技术创新、精益管理、自动化升
- 2024-12-01007.精读《Apache Paimon Docs - Table with PK》
文章目录1.引言2.基本概念2.1数据结构2.2桶2.3表模式3.合并引擎3.1概述3.2部分更新3.3聚合引擎4.相关组件4.1变更日志生成器4.2序列字段和行类型字段4.3压缩5.总结1.引言通过本文,我们将带领读者《ApachePaimonDocs-TablewithPK》展开讨
- 2024-11-2911月29日记录(《代码大全》(第二版)精读笔记)
在《代码大全》(第二版)中,系统考虑部分是对软件开发过程中的系统性思维和整体设计的重要探讨。作者史蒂夫·麦克康奈尔强调,软件开发不仅仅是编写代码,更是一个复杂系统的构建过程,涉及多个层面的考虑,包括需求分析、架构设计、模块划分、接口设计等。以下是对系统考虑部分的精读笔记。
- 2024-11-28【论文精读】Lora
【论文精读】Lora:Low-rankadaptationoflargelanguagemodels论文地址:Lora:Low-rankadaptationoflargelanguagemodels年份:2021引用量:8000+关键词:LLM的高效微调目录【论文精读】Lora:Low-rankadaptationoflargelanguagemodels1.背景2.Lora方法3.实验3.1
- 2024-11-2711月27日记录(《代码大全》精读笔记)
《代码大全(第二版)》是SteveMcConnell所著的经典软件开发书籍,其中关于变量和语句的讨论深刻影响了无数程序员的编程实践。以下是对这部分内容的精读体会:变量命名的重要性:变量的命名是编码中最为直观的文档形式。一个好名字能够清晰地传达变量的用途和含义,减少代码的阅读难度。书
- 2024-11-2511月25日记录(《代码大全》(第二版)精读笔记)
在《代码大全》的第三部分,麦克康奈尔深入探讨了变量的使用及其在程序设计中的重要性。这一部分的内容不仅仅是关于变量的定义和类型,更是关于如何通过合理的变量管理来提升代码的可读性、可维护性和整体质量。以下是我对这一部分内容的精读笔记。变量的命名变量的命名是代码可读性
- 2024-11-30【自学笔记】流形学习
文章目录流形学习(MainfoldLearning)流形学习解决的问题1.数据的低维表示2.数据结构的理解3.数据可视化4.改善机器学习模型的输入流形理论概念惠特尼嵌入定理(WhitneyEmbeddingTheorem)主成分分析(PCA)局部线性嵌入(LLE,LocallyLinearEmbedding)等距映射(Isomap)t-分
- 2024-11-28HW3:使用 API 快速搭建你的第一个 AI 应用
目录0前言1安装库2导入与设置3第1部分:文章摘要(单轮对话应用)3.1任务简介:3.2初始化: 3.3点击发送(默认温度因子为1):3.4设置温度因子为2并重新发送:3.5保存一下:3.6如何关闭demo.launch()呢?3.7 检查并打印你的结果4第2部分:角色扮演(多轮对话应用)4.1任务简介
- 2024-10-17论文精读:多源域自适应目标检测中的目标相关知识保存(CVPR2022)
原文标题:Target-RelevantKnowledgePreservationforMulti-SourceDomainAdaptiveObjectDetection中文标题:多源域自适应目标检测中的目标相关知识保存论文地址:https://arxiv.org/pdf/2204.07964代码地址:无官方实现?我有点纳闷难道顶会不公布代码的吗这篇文章是由北
- 2024-10-13【AI论文精读3】RAG论文综述1-P4-生成和增强
【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】【AI大项目】【AI应用】P1,P2,P3四、生成在检索之后,直接将所有检索到的信息输入到大语言模型(LLM)中以回答问题并不是一种良好的做法。接下来将从两个方面介绍调整方法:调整检索到的内容和调整大语言模型。4.1上
- 2024-10-12【AI论文精读12】RAG论文综述2(微软亚研院 2409)P4-隐性事实查询L2
AI知识点总结:【AI知识点】AI论文精读、项目、思考:【AI修炼之路】P1,P2,P3四、隐性事实查询(L2)4.1概述ps:P2有四种查询(L1,L2,L3,L4)的举例对比隐性事实查询是指那些依赖于数据中未立即显现的关联,需要通过常识推理或基本逻辑推断才能得出的查询。这类信息可能分散在多个