摘 要互联网发展至今，无论是其理论还是技术都已经成熟，而且它广泛参与在社会中的方方面面。它让信息都可以通过网络传播，搭配信息管理工具可以很好地为人们提供服务。针对信息管理混乱，出错率高，信息安全性差，劳动强度大，费时费力等问题，采用国产动漫网站可以有效管理，使信息管理能够

摘 要传统办法管理信息首先需要花费的时间比较多，其次数据出错率比较高，而且对错误的数据进行更改也比较困难，最后，检索数据费事费力。因此，在计算机上安装网上宠物店系统软件来发挥其高效地信息处理的作用，可以规范信息管理流程，让管理工作可以系统化和程序化，同时，网上宠物店系统的

NeuralNewsRecommendationwithAttentiveMulti-ViewLearning论文阅读笔记这篇也是比较老但是比较经典的文章，来读一下Abstract​ 现有的新闻推荐方法通常基于单一的新闻信息（如标题）来学习这些表征，这可能是不够的。在本文中，我们提出了一种神经新闻推荐方法，它可以通过利用不

论文名称发表时间发表期刊期刊等级研究单位Nebula:Self-AttentionforDynamicMalwareAnalysis2024年IEEETIFSCCFA热那亚大学1.引言研究背景与现存问题：动态恶意软件分析是一项至关重要的任务，不仅对于检测而且对于了解整个互联网上广泛传播的威胁而言

论文的结构标题摘要引言算法实验结论读论文的方法第1遍（海选）：用十几分钟事件读标题、摘要、结论以及算法和实验中的图表，判断论文质量与方向第2遍（精选）：如果文章是需要读的，从头开始往下看，重点看图表，圈出文献，知道论文解决什么问题，用了什么方法第3遍（重点研读）：如果文章很好的话，

AMM:AttentiveMulti-fieldMatchingforNewsRecommendation论文阅读笔记Abstract现存的问题：​ 个性化新闻推荐是帮助用户找到感兴趣新闻的关键技术，而如何精确匹配用户兴趣和候选新闻是新闻推荐的核心。现有研究一般通过聚合用户浏览过的新闻来学习用户的兴趣向量，然后将其

摘 要如今社会上各行各业，都喜欢用自己行业的专属软件工作，互联网发展到这个时候，人们已经发现离不开了互联网。新技术的产生，往往能解决一些老技术的弊端问题。因为传统美术馆管理系统信息管理难度大，容错率低，管理人员处理数据费工费时，所以专门为解决这个难题开发了一个美术馆管

摘 要传统办法管理信息首先需要花费的时间比较多，其次数据出错率比较高，而且对错误的数据进行更改也比较困难，最后，检索数据费事费力。因此，在计算机上安装美发管理系统软件来发挥其高效地信息处理的作用，可以规范信息管理流程，让管理工作可以系统化和程序化，同时，美发管理系统的有效

摘 要传统办法管理信息首先需要花费的时间比较多，其次数据出错率比较高，而且对错误的数据进行更改也比较困难，最后，检索数据费事费力。因此，在计算机上安装网上商品订单转手系统软件来发挥其高效地信息处理的作用，可以规范信息管理流程，让管理工作可以系统化和程序化，同时，网上商品订

PromptLearningforNewsRecommendation论文阅读笔记Abstract​ 最近的一些新闻推荐（NR）方法引入了预训练语言模型（PLM），通过精心设计的推荐专用神经网络和目标函数，遵循虚构的预训练和微调范式来编码新闻表征。由于任务目标与PLM的任务目标不一致，我们认为他们的建模范式没有很好

目录目录基于深度学习的图片风格转换系统1摘要1Abstract21背景介绍及选题意义111.1背景介绍111.2选题意义112相关方法介绍132.1纹理建模132.2图像重建132.3图像风格迁移132.3.1基于在线图像优化的慢速图像风格迁移算法132.3.2基于离线模

在学术研究领域，摘要的重要性不言而喻。它是读者了解研究内容的第一窗口，也是评价论文质量的重要标准。因此，撰写一篇精炼、精准的摘要，对于提升论文的吸引力和影响力具有至关重要的作用。而随着人工智能技术的不断发展，研导AI摘要撰写服务应运而生，为学术研究带来了新的创新之作。

User-as-Graph:UserModelingwithHeterogeneousGraphPoolingforNewsRecommendation论文阅读笔记Abstract现存的问题​ 现有的新闻推荐方法通常通过顺序模型或关注模型从用户行为中建立用户兴趣模型。然而，它们无法对用户行为之间的丰富关联性进行建模，而这种关联性可以为

6月还有一周就要结束了，我们今天来总结2024年6月上半月发表的最重要的论文，重点介绍了计算机视觉领域的最新研究和进展。DiffusionModels1、AutoregressiveModelBeatsDiffusion:LlamaforScalableImageGenerationLlamaGen，是一个新的图像生成模型，它将原始的大型语言模型

NewsRecommendationwithCandidate-awareUserModeling论文阅读笔记Abstract存在的问题：​ 现有的新闻推荐方法通常从历史点击的新闻中建模用户的兴趣，而不考虑候选新闻。然而，每个用户通常都有多个兴趣，并且这些方法很难准确地匹配一个候选新闻与特定用户的兴趣。解决方案：​

最近在要开始准备写论文了，所以也去了解了论文的格式和一些要求。今天先来记录下如何快速将那些网站上的论文插入到我们的文章里。首先要准备EndNode软件，我把他放在网盘里自取。 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1FEGltRWkeT9W-ePEf-sdpw?pwd=ngzg 提取码：ngzg夸克网

目录1引言11.1课题背景11.2国内研究情况11.3国外研究情况21.4课题研究目标及意义22相关框架和技术简介32.1semanticUI框架32.2SpringMVC框架32.3MyBatis框架32.4Spring框架32.5wangEditor插件42.6Vue框架42.7MySQL数据库42.8Tomc

给你一个整数数组citations，其中citations[i]表示研究者的第i篇论文被引用的次数。计算并返回该研究者的h指数。根据维基百科上h指数的定义：h代表“高引用次数”，一名科研人员的h指数是指他（她）至少发表了h篇论文，并且至少有h篇论文被引用次数大于等于h。如果h

目录摘要………………………………………………………………………………ⅠABSTRACT………………………………………………………………………Ⅱ第一章、传动方案的拟定及说明1.1传动方案……………………………………………………………1第二章、电动机的选择2.1电

DIGAT:ModelingNewsRecommendationwithDual-GraphInteraction论文阅读笔记Abstract​ 现有的NR方法通常采用新闻-用户表示学习框架，面临两个潜在的限制。首先，在新闻编码器中，单个候选新闻编码存在语义信息不足的问题。其次，现有的基于图形的NR方法很有前景，但缺乏有效的新闻-

HieRec:HierarchicalUserInterestModelingforPersonalizedNewsRecommendation论文阅读笔记Abstract现存的问题：​ 用户兴趣建模对于个性化新闻推荐至关重要。现有的新闻推荐方法通常从每个用户以前的行为中学习一个单一的用户嵌入，以代表他们的整体兴趣。然而，用户兴趣通

背景：考虑到用户的不同需求，图像编辑是一项实用而富有挑战性的任务，其中最困难的部分之一是准确描述编辑后的图像应该是什么样子。创新点：在本文作者提出了一种新的编辑形式，称为模仿编辑，以帮助用户更方便地发挥他们的创造力。具体地说，为了编辑感兴趣的图像区域，用户可以自由地

近期知网出了新的检测AI生成论文功能，如果论文的AI检测率超过30%，很可能会被判定为AI代写，从而无法参加答辩，影响毕业。所以如果你用AI帮忙写了论文，就一定要在交稿之前做一下AIGC辅写的检测。那么如何有效降低论文的AI检测率呢？我找到几种有效大降低AI浓度的方法，尤其最后一种方法，

拜托，做答辩PPT真的一点也不难副本很多快要毕业的同学在做答辩PPT的时候总是感觉毫无思路，一窍不通，但这并不是你们的错。制作答辩PPT看起来似乎很容易，但在真正制作的时候，版式、字体、大小之类的调整真的很让人恼火。与其在PPT上耗费时间，不如多花些精力在答辩练习上。现在科技

GoingBeyondLocal:GlobalGraph-EnhancedPersonalizedNewsRecommendations论文阅读笔记Abstract现存的问题：​ 近期的大多数工作主要侧重于使用先进的自然语言处理技术从丰富的文本数据中提取语义信息，并采用基于内容的方法从局部历史新闻中提取信息。然而，这种方法缺乏全局