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编程问答
Enhancing
2024-12-13
你知道css压缩的方法和原理是什么吗?请描述一下
CSS压缩的目的是减小CSS文件的大小,从而加快网页加载速度,节省带宽。其原理主要通过移除不必要的字符和信息来实现,同时保证CSS的功能不变。常用的方法包括以下几种:1.去除空白字符和注释:原理:空白字符(空格、换行符、制表符)和注释虽然提高了CSS代码的可读性,但在浏览器解析CSS
2024-08-26
MIXLORA: Enhancing Large Language Models Fine-Tuning with LoRA-based Mixture of Experts
本文是LLM系列文章,针对《MIXLORA:EnhancingLargeLanguageModelsFine-TuningwithLoRA-basedMixtureofExperts》的翻译。MIXLORA:通过基于LoRA的专家混合来增强大型语言模型的微调摘要1引言2相关工作3MIXLORA4实验5结论摘要微调大型语言模型(LLM)
2024-08-13
【学习笔记6】论文SQLfuse: Enhancing Text-to-SQL Performance through Comprehensive LLM Synergy
Abstract Text-to-SQL转换是一项关键创新,简化了从复杂SQL语句到直观自然语言查询的转换,尤其在SQL在各类岗位中广泛应用的情况下,这一创新显得尤为重要。随着GPT-3.5和GPT-4等大型语言模型(LLMs)的兴起,这一领域得到了极大的推动,提供了更好的自然语言理解
2024-08-03
Enhancing Question Answering for Enterprise Knowledge Bases using Large Language Models
本文是LLM系列文章,针对《EnhancingQuestionAnsweringforEnterpriseKnowledgeBasesusingLargeLanguageModels》的翻译。使用大型语言模型增强企业知识库的问答能力摘要1引言2相关工作3前言4方法5实验6结论摘要高效的知识管理在提高企业和组
2024-07-24
论文阅读:Enhancing Chinese Character Representation With Lattice-Aligned Attention
方法:格对齐注意力网络(LAN)旨在对词-字符格结构上的密集交互进行建模,以增强字符表示。首先,应用软词典特征策略构建词-字符格结构,然后得到了字符和词序列的固定维度表示。接着,利用格对齐注意力来显示地模拟不同特征空间之间的密集交互。最后,应用条件随机场(CRF)和关系分类器来执
2024-07-19
FINCH: Enhancing Federated Learning With Hierarchical Neural Architecture Search-_TMC'23-FINCH
背景与挑战:介绍FL联邦学习,指出两个联邦学习的缺点::::danger1.预定义的架构容易使模型训练陷入局部次优解,导致训练性能低下2.开发一个足够精确和小的模型来部署在客户端是很复杂的,这需要在迭代的试错过程中付出大量的人力:::(手动设计更高效的体系结构在很大程度上依赖于人类
2024-06-21
Enhancing CLIP with GPT-4: Harnessing Visual Descriptions as Prompts
标题:用GPT-4增强CLIP:利用视觉描述作为提示源文链接:Maniparambil_Enhancing_CLIP_with_GPT-4_Harnessing_Visual_Descriptions_as_Prompts_ICCVW_2023_paper.pdf(thecvf.com)https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2023W/MMFM/papers/Maniparambil_Enhancing_CLIP_with
2024-04-25
Enhancing ID and Text Fusion via Alternative Training in Session-based Recommendation
目录概MotivationAlterRec代码LiJ.,HanH.,ChenZ.,ShomerH.,JinW.,JavariA.andTangJ.EnhancingIDandtextfusionviaalternativetraininginsession-basedrecommendation.2024.概作者“发现”多模态推荐中ID和文本模态的结合做的并不好,于是乎提出
2024-02-19
BEV-IO: Enhancing Bird's-Eye-View 3D Detection with Instance Occupancy
通过显式和隐式的Occupancy预测来做3D检测,用Occupancy弥补了深度图的局限性。设计了3D几何分支和特征传播分支,预测depth-occupancy权重来实现3D检测,由于点级Occupancy的构建依赖于bbox,使整个感知模型与检测任务强相关。Abstract传构建BEV表示的方法是基于显式预测的深度分布,将2D
2023-12-27
Neural Networks for Weather Prediction: Enhancing Accuracy with Deep Learning
1.背景介绍气象预报是一项对于人类生活和经济发展至关重要的科学。传统的气象预报方法主要包括观测、数据处理、数值预报和预报分析等。随着计算能力和数据量的增加,人工智能技术,尤其是深度学习,在气象预报中发挥了越来越重要的作用。在这篇文章中,我们将介绍如何使用神经网络来预测气