• 2024-11-02【AIGC人脸生成的后门攻击】 Is It Possible to Backdoor Face Forgery Detection with Natural Triggers?
    [!CAUTION]本篇论文主要是关于AIGC生成人脸的后门攻击,与换脸技术的后门攻击有差异,因此本篇文章主要研究trigger的生成部分,后面的实验部分不加以研究。一、研究动机​ 目前的后门攻击模型还比较简单,是基于数字像素上的操作,例如增加噪声或者像素补丁,这些攻击已经有很多backd
  • 2024-10-27Deep Robust Multi-Robot Re-localisation in Natural Environments
    IROS2023|CSIRO与昆士兰科技大学发布自然环境中的深度鲁棒多机器人重定位【DeepRobustMulti-RobotRe-localisationinNaturalEnvironments】文章链接:[2307.13950]DeepRobustMulti-RobotRe-localisati... 自然环境中的深度鲁棒多机器人重定位DeepRobustMulti-Rob
  • 2024-10-08每日读则推(六)——Consider victims of natural disasters
    "Weneedtobethinkingabout[victimsofnaturaldisasters]longafterthoseinitial                           n.受害者         n.灾难,灾害              ad
  • 2024-09-15mysql笔记8(多表查询)
    文章目录1.union联合查询可能会用到去重操作2.innerjoin内连接3.leftjoin左连接4.rightjoin右连接5.crossjoin交叉连接6.naturaljoin自然连接naturalleftjoin自然左连接naturalrightjoin自然右连接自然连接的两张表没有同名字段怎么办?7.using
  • 2024-08-21natural gas 奇怪了 第一次搜就不出结果 频率过低 第二次搜就可以了
      1  ,46902  AND35203  THE33754  .33695  OF27796  TO20107  IN15458  OIL14679  A121210  IS106611  FOR99012  THAT78913  FROM716
  • 2024-07-042024.7.4 鲜花
    今日推歌naturalWillyouholdtheline.只有你还没有放弃。Wheneveryoneofthemisgivinguporgivingin,tellme.当其他所有人都停止了尝试,被挫折磨尽了希望。Inthishouseofmine,Nothingevercomeswithoutaconsequenceorcost,tellme.我所在之处,凡事
  • 2024-06-11【结构识别】Reconstructing propagation networks with natural diversity and identifying hidden sources
    摘要从数据中重构复杂网络结构和动力学的能力是理解和控制复杂系统集体动力学的基础。尽管最近在这方面取得了进展,但利用随机动态过程的有限时间序列重建网络仍然是一个尚未解决的问题。我们提出了一个基于压缩感知的框架去重构发生随机扩散动力学的复杂网络。我们将该方法应用于
  • 2024-05-29Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
    郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布!Proceedingsofthe38thInternationalConferenceonMachineLearning,PMLR139,2021.  Abstract 1.IntroductionandMotivatingWork 2.Approach 2.1.CreatingaSufficientlyLargeDataset 
  • 2024-04-23As a reader --> AdvDiffuser: Natural Adversarial Example Synthesis with Diffusion Models
  • 2024-04-15JSnaughty: Recovering Clear, Natural Identifiers from Obfuscated JS Names
    发表:FSE,2017,卡内基梅隆大学,BogdanVasilescu团队(https://bvasiles.github.io/);加利福尼亚大学戴维斯分校,CaseyCasalnuovo团队(https://caseycas.github.io/)和PremkumarDevanbu团队(https://web.cs.ucdavis.edu/~devanbu/)(https://cmustrudel.github.io/projects/jsnaughty/),开源
  • 2024-04-11Kaggle自然语言处理入门 推特灾难文本分类 Natural Language Processing with Disaster Tweets
    和新闻按照标题分类差不多,用的朴素贝叶斯#导入必要的包importrandomimportsysfromsklearnimportmodel_selectionfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBimportjoblibimportre,stringimportpandasaspdimportnumpyasnpdeftext_to_words(file_path)
  • 2024-04-05Coursera自然语言处理专项课程04:Natural Language Processing with Attention Models笔记 Week03(完结)
    NaturalLanguageProcessingSpecializationIntroductionhttps://www.coursera.org/specializations/natural-language-processingCertificateNaturalLanguageProcessingwithAttentionModelsCourseCertificate本文是学习这门课NaturalLanguageProcessing
  • 2024-03-14Coursera自然语言处理专项课程01:Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces笔记Week04(完结)
    NaturalLanguageProcessingwithClassificationandVectorSpacesCourseCertificate本文是NaturalLanguageProcessingwithClassificationandVectorSpaces这门课的学习笔记,仅供个人学习使用,如有侵权,请联系删除。文章目录NaturalLanguageProcessingwi
  • 2024-03-13【论文阅读】Natural Adversarial Examples 自然对抗的例子
    文章目录一、文章概览(一)摘要(二)导论(三)相关工作二、IMAGENET-A和IMAGENET-O(一)数据集构造方式(二)数据收集过程三、模型的故障模式四、实验(一)评估指标(二)使用数据增强(三)使用更多更真实的标记数据(四)架构变化策略一、文章概览(一)摘要文章的主要工作:使用简单的对抗性过
  • 2023-12-30FindBugs问题EQ_COMPARETO_USE_OBJECT_EQUALS的解决方法
    本文记录的是2016年4月初发生的事情。前几天,标准CI的静态检查页面发现一个项目组同事引入的FindBugs问题,EQ_COMPARETO_USE_OBJECT_EQUALS,CI对这个问题给出的介绍如下ClassdefinescompareTo(...)andusesObject.equals()同事没见过这个问题,不了解如何修改,于是在中午回基
  • 2023-12-27PyTorch for Natural Language Processing: A Complete Overview
    1.背景介绍自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学与人工智能的一个分支,旨在让计算机理解、解析和生成人类语言。自然语言处理的主要任务包括文本分类、情感分析、命名实体识别、语义角色标注、语义解析、机器翻译、语音识别、语音合成、问答系统、对话系统等。
  • 2023-12-20《Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision》论文学习
    一、Abstract最先进的计算机视觉系统被训练用以预测一组预定的固定目标类别。这种受限的监督方式限制了它们的通用性和可用性,因为需要额外的标记数据来指定任何新的视觉概念。因此,直接从关于图像的原始描述文本中学习是一个有希望的替代方法,它利用了更广泛的因特网监督来源。我
  • 2023-11-16Natural Image Reconstruction from fMRI using Deep Learning: A Survey
    NaturalImageReconstructionfromfMRIusingDeepLearning:ASurveyZarinaRakhimberdina1,3,QuentinJodelet1,3,XinLiu2,3,∗,TsuyoshiMurata1,3一句话概括:介绍了各种自然图像重构方法(生成模型和非生成模型)以及评价指标,并提出了综合评价各模型的方法。介绍fMR
  • 2023-10-31desertification
    Desertificationisanatural(nonnatural)phenomenoncausedbyfactorssuchasdrought,lackofrainfall,vegetationdestruction,overgrazing,strongwinderosion,watererosion,andsoilsalinization,resultinginadecreaseorlossofproductivityinl
  • 2023-10-22Temporally Grounding Natural Sentence in Video
    TemporallyGroundingNaturalSentenceinVideo摘要:我们引入了一种有效且高效的方法,可以在长的、未修剪的视频序列中建立(即本地化)自然句子。具体来说,提出了一种新颖的时间地面网络(TGN)来暂时捕获视频和句子之间不断变化的细粒度逐字交互。TGN基于所利用的逐字交互,对每帧结束
  • 2023-10-15使用不同边界的三阶样条拟合样本数据
    importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.interpolateimportCubicSpline#样本数据点(4.0,4.2),(4.3,5.7),(4.6,6,6),(5.3,4.8),(5.9,4,6)x=np.array([4.0,4.3,4.6,5.3,5.9])y=np.array([4.2,5.7,6.6,4.8,4.6])#确保第一个和最后一个数据
  • 2023-09-19Road To Reality(Multiple valuedness, natural logarithms)
    RoadToReality(Multiplevaluedness,naturallogarithms)Addition-to-multiplication\(e^{a+b}=e^ae^b\)theinverseoftheexponentialfunction:\(z=\ln{w}\)if\(w=e^z\)Hence:\(\ln{ab}=\ln{a}+\ln{b}\)AspecialCartesianform(\(z=x+iy\)
  • 2023-09-17natsort.natsorted()-用于自然排序(natural sorting)字符串列表。
    参考:https://natsort.readthedocs.io/en/stable/api.html#natsort.natsorted语法格式natsort.natsorted(seq:Iterable[T],key:Optional[Callable[[T],Union[natsort.utils.SupportsDunderLT,natsort.utils.SupportsDunderGT,None]]]=None,reverse:bool=False,alg:
  • 2023-09-08《PROMPT2MODEL: Generating Deployable Models from Natural Language Instructions》论文学习
    一、Introduction传统上,从零开始构建一个自然语言处理(NLP)模型是一项重大任务。一个寻求解决新问题的NLP从业者需要定义他们的任务范围,找到或创建目标任务领域的行为数据,选择合适的模型架构,训练模型,通过评估评估其性能,然后将其部署到实际应用中。Prompt2Modelisaframeworkfo
  • 2023-09-04自然语言工具包(Natural Language Toolkit,简称NLTK) 简介
    自然语言工具包(NaturalLanguageToolkit,简称NLTK)是一个广泛使用的Python库,用于处理和分析自然语言文本。它提供了各种工具和数据集,用于文本预处理、语言模型、词性标注、句法分析、语义分析、情感分析、文本分类等自然语言处理任务。以下是NLTK的一些主要功能和特点:1.丰富的语