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如果你的家不在学校IP范围内，但是学校允许通过代理的方式让你远程下载知网文献，那么你可以通过代理的方式在知网研学桌面端（原E-Study）进行批量下载。但是需要在系统设置中配置一下。
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协同显著性检测（CoSOD）旨在从一组相关图像中找出共有的显著目标，是一个比普通显著性检测（SOD）更具挑战性的任务。与传统的显著对象检测（SOD）相比，CoSOD 需要充分间的关联性。CONDA 是一种的新框架。
预训练、微调和提示词工程是大型语言模型（LLM）生成质量优化的三种关键手段，各自具有不同的特点和优势。预训练是 LLM 发展的基石，通过在大规模无标注语料库上进行自监督学习，赋予模型通用的语言理解和生成能力。这种自然语言的通用知识为后续的微调和提示词工程奠定了坚实基础。微调则是利用有标注的任务数据，对预训练模型进行进一步调整和优化，使其更好地适应特定的下游任务。微调的优势在于可以充分利用监督信号，
k8s初级基础命令；k8s中级基础命令；k8s部署命令；集群管理命令；故障排查和调试命令；k8s高级命令；其他命令；常用命令；
词性标注是自然语言处理中的一个重要步骤，用于为文本中的每个词汇标注其语法类别，如名词、动词、形容词等。词性标注可以帮助理解文本的语法结构，从而支持更深层次的语言分析。通过上述步骤和示例代码，您可以开始对英文或中文文本进行词性标注处理。
CCD成像技术检测拉伸变形量时，刻画在拉伸材料上的标志线的位移测量精度直接影响到拉伸变形量的计算，利用CCD接收标志线图像时，由于CCD光敏元的感光程度有所差异以及标志线本身的离散性，导致CCD在标志线信号的基础上产生抖动性起伏，出现毛刺或异常点，产生随机噪声，从而影响插值的效果。引伸计属于一种测量仪器，它的种类比较多，依据测量内容和工作原理的不同，大致可分为机械式引伸计、电子引伸计、视频引伸计、
对于公式（6）描述的也是一样的，当x为真是值的时候，似然函数取最大值。既然似然函数取最大值，那么在x为真实值的时候，那么似然函数对x的偏导数为0。考虑到X，Y都满足一元高斯分布，X，Y相互独立的条件下，可以得到XY的混合概率密度分布为。，这样我们假设误差服从我们要求解的正态分布，其对应的概率密度函数为。将x = xi-θ带入，可以得出，其中那个x表示xi，u表示θ。为真真实值的时候，上面的这个公式
在当今信息爆炸的时代，互联网上的网站资源浩如烟海，对于广大上班族而言，如何快速、准确地找到自己所需的各类网站资源，成为了一个不小的难题。而近日，一款名为 “上班人导航”（上班人导航 | 上班人必备的职场办公导航网站上班人导航是一个上班人必备的职场办公导航网站,专注于为广大职场人士提供全面且优质的网站网址及软件资源，想找免费又好用的网址导航，认准上班人导航网（www.sbrdh.com））的网站悄然
解析:先进先出法是假定先入库的材料先发出，并按该假定的材料实物流转顺序确定发出材料成本和计算结存材料成本的方法。解析:应认真、全面地整理、填写资料，表式统一，归档及时，保证资料的标准化和规范化，反映了资料管理的规范性性质。1.应认真、全面地整理、填写资料，表式统一，归档及时，保证资料的标准化和规范化，反映了资料管理的（ ）性质。13.（ ）是假定先入库的材料先发出，并按该假定的材料实物流转顺序确定
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我们之所以推崇PDCA循环，就是因为它把我们经常强调的“计划与总结”、“思考与执行”做到了并包与平衡，所以PDCA循环的本质就是平衡“计划与总结”、“思考与行动”的思维框架。PDCA循环又叫“质量环”，它是管理学中的一个通用模型，是由美国质量管理专家沃特·阿曼德·休哈特博士首先提出的，由戴明采纳、宣传，获得普及，所以又称戴明环(也叫做持续改进螺旋）。
小样本学习方法与SVM算法在小样本场景的优劣势对比
这个案例主要展示使用卡尺工具去测量圆、线、矩形，得到拟合线（xld）的相关信息，包括：拟合出来的圆的圆心坐标、半径；矩形的中心坐标、角度、半长和半宽；线的起始结束坐标。
在上述代码中，driver 表示缓存驱动，不同的缓存系统需要通过驱动类来让Laravel 进行存取，在Laravel 中已经内置了 file 驱动，path用于配置缓存文件的保存路径。需要注意的是，这些方法在不同的缓存驱动中可能会有一些细微的差异，但在大多数情况下，它们都会有相同的行为。与 put 方法不同，forever 方法会将值永久地存储在缓存中，直到手动删除或清除缓存。如果缓存键不存在，a
1．统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行分析与预测的一门学科。统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。2．统计学习方法三要素——模型、策略、算法，对理解统计学习方法起到提纲挈领的作用。3．本书主要讨论监督学习，监督学习可以概括如下：从给定有限的训练数据出发， 假设数据是独立同分布...
前面很多期介绍了密集文档场景的RAG方法，今天来看看大量表格场景的RAG怎么做的。现有结合大模型的方法通常需要将整个表格作为输入，这会导致一些挑战，比如位置偏差、上下文长度限制等，尤其是在处理大型表格时。为了解决这些问题，文章提出了TableRAG框架，该框架利用和，以在。这种方法能够更高效地编码数据和精确检索，显著减少提示长度并减轻信息丢失。表提示技术在LLM中的应用比较语言模型读取整个表格。这
例如，T1表示使用操作条件O1的80%数据集作为训练数据集，使用操作条件O1的剩余数据集和操作条件O2、O3、O4的数据集作为测试数据集。后接并行注意机制（PAM）。3）引入PAM，帮助模型定位不同类别中最具鉴别性的区域，以增强DARN的特征可鉴别性，使关系模块能够更好地区分样本对之间的相似性关系。1）迁移学习从源域（SD）中学习目标域（TD）的故障知识，实际工程中需要做频繁的迁移任务，限制了模型
深度学习的研究涵盖多个领域，包括计算机视觉、自然语言处理、生成对抗网络、强化学习等。如何在短短三个月内快速完成一篇研究论文？本指南将为你提供全面的流水线式指导，涵盖课题选择、模型改进、实验设计及论文撰写等多个方面，助你高效产出科研成果。
对PET-CT的初步了解
JMAK动力学方程下的传质公式推导
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通过黄金法则构建的课程体系，将形成"技术认证护城河+企业服务生态圈+政策红利捕获器"三位一体的商业闭环，在AI 2.0与信创替代浪潮中占据教育赛道制高点。与三甲医院/车企签订"案例共建协议"（机构占股案例产品化收益的20%）特殊资源：Level-2行情数据接入SDK（延迟<1ms优化方案）：某城商行"两地三中心"云原生架构（含真实业务流量数据脱敏包）必须包含至少1项信创目录产品（如：达梦/人大金仓
|文章信息本论文于2023年发表于期刊《Information Sciences》。该论文旨在研究一定区域范围内多模式交通系统短时客流预测问题，文章提出一种基于多任务学习的预测模型实现区域级多模式交通短时客流预测，分别预测不同交通模式的未来进站客流。所提出的模型在北京真实数据集上进行测试，通过选择西直门和望京两个区域的数据集进行验证。进行了多项实验分析协同预测不同交通方式的优势以及不同交通方式客流
24年10月来自乔治亚理工的论文“A Survey of Optimization-based Task and Motion Planning: From Classical To Learning Approaches”。任务和运动规划 (TAMP) 集成高层任务规划和低层运动规划，使机器人具备自主性，能够有效地推理长期动态任务。基于优化的 TAMP 侧重于混合优化方法，这些方法通过目标函数定
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介绍几种传统的图像压缩技术。
[保姆级图文教程]如何配置局域网，多机共享文件夹
一些审稿意见被指出存在明显错误，不够专业，这不仅让作者感到困惑，也使得会议的AC，Peter Richtarik不得不重新审视论文，以确定最终的录用结果。随着技术的发展和应用领域的扩大，期待ICML能够继续作为推动该领域发展的平台，在机器学习这条不断演进的道路上，ICML 2024无疑将成为一个重要的里程碑。ICML 2024的录用结果受到了广泛的关注，本届会议的投稿量达到了9473篇，创下了历史
OpenAI 突然进行了重大更新。经过一年的热炒，被誉为推理神器的Q*/草莓大语言模型，今夜揭开了神秘面纱。OpenAI 宣布推出 OpenAI o1-preview 模型，其名已由外媒提前揭露，"o1"象征OpenAI新一代旗舰模型Orion（猎户座）的首发。访问链接：https://openai.com/o1/OpenAI 在新发布的文档中宣布，该新模型在推理能力上达到人工智能新高度，故计数器
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