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论文查重率太低怎么改能高一点 papergpt
大家好 今天来聊聊论文查重率太低怎么改能高一点 希望能给大家提供一点参考 以下是针对论文重复率高的情况 提供一些修改建议和技巧 可以借助此类工具 论文查重率太低怎么改能高一点 在撰写论文时 有时会遇到查重率过低的问题 智能写作 这通常是因为
人工智能
深度学习
自然语言处理
TimeGPT:时序预测领域终于迎来了第一个大模型
时间序列预测领域在最近的几年有着快速的发展 比如N BEATS N HiTS PatchTST和TimesNet 大型语言模型 llm 最近在ChatGPT等应用程序中变得非常流行 因为它们可以适应各种各样的任务 而无需进一步的训练 这就引
大模型
大模型理论与实战
时间序列
算法
自然语言处理
成为NLP专家的最佳时间表:2024 年半年内的学习策略
介绍 2023 年见证了自然语言处理 NLP 的突破性进展 以及 Bard 和 ChatGPT 等强大语言模型的兴起 这些奇迹不仅是人工智能发展的壮举 它们标志着一个新时代的到来 在这个时代 机器可以以前所未有的准确性和流畅度理解和生成人类
人工智能
NLP
自然语言处理
成为NLP专家的最佳时间表:2024 年半年内的学习策略
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人工智能
NLP
自然语言处理
A Survey of Text Watermarking in the Era of Large Language Models
本文是LLM系列文章 针对 A Survey of Text Watermarking in the Era of Large Language Models 的翻译 大语言模型时代的文本水印综述 摘要 1 引言 2 文本水印的前言 3 当
综述文章
LLM
语言模型
人工智能
自然语言处理
探索人工智能中的语言模型:原理、应用与未来发展
导言 语言模型在人工智能领域中扮演着重要的角色 它不仅是自然语言处理的基础 也是许多智能系统的核心 本文将深入研究语言模型的原理 广泛应用以及未来发展趋势 1 语言模型的原理 统计语言模型 基于概率统计的传统语言模型 如N gram模型 神
人工智能
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语言模型
自然语言处理
机器翻译
大模型微调技巧:在 Embeeding 上加入噪音提高指令微调效果
大家好 在去年分享过一篇ACL2022的文章 通过微调前给预训练模型参数增加噪音提高预训练语言模型在下游任务的效果方法 NoisyTune方法在BERT XLNET RoBERTa和ELECTRA上均取得不错的效果 那么通过加入噪音的方式
大模型
大模型实战
NLP与大模型
自然语言处理
语言模型
超详细!大模型面经指南(附答案)
大模型应该算是目前当之无愧的最有影响力的AI技术 它正在革新各个行业 包括自然语言处理 机器翻译 内容创作和客户服务等 成为未来商业环境的重要组成部分 截至目前大模型已超过100个 大模型纵横的时代 不仅大模型越来越卷 就连大模型相关面试也
大模型实战
大模型
自然语言处理
人工智能
大语言模型
人工智能自然语言处理:语言之美,算法之智
导言 自然语言处理 Natural Language Processing NLP 是人工智能领域中备受关注的分支 致力于让计算机能够理解 处理和生成人类语言 本文将深入研究人工智能在自然语言处理领域的关键技术 应用场景以及未来发展趋势 1
资源分享(resource)
人工智能
自然语言处理
python
cnn
人工智能驱动的智慧城市:科技之光照亮未来城市发展
导言 人工智能在智慧城市建设中扮演着关键角色 通过智能化 自动化的手段 为城市提供高效 智能的管理和服务 本文将深入研究人工智能在智慧城市中的应用 创新技术以及对城市未来发展的引领作用 智慧城市是利用先进的信息技术和大数据分析手段 以提高城
资源分享(resource)
人工智能
智慧城市
科技
自然语言处理
龙芯loongarch64服务器编译安装tokenizers
1 简介 Hugging Face 的 Tokenizers 库提供了一种快速和高效的方式来处理 即分词 自然语言文本 用于后续的机器学习模型训练和推理 这个库提供了各种各样的预训练分词器 如 BPE Byte Pair Encoding
龙芯loongarch64
自然语言处理
人工智能
美国国防部采办中的ChatGPT:高级语言模型的机遇和风险
随着人工智能的不断进步 像 ChatGPT 这样的大型语言模型有可能彻底改变国防采购和合同签订的方式 由于语言模型能够生成类似人类的文本 因此可以自动完成采购中的许多重复而耗时的任务 如文件准备 研究和沟通 与任何新技术一样 国防工业采用大
ChatGPT
语言模型
人工智能
自然语言处理
企业如何为自己的未来做准备?
如果企业不为未来做准备 就要为出局做准备工作 德鲁克 随着市场需求的不断变化 企业面对着激烈的市场竞争 其该如何为自己的未来做准备 具体企业面临着 建立竞争优势 管理多元化员工队伍 应用新的信息系统与技术 首先 企业在市场竞争中想要建立自己
大数据
人工智能
自然语言处理
AI
SparkSQL 操作数据库以及代码实践
作者 禅与计算机程序设计艺术 1 简介 一 关于本文 SparkSQL是Apache Spark项目中用于处理结构化数据的开源模块 它提供了简单易用的API 能够将关系型数据库中的数据转换成DataFrame对象 方便进行各种分析查询 在实
Java
python
机器学习
自然语言处理
人工智能
AI合同比对:提高合同审核效率的利器
每到合同签署前期 审稿员小火就被淹没在了不同版本的合同中 即使有些是制式合同 但为了防止合同被修改过 小火仍需要对不同版本的全部条款做确认 其中涉及到的文本审核工作量巨大 一旦错漏 可能会造成不可估量的影响 为了解决了人工比对合同时间长 风
智能合同审核
人工智能
深度学习
自然语言处理
文字图像转换的创新技术
随着科技的快速发展 人工智能 AI 已经逐渐融入我们的日常生活 而 生成式 AI 更是引领着 AI 领域的新一轮革命 生成式 AI 是一种能够从文字描述中提取信息 并将其转化为图像或其他形式内容的技术 如今 这种技术正在逐渐改变我们与计算机
人工智能
文心一言
AIGC
自然语言处理
AI会议排名_周志华
AI会议排名 周志华 http blog sina com cn s blog 631a4cc40100xl7d html 南京大学周志华教授写的一个很经典的帖子 不过IJCAI能不能算成是no 1的会议有待商榷 不过总体还算客观 说明 纯
模式识别理论
自然语言处理
数据挖掘
网络会议
processing
【论文阅读】learning with noisy correspondence for cross-modal matching ------ 跨模态匹配,噪声对应
注意 本博客非逐字逐句翻译论文 是作者阅读论文后根据自己的理解所写 预知论文详情 请参阅论文原文 论文标题 Learning with Noisy Correspondence for Cross modal Matching 作者 Zhe
论文阅读笔记
深度学习
计算机视觉
神经网络
自然语言处理
word2vec深入理解及实践
以前对于word2vec的理解就是通过训练能得到词向量 对应有两种方法 skip gram和CBOW 两者差别其实不大 但关于具体的细节也不是很了解 今天来深入理解并记录一下 理论方面 word2vec是一种基于神经网络的语言模型 是goo
自然语言处理
新闻文本分类—基于深度学习的文本分类2
学习目标 学习Word2Vec的使用和基础原理 学习使用TextCNN TextRNN进行文本表示 学习使用HAN网络结构完成文本分类 文本表示方法 Part3 词向量 本节通过word2vec学习词向量 word2vec模型背后的基本思想
自然语言处理
tensorflow
深度学习
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