图少样本学习综述:从元学习到预训练和提示学习
根据数据稀缺的类型,我们将图上的少样本学习问题分为两类:标签稀缺和结构稀缺。一方面,类似于自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)中面临的挑战[50][51][52],标签稀缺,即缺乏标注数据,同样也是图少样本学习中的一个重要挑战。另一方面,不同于文本和图像数据,图具有非欧几里得的拓扑结构。因此,图中的结构稀缺成为...
2023年考研计算机408科目的难度分析与解读
首先,数据结构是408科目中的重点,考察的内容包括线性表、树、图等相关知识,考生需要熟悉不同数据结构的存储方式和操作方法,掌握常用的算法和数据结构的实现原理。其次,计算机组成原理是408科目中的另一个难点,主要考察计算机的硬件组成和工作原理,包括CPU、内存、输入输出设备等方面的知识。考生需要了解各个硬件组件的功...
中国大模型发展指数(第1期)|算法|人工智能|数据挖掘|神经网络...
图4-3:妙想金融大模型领先优势资料来源:东方财富1.自研妙想大模型底座行业领先一是金融数据特色挖掘:为了让自研大模型充分学习金融知识,特别是细分深入的业务逻辑维度,自研大模型充分挖掘东方财富既有的结构化数据,将金融的业务、财务、基本面等数据构造成表格数据,在增加模型结构化数据解读能力的同时强化金融能力。
入选ECCV 2024!覆盖5.4w+图像,MIT提出医学图像分割通用模型...
如下图所示。任务采样和增强本次研究展示主要采用了两种网络架构来演示,一种是使用类似于UNet的高效全卷积架构来演示ScribblePrompt,另一种是演示了使用视觉转换器架构的ScribblePrompt。其中,ScribblePrompt-UNet使用了8层CNN,遵循类似于流行的UNet架构的解码器结构,没有批次规范(BatchNorm)。每个...
写给小白的操作系统入门科普
█操作系统的组成架构我们再来看看操作系统的组成架构。操作系统的核心,就是大家经常听说的内核(Kernel)。内核直接与硬件进行交互,并为其他系统软件和应用程序提供服务。前面提到的操作系统核心功能,除了交互界面之外,大部分都和内核紧密相关。计算机里的CPU,工作状态可以分为内核态(也叫管态)和用户态(也叫目态)...
一周要闻 | 最新产业结构调整目录发布,量子通信、量子计算入选
??量子通信、量子计算入选《产业结构调整指导目录(2024年本)》??QuEra发布量子计算路线图,将推出一系列纠错量子计算机政策战略一、国际①美国通过《2024财年国防授权法案》支持量子等尖端技术发展近日,美国参议院通过了《2024财年国防授权法案》(www.e993.com)2024年10月23日。参议院军事委员会主席表示,该法案将重振工业基础,为军队提供...
纳米硬件的计算框架v1
例如,可以构建表示图的边的复合超向量(复合实体)(部分IV-A7)来自代表其节点(基本符号)的种子超向量。在VSA中,这种数据结构的组合形式类似于传统计算,而与现代神经网络非常不同,在现代神经网络中,活动向量,尤其是隐藏层中的活动向量,通常不容易解析。两个关键的VSA运算是超向量之间的二元向量运算,称为加法和乘法...
2024-2030年中国智慧水务行业发展现状调研与市场前景预测报告
图表1:智慧水务系统结构图图表2:智慧水务网络结构图图表3:智慧水务的基本特征图表4:《水污染防治行动计划》总体目标图表5:污染源排放目标图表6:再生水利用目标图表7:水环境监测网络建设目标图表8:水价改革目标图表9:中国城市水环境主要问题图表10:2019-2024年全球互联网用户规模(单位:亿人)图表11:互联...
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
纯视觉方案依赖于摄像头和计算机视觉技术,通过深度学习算法实现对环境的感知和理解。其核心技术包括:1.深度学习算法卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是深度学习的核心技术之一,广泛应用于图像识别和分类任务。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合,能够有效地提取图像中的特征,实现目标检测、物体识别和语义分割等任...
长春数字科技职业学院2024年单独招生考试大纲
27.组成计算机的CPU的两大部件是运算器和控制器。28.城市轨道交通车辆是以电力作为驱动力运行。29.E-business代表电子商务。30.城市轨道交通乘客等候地铁车辆乘车的地点是站台。31.城轨车辆按照车体结构有无司机室可分为有司机室车体和无司机室车体。