行人检测综述论文中英

近年来,图神经网络(GNNs)由于具有建模和从图结构数据中学习的能力,在机器学习领域得到了迅猛发展。这种能力在数据具有内在关联的各种领域具有很强的影响,而传统的神经网络在这些领域的表现并不好。

一片期刊论文：讲述计算机网络的路由综述。

自从2010年以来，深度学习技术对语音，语言，视觉等子领域的推动，在语言和视觉跨模态交叉学科领域我们也取得了很多激动人心的进展，包括跨语言与图像的理解、推理和生成。多模态智能旨在融合多种模态的信息进行

数十年来，因果推理是一个跨统计、计算机科学、教育、公共政策和经济学等多个领域的重要研究课题。在这项调查中，我们提供了一个全面的综述因果推理方法下的潜在结果框架，一个众所周知的因果推理框架。

本文简要介绍了北邮的一篇关于知识图谱可视化的综述论文，对论文中的主要内容和观点进行了梳理和解释，同时也对该领域的相关研究做了简要的回顾。文章从可视化的角度出发，分析了知识图谱的重要性和优势，并通过丰富

下载自 https://arxiv.org/pdf/2003.02320.pdf

深度学习不断增长的能源耗费和性能成本,促使社区通过选择性修剪组件来减少神经网络的规模。与生物学上的相似之处是,稀疏网络即使不能比原来的密集网络更好,也能得到同样好的推广。

随着web技术的发展,多模态或多视图数据已经成为大数据的主要流,每个模态/视图编码数据对象的单个属性。不同的模态往往是相辅相成的。这就引起了人们对融合多模态特征空间来综合表征数据对象的研究。

最近会话推荐系统(CRSs)的兴起从根本上改变了这种情况。在CRS中,用户和系统可以通过自然语言交互进行动态交流,这为明确地获取用户的准确偏好提供了前所未有的机会。

近年来,从社交媒体平台、医学图像和机器人等各个领域产生和分享了大量的视觉内容。大量的内容创造和分享带来了新的挑战。特别是,对相似内容的数据库进行搜索,即基于内容的图像检索(CBIR),是一个长期存在的