可视化综述论文

自监督学习由于能够避免标注大规模数据集的成本而受到欢迎。它能够采用自定义的伪标签作为监督,并将学习到的表示用于几个下游任务。具体来说,对比学习最近已成为计算机视觉、自然语言处理(NLP)等领域的自主监

AVS2标准综述论文，简单介绍了AVS2制定背景及其关键技术。

在这个综述中,我们讨论了六种不同类型的方法(剪枝、量化、知识蒸馏、参数共享、张量分解和基于线性变压器的方法)来压缩这些模型,使它们能够在实际的工业NLP项目中部署。

自然场景中的文本识别(scenetextrecognition,STR)是计算机视觉和模式识别领域的研究热点。最近华南理工的学者发布了关于STR的综述论文，总结了STR的基本问题和最先进的技术，介绍新

多模态表示学习旨在缩小不同模态之间的异质性差距，在利用普遍存在的多模态数据方面起着不可或缺的作用。基于深度学习的多模态表示学习由于具有强大的多层次抽象表示能力，近年来受到了广泛的关注。

本文对动态网络嵌入问题进行了系统的研究,重点介绍了动态网络嵌入的基本概念,首次对现有的动态网络嵌入技术进行了分类,包括基于矩阵分解的、基于跃格的、基于自动编码器的、基于神经网络的等嵌入方法。

21世纪迎来了大数据和数据经济的时代，承载着重要知识、洞察力和潜力的数据DNA已经成为所有基于数据的有机体的内在组成部分。对数据DNA及其生物体的适当理解依赖于数据科学的新领域及其基石——分析。尽管大

当对大量的标记数据集合(如ImageNet)进行训练时,深度神经网络展示了它们在特殊监督学习任务(如图像分类)上的卓越表现。

目标分割和目标跟踪是计算机视觉领域的基础研究领域。这两个主题很难处理一些常见的挑战,如遮挡、变形、运动模糊、缩放变化等。前者包含异构对象、交互对象、边缘模糊性和形状复杂性;后者在处理快速运动、不可见和

本文旨在全面梳理MATLAB图像处理领域中的图像增强技术。探讨了MATLAB中图像增强技术的实现及其在数字图像处理中的重要性。通过介绍各种增强技术的原理、优缺点以及实际应用案例，为读者提供了一个系统的