名为RouterDC，是一种基于双重对比学习的路由架构，具有参数高效性（小于100M的参数）和计算高效性（不需要对于LLM进行梯度回传）的优势。

作为数据科学家，我们深知在瞬息万变的金融市场中，准确的预测就如同珍贵的宝藏。随着技术的不断发展，机器学习成为了我们解读市场趋势的有力工具。在众多机器学习模型中，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）因其独特的优势而备受关注。当LSTM与注意力机制相结合时，其在分析时间序列数据方面的能力更是得...

智能驾驶感知模块可以根据目标的属性和环境信息，分为三类关键任务：动态感知任务、静态结构感知任务和可通行区域（Freespace）感知任务。本文将介绍三大任务中常见的精度评价指标。如果有不正确的地方，欢迎评论指正。

一篇是Rich Human Feedback for Text-to-Image Generation，受大模型中的RLHF技术启发，团队用人类反馈来改进Stable Diffusion等文生图模型。

在生物医学领域，细胞图像分割是一个关键步骤，能够帮助研究人员分析细胞结构和功能。U-Net 作为一种强大的卷积神经网络结构，广泛应用于医学图像分割任务。本文将详细介绍如何利用 U-Net 完成细胞图像分割项目，涵盖从数据准备到模型部署的各个步骤。

此示例说明如何从 VEC( q ) 模型生成 Monte Carlo 预测。该示例将生成的预测与最小均方误差 (MMSE) 预测和来自VEC( q ) 模型的 VAR( _q_ +1) 模型的预测进行比较。

最新的好消息是，谷歌团队采用了一种GANs与基于神经网络的压缩算法相结合的图像压缩方式HiFiC，在码率高度压缩的情况下，仍能对图像高保真还原。

在科技飞速发展的当下，人工智能的浪潮席卷而来，其中生成对抗网络（GANs）技术以其独特的魅力，成为了生成高度真实感虚拟人脸的强大引擎。无论是影视制作中虚拟角色的塑造，还是游戏领域中多样化角色形象的构建，又或是在虚拟现实社交里用户形象的个性化定制，高度真实感的虚拟人脸都有着广泛的应用需求。那么，GANs究...

我们知道过拟合是在训练集上过于拟合过于表现好，而测试集上表现差。比如我们拿到一组有“特色A”的训练集训练出模型后，恰好我们某时刻的测试集是有“特色B”的，那我们的模型表现会很差，也就引起了过拟合现象。

在生态与生物学研究中，数据常呈现复杂结构特征。例如不同种群、采样点或时间序列的观测数据间往往存在相关性。传统线性模型在处理这类非独立数据时存在局限性，而混合效应模型通过同时纳入固定效应与随机效应，为解决此类问题提供了有效方案。本文以龙类智力研究为例，探讨混合效应模型的构建与应用。

WWW2025: CTR-Driven Advertising Image Generation with Multimodal Large Language Models

机器学习中，模型的拟合效果意味着对新数据的预测能力的强弱（泛化能力）。而程序员评价模型拟合效果时，常说“过拟合”及“欠拟合”，那究竟什么是过/欠拟合呢？什么指标可以判断拟合效果？以及如何优化？

总的来说，位移贴图可以增强模型的各种细节效果，包括表面细节、几何细节、光照效果和物理效果。它可以使模型呈现出更加真实和逼真的外观，从而提高视觉效果和用户体验。

本次数据来源于天天基金网南方恒生中国企业ETF版面，数据获取采用python（版本3.6）爬虫，数据分析部分则是采用Rstudio（3.6.2）。由于南方恒生中国企业ETF没有分红，所以单位净值和累计净值相同，本次分析采用单位净值（数据采用从2018/2/8\~2020/6/10，共556个）作为数据分析对象。本次数据分析采用的数据模型有AR, MA...

全文下载链接：[链接]最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系什么是依赖关系？假设您在观看视频时记得前一个场景，或者在阅读一本书时您知道前一章发生了什么。传统的神经网络无法做到这一点...

在本笔记本中，我们向读者介绍了基本的随机波动率模型，并通过连续顺序重要性重采样讨论了它们的估计。我们使用收益率数据集来讨论 CSIR 在随机波动率模型估计中的实现和性能。