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具有Event-Argument相關性的事件因果關系提取方法
事件因果關系識別(ECI)旨在檢測兩個給定文本事件之間是否存在因果關系,是事件因果關系理解的重要任務。然而,ECI 任務忽略了關鍵的事件結構和因果因果關...
Prompt Tuning相比于Fine Tuning在哪些場景下表現(xiàn)更好?
第三范式:基于「預訓練模型 + finetuning」的范式,如 BERT + finetuning 的NLP任務,相比于第二范式,模型準確度顯著提高,...
這一模型可以與人類進行談話般的交互,可以回答追問,連續(xù)性的問題,承認其回答中的錯誤,指出人類提問時的不正確前提,拒絕回答不適當的問題。
說起 REST API,小伙伴們多多少少都有聽說過,但是如果讓你詳細介紹一下什么是 REST,估計會有很多人講不出來,或者只講出來其中一部分。
1. 寫在前面 模型“好”與“壞”的評價指標直接由業(yè)務目標/任務需求決定。我們需要做的是:根據具體的業(yè)務目標/任務需求去選擇相應的評價指標,繼而選出符合...
基于高光譜圖像與光譜特征融合技術的雞蛋新鮮度無損判別模型的建立
引言 雞蛋新鮮度等級評價是雞蛋品質檢測研究中一項重要的工作。近年來,國內外學者運用介電特性、電子鼻、機器視覺、近紅外光譜分析等技術在雞蛋新鮮度無損檢測領...
筆者這兩個月一直在折騰分布式應用,并且分別基于 API8 的 FA 模型以及 API9 的 Stage 模型進行了開發(fā),這兩天總算是基本開發(fā)完了,閑下來...
在英特爾獨立顯卡上部署YOLOv5 v7.0版實時實例分割模型
本文將介紹在基于 OpenVINO 在英特爾獨立顯卡上部署 YOLOv5 實時實例分割模型的全流程,并提供完整范例代碼供讀者使用。
本文是人眼模型的一個案例研究,并提供了更高級的序列模式建模技術的演示。我們將在OpticStudio中使用Liou & Brennan 1997...
本文將介紹基于 OpenVINO 模型優(yōu)化器或預處理 API 將數據預處理嵌入 AI 模型的常見技巧,幫助讀者在硬件投入不變的情況下,進一步提升端到端的...
在Jetson Nano上使用TensorRT C++實現(xiàn)YOLOv5模型推理
前面有一篇文章詳細說明了如何在Jetson Nano上安裝YOLOv5,然后運行,這里只需在導出的時候導出engine模型文件支持。
用于計算 OneFlow 模型的 FLOPs 和 Parameters 的第三方庫。
在本文中,我們研究了圖像描述(Image Captioning)領域一個新興的問題——圖像風格化描述(Stylized Image Captioning)。
編者注:S參數用于表征無源鏈路的行為模型。在S參數獲取阻抗, 插入損耗、回波損耗、阻抗、串擾、模式轉換等指標。本文闡述了什么是S參數、S參數轉換TDR/...
MMEngine 提供了強大靈活的訓練引擎,以及常見的訓練技術,以滿足用戶多樣的模型訓練需求。對于模型評測的需求,MMEngine 也提供了評測指標(M...
YOLOv5官方給出的YOLOv5在OpenCV上推理的程序相對來說是比較通俗易懂的,條理清晰,有基本的封裝,直接可用!但是我也發(fā)現(xiàn),模型的推理時間跟前...
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