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置顶穿越数字边界:网络自由的探索
点击直达在当今数字化的世界里,网络自由是无价的,但有时也受到了地理和政治界限的限制。有一种方法,一种隐藏的方式,让我们能够穿越这些数字边界,实现网络自由。这个方法有点像背后的秘密通道,允许您访问被封锁或限制的网站,享...

置顶轻松支付,畅享便捷生活
点击直达在现代快节奏的生活中,时间宝贵,每一刻都应该过得更加轻松、便捷。为了让您体验到无忧的支付乐趣,我们为您提供了有偿搭建易支付的专业服务,助您轻松管理资金,畅享便捷生活。为何选择易支付?全面安全: 我们注重支付安...

港大发布智能交通大模型全家桶OpenCity!打破时空零样本预测壁垒,训练速度最多提升50倍
精确的交通流量预测对于提升城市规划和交通管理效率至关重要,有助于更合理地分配资源并提升出行质量。然而,现有的预测系统在处理未知区域的交通预测,以及进行长期预测时,常常无法达到预期效果,这些挑战主要源于交通数据在空间和...
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零样本6D物体姿态估计框架SAM-6D,向具身智能更进一步
物体姿态估计在许多现实世界应用中起到至关重要的作用,例如具身智能、机器人灵巧操作和增强现实等。在这一领域中,最先受到关注的任务是实例级别 6D 姿态估计,其需要关于目标物体的带标注数据进行模型训练,使深度模型具有物体...
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在少样本学习中,用SetFit进行文本分类 译文
译者 | 陈峻审校 | 重楼在本文中,我将向您介绍“少样本(Few-shot)学习”的相关概念,并重点讨论被广泛应用于文本分类的SetFit方法。传统的机器学习(ML)在监督(Supervised)机器学习...