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NeurIPS 2020顶会论文与代码介绍——StemGNN

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简介：
本文介绍了在NeurIPS 2020会议上发表的论文《StemGNN》，该研究提出了一种新的图神经网络模型，旨在解决特定领域内的复杂问题，并公开了源代码供研究人员参考使用。 利用离散傅里叶变换（DFT）和注意力机制构建时空图，进行多元时间序列预测。该方法使用了一个CSV格式的ECG_5000数据集，并且可以在Python PyTorch环境中成功运行。

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  • NeurIPS 2020顶会论文与代码介绍——StemGNN
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    本文介绍了在NeurIPS 2020会议上发表的论文《StemGNN》，该研究提出了一种新的图神经网络模型，旨在解决特定领域内的复杂问题，并公开了源代码供研究人员参考使用。 利用离散傅里叶变换（DFT）和注意力机制构建时空图，进行多元时间序列预测。该方法使用了一个CSV格式的ECG_5000数据集，并且可以在Python PyTorch环境中成功运行。
     
  • NeurIPS 2023顶会论文与代码，FGNN相关
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    本段介绍来自NeurIPS 2023会议的前沿研究论文及其实现代码，聚焦于图神经网络（FGNN）领域的创新进展和应用。 傅立叶神经网络：从纯图的角度重新思考多元时间序列预测，包括ECG心电图数据集，在PYTHON PYTORCH环境中可以成功运行。
     
  • nlp_paper_study: 顶会论文研读及代码复现
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    nlp_paper_study专注于自然语言处理领域顶级会议论文的研究与解读，并通过实现相关算法和模型来加深理解。 关于自然语言处理（NLP）那些你不知道的事 作者：杨夕 项目介绍： 大家好，我是杨夕。该项目主要记录了我在研读顶会论文及复现经典论文过程中的所见、所思、所想与所闻。由于个人理解可能存在偏差或错误之处，恳请各位专家不吝赐教。 目录概览： - 关于信息抽取 - 实体关系联合抽取的相关知识 - 命名实体识别的要点 - 关系抽取的核心技术 - 文档级别关系抽取的方法论 - 知识图谱的基础与应用 - 实体链指的概念及实践心得 - 实体消歧的技术细节和挑战 - KGQA（基于知识图谱的问题回答）的相关内容 - Neo4j数据库的使用技巧 - 细粒度情感分析的研究进展 - 主动学习在NLP中的运用实例 - 对抗训练方法的应用与探讨 - GCN(图卷积网络)技术介绍 以上是关于自然语言处理领域的一些心得体会，希望对大家有所帮助。
     
  • PointDAN: NeurIPS 19 论文的代码实现 PointDAN
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    PointDAN是基于NeurIPS 2019论文开发的一个代码库，专注于领域适应中的点云数据处理，旨在通过深度学习方法减少源域和目标域间的分布差异。 资源浏览查阅110次。PointDAN是NeurIPS 2019论文的代码，“PointDAN,3D转移学习-PointDAN”此存储库包含我们NeurIPS 2019论文的源代码和数据集，介绍域适应(DA)方法在广泛的机器学习中的应用。更多下载资源、学习资料请访问相关平台获取。
     
  • 近年来顶会上的显著性检测论文与代码
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    本资源集合了近年各大顶级会议中关于显著性检测领域的前沿论文和开源代码，旨在为研究者提供便捷的一站式访问平台。 2020年CVPR会议、2021年CVPR会议、2019年ICCV会议以及2020年ECCV会议的相关内容进行了讨论。
     
  • TinyXML2示例代码与介绍文档
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    《TinyXML2示例代码与介绍文档》是一份详尽的指南，包含了使用TinyXML2库进行XML文件操作的相关示例和解释说明。 资源包含2015年9月23日从官网下载的tinyxml2源码以及自己编写的示例代码和介绍文档，方便新手上手使用。由于官网提供的示例代码和文档较为晦涩难懂，因此我自己整理了一份易于理解的材料。
     
  • AI顶级会议论文.zip
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    本资料集收录了近年来在人工智能领域内一系列顶尖学术会议上发表的重要论文，涵盖了机器学习、深度学习及自然语言处理等多个前沿研究方向。 之前看过一些大佬发表的人工智能顶会论文，现在整理出来分享给大家。
     
  • SLAM顶会论文精选集
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    本书为SLAM（ simultaneous localization and mapping）领域顶尖会议论文精选集，涵盖了最新的研究进展和技术突破。适合研究人员和工程师参考学习。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与建图）是机器人学和计算机视觉领域中的一个核心问题，它涉及如何让无人系统在未知环境中同时建立地图并确定自身的精确位置。在虚拟现实（VR）技术中，SLAM同样扮演着重要角色，用于创建和更新虚拟环境以提供更真实的交互体验。 ### SLAM相关知识点 1. **基础概念**： - 定位：确定机器人或设备在环境中的具体位置。 - 建图：构建环境的几何模型，可以是点云、二维图像或三维模型。 - SLAM问题：通过传感器数据，在没有先验信息的情况下同时解决定位和建图的问题。 2. **SLAM方法分类**： - 滤波器方法：如卡尔曼滤波（Kalman Filter）、扩展卡尔曼滤波（EKF-SLAM）以及粒子滤波（Particle Filter）。 - 图优化方法：包括Gauss-Newton法、Levenberg-Marquardt法，还有基于因子图的SLAM技术如GTSAM。 - 直接法：利用像素级测量值直接估计相机运动和环境结构，例如光流算法及稀疏直接法（DSO）。 - 特征点方法：提取并匹配图像特征，比如SIFT、SURF以及ORB等。 3. **传感器类型**： - 激光雷达（LiDAR）：提供精确的距离测量能力，适用于2D或3D SLAM任务。 - RGB-D相机：如Kinect设备可以提供彩色图像和深度信息，适合室内SLAM应用。 - 单目双目相机：仅依赖视觉信息工作，更具挑战性但成本较低。 - IMU（惯性测量单元）：提供姿态和加速度数据，通常与视觉传感器结合使用。 4. **重要会议**： - ICRA (International Conference on Robotics and Automation) ：机器人及自动化领域的顶级学术会议，涵盖广泛的主题包括SLAM研究。 - CVPR（Computer Vision and Pattern Recognition）: 计算机视觉领域的主要研讨会，尽管重点在于图像处理技术上也包含许多关于SLAM的研究成果。 5. **应用实例**： - 自动驾驶：为车辆提供导航和避障能力。 - 无人机航拍：实现自主飞行及稳定拍摄功能。 - 服务机器人：帮助机器人在家庭或商业环境中进行有效导航。 - 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）: 创建真实世界与虚拟世界的无缝转换。 6. **挑战与发展趋势**： - 实时性能：快速处理大量数据，以满足实时应用需求。 - 鲁棒性：应对各种环境变化如光照条件、动态物体以及传感器噪声等。 - 全局一致性：确保地图的连贯性和准确性。 - 学习驱动SLAM: 使用深度学习改进特征提取及建图定位性能。 - 多传感器融合技术: 结合不同类型的传感器数据，提高定位和建图精度。 7. **论文阅读建议**： - 经典文献：理解基础理论及早期研究工作。 - 最新进展：紧跟当前的研究趋势和技术进步。 - 对比分析：比较各种方法的优缺点，并选择适合特定应用场景的技术。
     
  • Pruning-PFF:基于 NeurIPS 2020 论文“Pruning Filter in Filter”的 PyTorch 实现...
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    Pruning-PFF是基于NeurIPS 2020论文《Pruning Filter in Filter》的PyTorch实现，旨在优化深度卷积神经网络模型，通过高效地修剪Filter in Filter结构中的冗余参数，提高计算效率和模型性能。 这是我们的 NeurIPS 2020 论文“Pruning Filter in Filter”的 PyTorch 实现。在本段落中，我们提出了一种新的剪枝范式，称为 Stripe-wise-Pruning (SP)，它可以看作是 Filter-Pruning (FP) 的一种更广泛的情况。SP 将过滤器 $F \in \mathbb{R}^{C\times K\times K}$ 视为由 $K\times K$ 条纹（即 $1\times 1$ 过滤器 $\in \mathbb{R}^ c $）组成，并且以条带为单位进行修剪，而不是整个过滤器。与现有的方法相比，SP 实现了比传统 FP 更精细的粒度，同时对硬件更友好，并保持了 Filter-Pruning 中过滤器之间的独立性。因此，在 CIFAR-10 和 ImageNet 数据集上，它实现了最佳性能。