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国防科大新近《视觉-语言导航VLN》综述论文

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简介：
这篇最新的综述论文由国防科技大学的研究团队撰写，全面探讨了视觉-语言导航（VLN）领域的发展现状、关键技术及未来趋势。 一个能够理解自然语言指令并在视觉世界中执行相应动作的代理是人工智能（AI）面临的长期挑战之一。由于人类给出的指令复杂多变，这就要求代理能够在非结构化的、前所未见的环境中，将自然语言与视觉和行动联系起来。如果这些指令是一个导航任务，则这个挑战被称为视觉语言导航(Visual-and-Language navigation, VLN)。它是一个迅速发展的跨学科领域，并且越来越重要，具有非凡的实际应用价值。

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  • 国防科大新近《视觉-语言导航VLN》综述论文
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    这篇最新的综述论文由国防科技大学的研究团队撰写，全面探讨了视觉-语言导航（VLN）领域的发展现状、关键技术及未来趋势。 一个能够理解自然语言指令并在视觉世界中执行相应动作的代理是人工智能（AI）面临的长期挑战之一。由于人类给出的指令复杂多变，这就要求代理能够在非结构化的、前所未见的环境中，将自然语言与视觉和行动联系起来。如果这些指令是一个导航任务，则这个挑战被称为视觉语言导航(Visual-and-Language navigation, VLN)。它是一个迅速发展的跨学科领域，并且越来越重要，具有非凡的实际应用价值。
     
  • 《视觉Transformer模型》综述论文
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    本文为一篇关于视觉Transformer模型的综述性论文，系统地回顾了近年来该领域的研究进展，探讨了其在计算机视觉任务中的应用与挑战。 Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络，在自然语言处理领域首次得到应用。由于Transformer强大的表征能力，研究人员将其扩展到计算机视觉任务中。与卷积网络和循环网络等其他类型的网络相比，基于Transformer的模型在各种视觉基准测试上都表现出竞争力，并且有时甚至表现更佳。
     
  • 单目视觉里程计研究综述论文
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    本文为一篇关于单目视觉里程计的研究综述性文章，系统地回顾了近年来在该领域的研究成果与技术进展，并对未来发展进行了展望。 单目视觉里程计不仅能够为移动机器人提供导航避障等功能，在无人驾驶等领域也有更广泛的应用价值。本段落剖析了视觉里程计的基础原理，并研究了国内外单目视觉里程计技术的现状；同时，对ORB-SLAM2、DSO等典型单目视觉里程计进行了深入分析和比较。针对当前视觉里程计研究中普遍关注的鲁棒性和实时性等问题，探讨了未来的研究方向和发展趋势。
     
  • HectorSLAM机器人定位导航算法论文综述
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    本文为HectorSLAM机器人定位与导航算法撰写综述性文章，深入探讨其技术原理、发展历程及实际应用案例，旨在为研究者和开发者提供全面参考。 本段落对HectorSLAM机器人定位导航算法进行了详细的总结，涵盖了算法的实现框架、流程以及主要处理函数。
     
  • 大语言模型综述
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    《大语言模型综述》旨在全面回顾和分析当前大语言模型的发展历程、关键技术及其应用现状，探讨未来研究趋势。 大语言模型综述 本段落对大语言模型的发展进行了全面的回顾与分析，涵盖了从早期的基础研究到当前最先进的技术进展。文章深入探讨了各种大语言模型的设计原理、训练方法以及应用场景，并对其未来发展方向提出了展望。 通过总结各阶段的关键技术和代表性成果，读者可以清晰地了解到这一领域内的核心概念及其演变过程。此外，还特别关注了一些新兴趋势和技术挑战，旨在为相关领域的研究者和从业者提供有价值的参考信息。
     
  • 密歇根州立大学新近《可信赖人工智能：计算视角》综述论文
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    这篇综述文章由密歇根州立大学的研究团队撰写，从计算角度全面探讨了可信赖人工智能领域的最新进展、挑战及未来方向。 在过去的几十年里，人工智能技术迅速发展，改变了每个人的日常生活，并深刻影响了人类社会的进程。开发人工智能的主要目标是通过减少劳动、增加生活便利以及促进社会公益来造福人类。然而，最近的研究表明，人工智能可能对人类造成意外伤害，例如，在安全关键的情况下做出不可靠的决定或无意中歧视某些群体而破坏公平性。
     
  • 机器视觉综述.pptx
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    本PPT全面概述了机器视觉领域的核心概念、技术发展及应用实践，旨在为初学者提供一个系统的入门指南，并探讨该领域面临的挑战与未来趋势。 机器视觉是一门结合了光学与计算机科学的交叉学科领域，主要研究如何让计算机通过图像或视频来获取、处理及理解关于现实世界的三维场景的信息，并作出相应的决策或者控制动作。它在工业自动化、医学影像分析、机器人导航以及智能交通系统等众多领域都有着广泛的应用。 机器视觉技术的核心是模式识别和深度学习算法的结合，这使得机器能够从大量图像数据中自动提取特征信息并进行分类或预测任务。随着计算能力的发展及大数据时代的到来，基于卷积神经网络（CNN）及其他先进架构的解决方案正在不断涌现，并且在诸多实际问题上取得了显著的效果。 此外，在硬件方面，高分辨率相机、高速摄像机以及各种类型的传感器技术的进步也极大地推动了机器视觉领域向前发展。这些设备能够提供更加精准和详细的图像信息以供后续处理使用。同时，为了满足不同场景下的需求，研究人员们还开发出了许多专用的软件工具包与平台来简化算法的设计过程并提高工作效率。 综上所述，在未来几年内我们可以预见该领域的研究将会继续向着更深层次的理解以及更为广泛的应用方向发展。
     
  • 近期各领域NLP论文综述2
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    本综述文章全面总结了近期自然语言处理(NLP)领域的研究成果与进展，涵盖文本生成、机器翻译及情感分析等多个方面。 2020年各大自然语言处理顶会的优秀论文集合。这些会议包括NIPS、IEEE等，涵盖了该年度在自然语言处理领域的最新研究成果和发展趋势。
     
  • 近三年知识图谱论文综述
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    简介：本文全面回顾了近三年来知识图谱领域的研究进展与趋势，涵盖技术革新、应用案例及未来发展方向。 这篇综述文章探讨了知识图谱理论及其在各个领域的应用，包括医疗等领域的一些下游应用场景。
     
  • 从多个视角综述大语言模型的中文版本
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    本文全面回顾并分析了多种大语言模型的中文变体，旨在为研究者和用户提供一个清晰、多角度的理解框架。 自20世纪50年代图灵测试提出以来，人类一直在探索如何利用机器掌握语言智能。作为一种复杂的人类表达系统，语言受到语法规则的支配；因此开发能够理解和运用一门语言的人工智能（AI）算法是一项重大挑战。作为主要的语言理解和生成方法之一，语言建模在过去二十年间得到了广泛研究，并从统计模型发展为神经网络模型。近年来，在大规模语料库上进行预训练后，基于Transformer架构的大规模预训练语言模型在解决各种自然语言处理任务方面表现出色。 研究人员发现扩大这些模型的参数数量可以提高其性能，因此他们通过增加更多参数来进一步探索这一现象。当这些大尺寸的语言模型达到一定规模时，它们不仅展现出显著提升的能力，还具备了一些小规模语言模型（如BERT）所不具备的独特能力（例如上下文学习）。为了区分不同大小的语言模型，研究界创造了一个术语——“大型预训练语言模型”（LLM），指包含数百亿甚至数千亿参数的超大规模模型。近年来，在学术界和业界的努力推动下，针对大语言模型的研究取得了显著进展。