为了成为一个会理财的程序员熊二,我来了。 直接成本和间接成本 直接成本(direct cost):由一个特定项目引起的成本,如人工费、材料费等。 间接成本(indirect cost):整
https://zhuanlan.zhihu.com/p/104298923 作者:魏秀参 编辑:DeepRL 最近,恰逢CVPR 2020 rebuttal之前,本文就rebuttle相关的内容进行总结,学术论文是发布自己或团队最新研究进展正式且最快捷的途径 当同行评议(Peer review)作为学术成果正式发布的必经之路已运行200余年[1]时,用正确的姿势进行review rebuttal便成为提高论文录用机率甚至扭转乾坤的最后一搏。 三部分来聊聊学术论文(主要针对人工智能领域会议和期刊)rebuttal的那些事。 || What is peer review? “Peer review”趣图(原图来自网络) Peer review是一种学术成果审查程序,即作者的学术著作或proposal被同一领域的其他专家学者评审,并根据评审意见决定是否予以录用(Accept 对于计算机学科特别是人工智能领域的学术会议和期刊,其均有相对成熟和流程化的同行评议(即审稿)机制。
这11家机构每年共投入76亿欧元(88亿美元)用于研究资助,这些机构表示,将从2020年开始强制要求受其资助的科学家,必须在论文发表后立即允许免费阅读。 这11家机构于9月4日发布了一份名为“S计划”的承诺文件的序言中写道:“任何科学都不应该被隔在付费墙之外!”。 “这是一个非常有力的宣言。 第一批签约加入“S计划”的11家研究机构: 奥地利科学基金 Austrian Science Fund 法国国家研究机构 French National Research Agency 爱尔兰科学基金会 来自学术期刊出版商的担忧 在S计划推出之前,许多期刊出版商都表达了严重的担忧,特别是该计划将混合发布模式一并禁止。 特别值得一提的是,STM发言人表示,该计划禁止混合获取模式可能会“严重放缓学术出版机构的转型”。出版业巨头Elsevier对STM的评论表示支持。
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“我想写学术社交这个主题已经非常久了,一直没有动手。 什么是学术社交? 学术社交是指在学术圈内,通过参加会议、研讨会等线上或线下的活动,与同行科学家、研究人员、学生建立并维持专业关系的过程。 不仅仅是为了结识更多的人,还包括分享研究成果、讨论学术问题、寻找合作机会以及拓展自己的学术网络。 为什么要做学术社交? 部分会议安排 2 在研究领域已有一定的积累和思考 相比于21年第一次参加学术会议(记第一次参加学术会议),我少了许多稚气,多了些许知识。 22年11月,王蒙岑老师受邀做了线上报告,彼时我刚刚开始读研,也才接触微生物组方向,对微生物组的认识还非常浅。
近年来,LLMs的研究得到了学术界和产业界的大力推进,其中一个引人注目的进展是ChatGPT的推出,引起了社会的广泛关注。
1.PODIA-3D: Domain Adaptation of 3D Generative Model Across Large Domain Gap Using Pose-Preserved Text-to-Image Diffusion
1.Im4D: High-Fidelity and Real-Time Novel View Synthesis for Dynamic Scenes
1.CLR: Channel-wise Lightweight Reprogramming for Continual Learning(ICCV 2023)
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1.Is it an i or an l: Test-time Adaptation of Text Line Recognition Models
这句话的意思是,国家已经决定了,学术型硕士今后不发展了,只发展专业学位硕士。 很多读者可能不知道,学术硕士与专业硕士有何区别,我简单解释一下。 ? 大学毕业后,如果你还想继续读硕士,有两个方向可以选。 一个是学术方向,继续钻研理论知识,这叫学术型硕士,传统的硕士都是这一类。 所以,专业硕士会减少学术训练(比如写论文、查文献),而加强业务实践(比如案例分析)。因此,如果你想搞学术,留在学术界,那就读学术硕士;如果你不想搞学术,想去企业和政府,那就读专业硕士。 由于我国专业硕士起步晚,发展得不如学术硕士正规,很多大学的专业硕士培养非常马虎,而且往往是走读。所以,大家有一种印象,学术硕士才是正规硕士。 正是因为看到这一点,国家才最终决定,不发展学术硕士了,高层次的学术人才就是本科毕业直攻博士。
Chen,Milind Tambe 备注:Accepted at the Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI) 2021. 11 convergence can be further reduced to $n^*(s, d, b) = \tilde{O}\left( {s^2\log^2 d}/{2^b} \right)$. 【11 Synthesizer for Interpretation 标题:基于模型的反事实解释合成器 作者:Fan Yang,Sahan Suresh Alva,Jiahao Chen,Xia Hu 备注:11 最后,我们确定,使用我们的模型可以提高球队的预测地图获胜概率高达11%,提高整体比赛获胜概率为19.8%,为均匀匹配的球队。 or data. 【31】 DMSANet: Dual Multi Scale Attention Network 标题:DMSANet:双重多尺度注意力网络 作者:Abhinav Sagar 备注:11
CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理
1.Reprompting: Automated Chain-of-Thought Prompt Inference Through Gibbs Sampling
1.Text2Layer: Layered Image Generation using Latent Diffusion Model
1.Putting People in Their Place: Affordance-Aware Human Insertion into Scenes
1.REDUCIO! Generating 1024×1024 Video within 16 Seconds using Extremely Compressed Motion Latents