新智元推荐 来源:知乎专栏 作者:王赟 Maigo 【新智元导读】最近,在CMU语言技术研究所(LTI)读博的王赟博士毕业即将加入Facebook,他对学术、娱乐有自己的认识。 学术篇 下周一我就要开始在 Facebook 上班了。趁入职之前,我想写一写我博士生涯的感悟;再不写就要凉啦。 从 2010 年 8 月到 2018 年 10 月,我把我最好的青春年华都献给了卡内基梅隆大学(CMU)的语言技术研究所(LTI)。 这一章是 2018 年 6 月底完成的,与计划的时间完全一致;而另一章的核心问题,则是 8 月 16 号在散步时才想出解决办法的。 9 月,我一边继续跑着一点儿本该在 8 月就跑完的实验,一边撰写毕业论文的文本;而 10 月 5 号答辩用的幻灯片,则是 9 月 30 号才做完初稿的。
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。 与会议论文不同的是,正是由于没有明确的deadline,期刊审稿意见的“出炉”时间往往极不确定且普遍周期较长(3-8个月不等),第一轮评审之后审稿人一般会给出如下四种推荐意见之一:1)接收(Accept
当数字洪流席卷全球学术界,研究者们正面临效率与质量的双重挑战。人工智能技术催生的论文辅助工具,正在重塑学术创作的传统模式。本文精选八款革命性写作助手,助您在2025年的学术征程中抢占先机。 学术术语库包含百万级专业词汇,确保表达准确性。 学术模式专门优化专业术语保留率,确保改写不影响内容专业性。实时协作系统undefined团队批注功能支持三种颜色标注系统,修改建议库包含百种学术写作技巧。但深度改写功能需要专业订阅。 跨平台协作系统undefined与钉钉文档深度集成,支持语音输入转学术文本。实验设计模块提供五种常见研究方案模板,但需注意理论框架的原创性审核。智能写作工具正开启学术创作的新纪元。 需要特别注意的是,所有AI生成内容均需通过学术伦理审查,建议将AI生成率控制在30%以内,并配合人工深度优化。掌握这些智能利器,2025年的学术探索将更具效率与创造性。
两个py文件 起主要作用的Search&Download.py # -*- coding: utf-8 -*- import requests from bs4 import BeautifulSoup \n" +url) Hubber.err_log(url) def err_log(url): with open("download_err.txt", "a+", encoding="utf-8")
接下来,小编就为大家推荐40个学术网站。 做计算 找华算 sci-hub ? 做计算 找华算 谷歌学术 ? 免费搜索学术文章的Google网络应用。2004年11月,Google第一次发布了Google学术搜索的试用版。该项索引包括了世界上绝大部分出版的学术期刊, 可广泛搜索学术文献的简便方法。 「台大学术期刊数据库」收录台大各学术研究单位出版之中外学术期刊论文篇目与全文,审查过程严谨、内容丰富详实、撰写格式一致,具相当程度之学术水平,为查询中国台湾一流学府之学术研究发展、辅助教学研究之最佳数据库 提供国内若干免费学术期刊的开放存取。
“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? 我已经参加过多次线下会议了,ACPP 2024作为我第一次参加的全英会议,反而是体验最好的一次,复盘以后我觉得主要有以下原因 1 报告人、参会人来源丰富 由于是国际性会议,本次的报告人和参会人来自多个国家,以8月 此外,墙报交流时间的设置也不合理,虽然日程上安排了每天的8:00-8:30,但酒店摆渡车出发时间就是8:00,实际交流起来讲究一个随缘。
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Bennamoun 文章链接:https://arxiv.org/abs/2402.11141 摘要: 这篇综述深入研究了语义感知神经辐射场 (NeRF) 在视觉场景理解中的作用,涵盖了 250 多篇学术论文的分析
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在8个真实数据集上的实验表明,基于LinkDist的MLP可以在不知道节点邻接的情况下预测节点的标签,但在半监督和全监督节点分类的情况下,其精度与GNNs相当。 Experiment with 8 real-world datasets shows the MLP derived from LinkDist can predict the label of a GNN model outputs, and this method is applicable in combination with most explainability techniques. 【8】 Stromme 备注:48 pages, 8 figures 链接:https://arxiv.org/abs/2106.08502 摘要:我们研究了计算高斯分布重心的一阶优化算法。 当所有权重(Loihi、CPU和GPU网络)被量化为8位时,在不牺牲网络的任务性能精度的情况下实现这些功率改进。
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