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ArgMiner：一个用于对论点挖掘数据集进行处理、增强、训练和推理的 PyTorch 的包
论点挖掘(Argument Mining）是一项从文本中提取论点成分的任务，通常作为自动写作评估系统的一部分。这是自然语言处理中一个非常热门的领域。一个好的 AM 模型可以将一段原始将一段原始文本的序列标记为它们所属的论点内容。虽然历史上这一问题被视为一个语义分割问题，最先进的(SOTA)SOTA：目标识别、计算机视觉中常见的名词SOTA的意思
SOTA：state-of-the-art的英文缩写；state-of-the-art常在各种计算机视觉领域的会议期刊论文第一页上见到； 直译意思是：最前沿的，最先进的，目前最高水平； 即指在公开的数据集上，目前检测到的效果最好、识别率最高、正确率最高，算法模型超过以前的所有方法，达到最优； 参考文章1————————AI周报丨多模态高性能自监督算法data2vec已SOTA；ASC22世界超算大赛启动会举行
01 # 行业大事件 首个多模态高性能自监督算法data2vec 语音、图像文本全部SOTA 人类似乎对不同的学习模式有着相似的认知，机器也应该如此！ 自监督学习能在各种任务中学习到分层特征，并以现实生活中可使用的海量数据作为资源，因此是走向更通用人工智能的一种途径，也是深度学习三巨头李飞飞团队提出零样本泛化的技术，性能超越SOTA
没错！又是李飞飞！ 走在队伍前面的，是来自斯坦福大学的博士，李飞飞的门生！ 先来看看李飞飞团队这次在arXiv上发表了的论文题目： SECANT：用于视觉策略零样本泛化的自专家克隆 废话少说，给大家介绍一下这篇论文的大致内容。 简要介绍 强化学习中的泛化（generalization），是指通过不断跟环境[CV][NLP]含最新paper和code的网址
今天给大家推荐一个 https://paperswithcode.com/sota 在这个网站上能找到最新的paper排名还有paper对应的code。 这是计算机视觉的， 自然语言处理 点击物体检测进去看看 恭喜Swinv2又双霸榜了！！！！ 画红框的位置就是paper和code，不过目前code是v1的。【炼丹术】EfficientDet训练模型学习总结
EfficientDet训练模型学习总结 简介 pytorch用SOTA实时重新实现官方EfficientDet，原文链接：https : //arxiv.org/abs/1911.09070 预训练权重和基准 性能非常接近论文，仍然是SOTA。 速度/FPS 测试包括没有jit/数据精度技巧的后处理时间。 coefficient pth_download GPU Mem(MB) F【AI 全栈 SOTA 综述 】这些你都不知道，怎么敢说会 AI？【语音识别原理 + 实战】
章目录 前言语音识别原理 信号处理，声学特征提取 识别字符，组成文本 声学模型 语言模型 词汇模型语音声学特征提取：MFCC和LogFBank算法的原理实战一 ASR语音识别模型 系统的流程 基于HTTP协议的API接口 客户端 未来实计算机系统结构期末考试题
第一题 下列两个程序分别在C， 32位系统上运行，请分析最后的运行结果。 程序一： int main(){ int value, count_value; float sota; scanf("%d\n", &value); sota = (float)value; count_value = (int)sota; printf("%d", sota - count_value); } 程序【部分源码分析】PLATO——开放域对话的SOTA之作
【部分源码分析】PLATO——开放域对话的SOTA之作 Github链接：https://github.com/PaddlePaddle/Knover/tree/master 论文链接：https://arxiv.org/abs/2006.16779 PLATO目录 【部分源码分析】PLATO——开放域对话的SOTA之作 数据准备 部分数据集展示 数据预处理代码 训练与预CVPR 2021 | 港大、牛津提出PAConv: 一种位置自适应卷积，点云分类、分割任务表现SOTA
论文链接： https://arxiv.org/abs/2103.14635 代码： https://github.com/CVMI-Lab/PAConv 一、引言 近年来，深度学习在三维点云处理上取得了显着进步，但鉴于点云的稀疏性、不规则性和无序性，这仍然是一项具有挑战性的任务。现有方法大致分为三类： 第一类是对点云进行体素化以Baseline和SOTA实验结果汇总
ogbn-arxiv MethodValidation Acc（%）Test Acc（%）MLP57.65 ± 0.1255.50 ± 0.23Node2Vec71.29 ± 0.1370.07 ± 0.13GCN73.00 ± 0.1771.74 ± 0.29GraphSAGE72.77 ± 0.1671.49 ± 0.27DeeperGCN72.62 ± 0.1471.92 ± 0.16GCNII----72.74 ± 0.16JKNet（6）73.35 ± 0.0772.19 ± 0SOTA集结，2020登顶关系抽取的3篇佳作
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Browse state-of-the-art：https://paperswithcode.com/sota 截图如下： 以上可以看到有CV方向和NLP方向，后面还有更多内容。SOTA激活函数学习
除了之前较为流行的RELU激活函数，最近又新出了几个效果较好的激活函数 一、BERT激活函数 二、Mish激活函数 公式如下： 函数图如下： 橙色曲线为：ln(1+e^(x)) 蓝色曲线为：Mish函数遇到的专业名词
1. SOTA (State-Of-The-Art) 能够成为SOTA的算法，我们称之为 SOTA 2. BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformer) 大致内容讲 生成词向量的方式，但是考虑句子之间的关系。 具体内容还没搞懂 参考链接： 1. https://www.cnblogs.com/rucwxb/p/1