Structure-CLIP：面向场景图知识以增强多模态结构化表示

摘要 大规模视觉-语言预训练在多模态理解和生成任务中取得了显著的性能提升。 然而，现有方法在需要结构化表示的图像-文本匹配任务上的表现往往较差，即对对象、属性和关系的表示。 As illustrat

Neurocomputing----Guide for authors

该期刊鼓励并使您能够在适当的情况下共享支持您的研究出版物的软件，并使您能够将软件和数据与您发表的文章相互链接。您可以选择将您的开源软件转换为其他期刊出版物软件影响，这是一本多学科的开放获取期刊，为用于

【ECCV2020】接收论文列表part1

ECCV2020将于2020年8月23-28日在线上举行，今年共接受了1361篇论文，本文是接收论列表的第一部分，第二部见链接 Paper ID Paper Ti

MySQL索引全面解析：从原理到实战，一文掌握高效查询的终极秘籍

引言 MySQL索引是数据库性能优化的核心武器，但许多开发者对索引的理解仅停留在“加速查询”的层面。你是否遇到过以下问题？ 明明加了索引，查询依然慢如蜗牛？ 索引类型那么多，B-Tre

AAAI—24—Main—paper（关于Multi—Modal的全部文章摘要）

我们生活在一个由多种模态（Multimodal）信息构成的世界，包括视觉信息、听觉信息、文本信息、嗅觉信息等等，当研究的问题或者数据集包含多种这样的模态信息时我们称之为多模态学习 多模态机器学习旨在

（AAAI，2024）Structure-CLIP：利用场景知识图谱增强多模态结构化表征

文章目录 Structure-CLIP: Towards Scene Graph Knowledge to Enhance Multi-modal Structured Representatio

图神经网络深度强化学习的挑战与机遇:算法与应用综述

DRL和GNN总结。AD: algorithms-drl增强gnn, ag: algorithms-gnn增强drl, pc:组合优化中的应用，pt:交通运输中的应用，pr:控制中的应用，pk:知识图

Multimodal Industrial Anomaly Detection by Crossmodal Feature Mapping (CVPR 2024)在3080上复现-笔记

conda create -n zgp_cross python=3.9 cd /home/zgp/Documents/crossmodal-feature-mapping-main proce

A survey on knowledge‑enhanced multimodal learning

摘要 多模态学习一直是一个日益受到关注的领域，旨在将各种模态结合为单一的联合表示。特别是在视觉语言（VL）领域，已经开发了多种模型和技术，针对涉及图像和文本的多种任务。VL模型通过扩展Transfo

SAP B1升级S/4HANA Cloud：助力企业突破业务发展瓶颈

许多公司在业务刚处在起步阶段时，会选择SAP Business One这款轻量便捷的企业管理软件，初步实现了信息化规范管理。但随着时间的推移，公司业务迅速扩张，企业员工规模逐渐壮大，业务发展也遇到了难

Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications（图神经网络：方法与应用综述）

Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications 图神经网络：方法与应用综述 Jie Zhou , Ganqu Cui , Z

基础论文学习（4）——CLIP

《Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision》 CLIP的英文全称是Contrastive Langu

实测gpt4.5翻车

数西红柿翻车 画电路图翻车 svg画电路图翻车 Claude3.7数西红柿翻车 听说这次GPT4.5的svg图片能力大幅度提升，画电路图翻车，然后Claude3.7画这

AAAI 2024优秀论文汇总！包含图神经网络、多模态、时间序列等热门方向

AAAI人工智能会议在AI领域极具声望，第38届AAAI人工智能年度会议即将在2024年2月于加拿大的温哥华举办，这个会议汇集了全球最顶尖的研究者，探讨各种前沿话题。 今天就给大家整理了13篇A

conda创建python虚拟环境

1.查看当前存在那些虚拟环境     conda env list conda info -e 2.conda安装虚拟环境 conda create -n my_env_name python