几篇论文实现代码:
《One Loss for All: Deep Hashing with a Single Cosine Similarity based Learning Objective》(NeurIPS 2021) GitHub:https:// github.com/kamwoh/orthohash
《MultiModalQA: Complex Question Answering over Text, Tables and Images》(ICLR 2021) GitHub:https:// github.com/allenai/multimodalqa
《MuVER: Improving First-Stage Entity Retrieval with Multi-View Entity Representations》(EMNLP 2021) GitHub:https:// github.com/Alibaba-NLP/MuVER
《An Evaluation Dataset and Strategy for Building Robust Multi-turn Response Selection Model》(EMNLP 2021) GitHub:https:// github.com/kakaoenterprise/KorAdvMRSTestData
《WarpedGANSpace: Finding non-linear RBF paths in GAN latent space》(ICCV 2021) GitHub:https:// github.com/chi0tzp/WarpedGANSpace [fig1]
《Learning a family of motor skills from a single motion clip》(SIGGRAPH 2021) GitHub:https:// github.com/snumrl/ParameterizedMotion
《BundleTrack: 6D Pose Tracking for Novel Objects without Instance or Category-Level 3D Models》(IROS 2021) GitHub:https:// github.com/wenbowen123/BundleTrack [fig2]
《Catch-A-Waveform: Learning to Generate Audio from a Single Short Example》(2021) GitHub:https:// github.com/galgreshler/Catch-A-Waveform [fig3]
《Localizing Objects with Self-Supervised Transformers and no Labels》(2021) GitHub:https:// github.com/valeoai/LOST
《One Loss for All: Deep Hashing with a Single Cosine Similarity based Learning Objective》(NeurIPS 2021) GitHub:https:// github.com/kamwoh/orthohash
《MultiModalQA: Complex Question Answering over Text, Tables and Images》(ICLR 2021) GitHub:https:// github.com/allenai/multimodalqa
《MuVER: Improving First-Stage Entity Retrieval with Multi-View Entity Representations》(EMNLP 2021) GitHub:https:// github.com/Alibaba-NLP/MuVER
《An Evaluation Dataset and Strategy for Building Robust Multi-turn Response Selection Model》(EMNLP 2021) GitHub:https:// github.com/kakaoenterprise/KorAdvMRSTestData
《WarpedGANSpace: Finding non-linear RBF paths in GAN latent space》(ICCV 2021) GitHub:https:// github.com/chi0tzp/WarpedGANSpace [fig1]
《Learning a family of motor skills from a single motion clip》(SIGGRAPH 2021) GitHub:https:// github.com/snumrl/ParameterizedMotion
《BundleTrack: 6D Pose Tracking for Novel Objects without Instance or Category-Level 3D Models》(IROS 2021) GitHub:https:// github.com/wenbowen123/BundleTrack [fig2]
《Catch-A-Waveform: Learning to Generate Audio from a Single Short Example》(2021) GitHub:https:// github.com/galgreshler/Catch-A-Waveform [fig3]
《Localizing Objects with Self-Supervised Transformers and no Labels》(2021) GitHub:https:// github.com/valeoai/LOST
#痤疮疤痕[超话]# 一次#屈大夫痘滚蛋[超话]# 综合精细治疗多年顽固痤疮疤痕,结合Dpl光子嫩肤,皮下分离#皮下分离[超话]# 释放技术,重点#Up镭射# 超脉冲精细磨削和deep点阵激光,各种疤痕包括冰锥凹坑,车厢凹坑,滚石凹坑均有明显改善[赞]#国庆节#
国庆长假是治疗痤疮凹坑的最佳机会,局部结痂,在家窝着不出去,正好恢复后上班
国庆长假是治疗痤疮凹坑的最佳机会,局部结痂,在家窝着不出去,正好恢复后上班
AMiner论文推荐
论文名称:Skilful precipitation nowcasting using deep generative models of radar
论文地址:https://t.cn/A6MVFET1
1秒生成单个预报
现有的很多预报技术会使用大量计算机模拟大气物理状态,这种方法适用于长期的天气预测。
而DeepMind团队开发的条件生成模型DGMR,则更专注于未来5到90分钟内的临近预报。
这一模型的预测范围最大能达到1536公里×1640公里,一张NVIDIA V100 GPU就能在1秒内生成单个预报,分辨率还能达到1公里。
DeepMind研究团队与英国气象局的50多位气象专家进行了一项认知评估,将基于DGMR的新方法与其他同类方法进行了对比。
实验证明,在降雨以及环流结构和强度的预测上,DGMR与目标雷达数据最为接近。面对地区的强降水事件,DGMR在预测降水的强度和范围上的综合表现也最好。
AMiner,让AI帮你理解科学!https://t.cn/R8qrvZZ
论文名称:Skilful precipitation nowcasting using deep generative models of radar
论文地址:https://t.cn/A6MVFET1
1秒生成单个预报
现有的很多预报技术会使用大量计算机模拟大气物理状态,这种方法适用于长期的天气预测。
而DeepMind团队开发的条件生成模型DGMR,则更专注于未来5到90分钟内的临近预报。
这一模型的预测范围最大能达到1536公里×1640公里,一张NVIDIA V100 GPU就能在1秒内生成单个预报,分辨率还能达到1公里。
DeepMind研究团队与英国气象局的50多位气象专家进行了一项认知评估,将基于DGMR的新方法与其他同类方法进行了对比。
实验证明,在降雨以及环流结构和强度的预测上,DGMR与目标雷达数据最为接近。面对地区的强降水事件,DGMR在预测降水的强度和范围上的综合表现也最好。
AMiner,让AI帮你理解科学!https://t.cn/R8qrvZZ
✋热门推荐