更多精彩内容,欢迎继续阅读
简介:基于Python与TensorFlow开发的多模态融合情感分析工程,专注解决文本、语音、图片、视频四类数据的统一情感判别,适合作为毕业设计、课程设计或项目开发的基础框架。项目采用分层融合思路,先提取各单模态特征,再逐…
阅读更多 →简介:一份基于 OneKE 模型构建知识图谱并搭建问答系统的 Python 毕设项目资源包,主要面向计算机、通信、人工智能、自动化等专业学生,也适合课程设计、大作业或毕业设计。项目围绕实体关系抽取、SPO 三元组处理、图谱构建与 RAG 问答链路展开…
阅读更多 →简介:基于PaddlePaddle的深度学习声纹识别系统完整工程,面向语音技术开发者、算法工程师及相关专业学生,可用于说话人识别、声纹比对和说话人日志等任务的落地实践。项目集成了EcapaTdnn、ResNetSE、ERes2Net、CAM等多种主流声纹模型…
阅读更多 →大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…
阅读更多 →当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:
阅读更多 →📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…
阅读更多 →一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…
阅读更多 →