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由浙江大学、电气通信大学（日本）、北京信息科技大学联合主办的2026年机器人感知与智能控制国际学术会议（RPIC 2026）将于2026年3月27-29日在日本东京举行。RPIC 2026旨在推进学科的交叉融合及产学研相结合，深入探讨相关重大理论和技术难题，拓展国内外在机器人感知与智能控制技术方面的研究范围。大会将围绕机器人感知、智能控制、机器视觉、深度学习等前沿课题进行全面深入的探讨，特别关注当
新一代高效率markdown翻译工具-阿里云Markdown翻译 V1.0
在构建一个高效且准确的翻译系统时，关键在于设计和实现一个强大的神经网络架构，该架构能够处理复杂的语言转换任务。编码器-解码器架构： 翻译系统的核心通常由编码器和解码器组成。编码器负责读取源语言的输入文本，并通过神经网络层提取特征表示。这些特征随后被传递给解码器，解码器逐步生成目标语言的输出序列。在Seq2Seq模型中，编码器和解码器通常由LSTM单元或GRU单元构成，它们能够处理序列数据并记忆长距
文本分类是自然语言处理（NLP）中的一个基本任务，旨在将给定的文本数据分配到一个或多个类别中。情感分析：判断文本的情感倾向，例如评论的积极或消极情感。垃圾邮件检测：将电子邮件分类为垃圾邮件或正常邮件。主题分类：根据内容将文章分到特定主题中，如新闻分类。LSTM是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），特别适用于处理和预测时间序列数据。它通过引入记忆单元和门控机制，能够有效捕捉长时间依赖关系，从而克服
【代码】nllb-200-distilled-600M模型部署。
自然语言处理总复习（九）—— 机器翻译一、概述1. 定义2. 分类3. 发展历史二、机器翻译的技术路线实用化的策略（一）基于规则1. 直接式翻译2. 转换式翻译（1）通过句法分析得到某种内部的结果化表达（2）变换句型（3）目标语言的形态生成（二）基于实例基于实例的机器翻译问题（三）基于统计1. 基于统计的原因2. 要素（1）数据（2）学习（3）搜索3. 例子4. 基于词的统计机器翻译（IBM Mo
本人是学视觉对抗学习的，读论文的时候有论文用到了transformer，所以特地学习一下。博客里没有涉及代码实现，都是基础理论。个人感觉自己写的应该比较易懂吧，适合小白看。
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阿里云签名QT C++的实现
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一文盘点PaddlePaddle官方九大自然语言处理模型：百度paddlepaddle模型
MTUNet:混合Transformer模型用于医学图像分割AbstractSection I IntroductionSection II MethodsPart 1 Overall Structure DesignPart 2 Mixed Transformer ModulePart 3 Local-Global Gaussian-Weight Self-AttentionPart 4 Ext
transformer模型最近想学一下BERT，在这之前就先学了一下transformer。transformer原本是用来做机器翻译的，大概的体系结构长这样：Encoder-Decoder框架这个框架主要用在机器翻译和机器问答领域，就是有两个组件Encoder和Decoder。对于给定的输入source (x1,x2,x3,…,xn), 首先编码器将其编码成一个中间表示向量z=(z1,...
作者：丁磊paper：Parallel Data Augmentation for Formality Style Transfer这是一篇关于风格迁移中如何进行数据增强的论文。在int...
mRASP预处理代码，跑通！
介绍attention机制并基于Pytorch实现翻译模型
最后，在所有参考翻译结果的分数的最大值并除以机器翻译结果的总长度，作为机器翻译的准确率。这段代码的说明了read_data函数的功能：从一个文本文件中读取输入输出序列对，对每一对序列进行预处理以符合模型处理的要求（如限制序列长度、构建词汇表、转换为索引张量等），最后返回处理后的输入输出词汇表以及一个包含输入输出数据对的TensorDataset对象，为后续的机器翻译或其他序列到序列学习任务做准备。
Transformer是一种基于注意力机制的深度学习模型，最初由Google在2017年提出。主要用于机器翻译任务，但也被广泛应用于其他自然语言处理（NLP）领域，如文本摘要、语言理解、文本生成等。本次实验展示了基于Transformer的模型在日译中机器翻译任务上展现出的有效性和潜力。我们充满信心，通过持续的优化和改进，这一模型将在实际应用中取得更为令人满意的效果。
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