enumitem宏包 是 LaTeX 中一个非常实用的工具，它提供了一种简单且灵活的方式来定制列表环境（包括无序列表itemize、有序列表enumerate以及描述列表）的格式和样式。通过使用enumitem宏包，用户可以轻松地控制列表项之间的垂直间距、水平缩进、标签样式（包括编号或符号）、悬挂缩进等参数，并能够在文档的不同部分应用不同的列表设置。以下是一些enumitem自定义间距\setli

视频大型语言模型（Vid-LLMs）在理解视频内容以进行问答对话方面取得了显著进展。然而，它们在将这种视觉理解扩展到需要精确时间定位的任务上存在困难，这些任务被称为视频时间定位（VTG）。为了解决这一差距，我们引入了数字提示（NumPro），这是一种新颖的方法，它通过为每个视频帧添加独特的数字标识符，使Vid-LLMs能够将视觉理解与时间定位相结合。将视频视为一系列编号的帧图像，NumPro将VT

UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）是一种先进的非线性降维技术，用于将高维数据集转换为低维空间中的表示，同时尽可能保留原始数据的复杂结构和拓扑特性。它特别适用于可视化分析和机器学习领域的预处理步骤。

“板凳龙”，又称“盘龙”，是浙闽地区的传统地方民俗文化活动。人们将少则几十条，多则上百条的板凳首尾相连，形成蜿蜒曲折的板凳龙。盘龙时，龙头在前领头，龙身和龙尾相随盘旋，整体呈圆盘状。一般来说，在舞龙队能够自如地盘入和盘出的前提下，盘龙所需要的面积越小、行进速度越快，则观赏性越好。某板凳龙由 223 节板凳组成，其中第 1 节为龙头，后面 221 节为龙身，最后 1 节为龙尾。龙头的板长为 341

与大型语言模型（LLMs）相比，大型视觉语言模型（LVLMs）也能接受图像作为输入，从而展现出更多有趣的涌现能力，并在各种视觉语言任务上表现出令人印象深刻的表现。受LLMs中的文本提示启发，视觉提示已被探索以增强LVLM感知视觉信息的能力。然而，之前的视觉提示技术仅处理视觉输入，不考虑文本查询，限制了模型遵循文本指令完成任务的能力。为了填补这一空白，在这项工作中，我们提出了一种名为API。

词的位置和顺序是任何语言的重要组成部分。它们决定着语法，因此也决定了句子的实际语义。卷积神经网络（CNN）使用卷积核来捕获单词之间的相对位置信息，但其仅能捕获固定大小的局部上下文信息。循环神经网络（RNN）在处理序列信息上会有更好的效果，其依靠循环结构，将序列信息逐步传递，这其中就引入了单词的位置和顺序信息。但随着序列长度的增加，RNN 会慢慢忘记早前的信息，这就导致了长期依赖问题。除此之外，循环

检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）是一种自然语言处理（NLP）中的创新方法，它结合了信息检索（IR）和深度学习生成模型的优点，以提高文本生成任务的准确性和上下文相关性。在 AI 和机器学习领域中，RAG 旨在解决大规模语料库中的信息检索与自动生成相结合的问题。AI Agent，全称为人工智能代理（Artificial Intelligence A

词的位置和顺序是任何语言的重要组成部分。它们决定着语法，因此也决定了句子的实际语义。卷积神经网络（CNN）使用卷积核来捕获单词之间的相对位置信息，但其仅能捕获固定大小的局部上下文信息。循环神经网络（RNN）在处理序列信息上会有更好的效果，其依靠循环结构，将序列信息逐步传递，这其中就引入了单词的位置和顺序信息。但随着序列长度的增加，RNN 会慢慢忘记早前的信息，这就导致了长期依赖问题。除此之外，循环