基于BiLSTM-CRF的命名实体识别1. 任务说明1.1 任务定义1.2 语料说明2. 实验环境3. 算法说明（按文件说明）3.1 model.py3.2 data.py3.3 predict.py3.4 evaluate.py3.5 run.py4. 实验结果5. 参考资料6. 源码1. 任务说明1.1 任务定义  基于train.txt和train_TAG.txt数据训练一个BiLSTM-C

随着大语言模型（LLM）自身能力的日趋完善，很多学者的目光聚焦于如何帮助大模型处理和感知大规模的私有数据库。RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统采用检索方法，从私有数据库中高效、准确地召回与查询高度相关的信息内容，用以增强通用大模型处理查询的语境知识和生成效果。为了应对这些问题，文章提出了一种使用图结构数据进行增强的RAG系统——LightRAG。利用图结构对

港大开源的RAG-Anything系统实现了"万物皆可RAG"的全模态处理能力。该项目由黄超教授团队开发，突破了传统RAG系统仅支持文本处理的局限，创新性地构建了统一的多模态知识图谱架构，能够同时处理文档中的文字、图表、表格和数学公式等异构内容。系统采用端到端设计，包含多模态解析、跨模态知识构建和智能问答三大模块，支持10余种文档格式。RAG-Anything通过双层次检索机制

模型的总体架构包括三个部分：1）统一图Tokenizer，2）可扩展的图 Transformer，3）对大语言模型的知识蒸馏。

代码链接: https://github.com/HKUDS/XRec论文链接: https://arxiv.org/pdf/2406.02377实验室链接: https://sites.google.com/view/chaoh最近,香港大学数据智能实验室推出了一款名为 XRec 的全新智能大模型,旨在为传统推荐系统注入可解释性的新动力。XRec 利用大语言模型(LLM)的强大自然语言处理能力,

随着大语言模型（LLM）自身能力的日趋完善，很多学者的目光聚焦于如何帮助大模型处理和感知大规模的私有数据库。RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统采用检索方法，从私有数据库中高效、准确地召回与查询高度相关的信息内容，用以增强通用大模型处理查询的语境知识和生成效果。为了应对这些问题，文章提出了一种使用图结构数据进行增强的RAG系统——LightRAG。利用图结构对

时空预测旨在对不断变化的动态城市场景进行预测和洞察，涵盖了时间和空间两个维度。其目的是预测城市生活各个方面的未来时空模式、趋势和事件，包括交通、人口流动和犯罪率。尽管大量相关工作致力于开发神经网络技术来准确预测时空数据，但值得注意的是，许多方法很大程度上依赖于拥有足够的训练样本来生成精确的时空表示。不幸的是，数据稀缺的问题在实际的城市传感场景中普遍存在。在某些情况下，从下游场景收集任何标记数据变得

随着大语言模型（LLM）自身能力的日趋完善，很多学者的目光聚焦于如何帮助大模型处理和感知大规模的私有数据库。RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统采用检索方法，从私有数据库中高效、准确地召回与查询高度相关的信息内容，用以增强通用大模型处理查询的语境知识和生成效果。为了应对这些问题，文章提出了一种使用图结构数据进行增强的RAG系统——LightRAG。利用图结构对

YOLO系列原理与改进1. YOLO v0 雏形思想2. YOLO v13. YOLO v24. YOLO v35. YOLO v46. YOLO v57. YOLO v1 v2 v3 v4 v5 对比图8. YOLO vx参考文章1. YOLO v0 雏形思想  传统检测所采用的方法基本是滑动窗口法，想要检测的精度越高，那么就需要遍历的越精确，同时检测所需要的时间开销就会越大。除此之外还存在另一

代码链接: https://github.com/HKUDS/XRec论文链接: https://arxiv.org/pdf/2406.02377实验室链接: https://sites.google.com/view/chaoh最近,香港大学数据智能实验室推出了一款名为 XRec 的全新智能大模型,旨在为传统推荐系统注入可解释性的新动力。XRec 利用大语言模型(LLM)的强大自然语言处理能力,