遥感变化检测通过分析同一区域在不同时期的图像来识别地表特征变化，在城市规划、地形分析和环境监测等领域具有重要应用。本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）增强推理的方法（SegChange-R1），通过整合文本描述信息，引导模型聚焦于相关变化区域，从而提升检测能力并加速收敛。我们设计了一种基于线性注意力的空间变换模块（BEV），通过将不同时相的特征统一到 BEV 空间中，解决了模态不匹配问题。此外

开源语音大语言模型——阿里基于Qwen-Chat提出Qwen-Audio

SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释预测结果的方法，它基于Shapley值理论，通过将预测结果分解为每个特征的影响，为模型提供全局和局部的可解释性。

用于可视化和跟踪机器学习实验的工具。Weights & Biases 是一个机器学习平台，供开发人员更快地构建更好的模型。使用 W&B 的轻量级、可互操作的工具快速跟踪实验、对数据集进行版本和迭代、评估模型性能、重现模型、可视化结果和发现回归，并与同事分享结果。

在本文中，我们将重点关注 Twitter 中由文本和图像组成的推文的多模态讽刺检测。我们将文本特征、图像特征和图像属性视为三种模态，并提出了一种多模态分层融合模型来完成这项任务。我们的模型首先提取图像特征和属性特征，然后利用属性特征和双向 LSTM 网络提取文本特征。然后重建三种模式的特征，并将其融合为一个特征向量用于预测。

深度强化学习（Double DQN）

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使用线性回归预测波士顿房价：装载并查看数据信息、查看各个特征与价格之间的对应关系趋势、设置训练集和数据集、使用LinearRegression训练模型，并且针对测试数据计算R2

数据可视化-3对坐标图添加标签、颜色、线型、标记等操作

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