ESMM摘要INTRODUCTION全样本多任务模型对比实验个人总结ESMM 代码 摘要 用户行为的顺序模式：impression → click → conversion 准确估计点击后post-click 的

总结：小改进，对于一个节点的两个邻居，若这两邻居包含相似和冗余的信息时，GNN模型的表现就会变差，本篇paper设置了规则对这些相

摘要(Abstract)： 论文介绍了MVBench，这是一个全新的多模态视频理解基准测试，旨在评估多模态大型语言模型（MLLMs）在视频理解方面的能力。 目前许多基准测试主要集中在静态图像任务的空间理解上，而忽视了动态视频任务中的时间理

前言这篇综述经过导师和师姐双重推荐，和我的研究方向-古诗文多模态知识图谱的搭建与应用非常契合，应当认真学习并全面理解。这里单开一篇专门记录，希望能有所收获.这篇综述主要介绍的

论文标题 Visual CoT: Advancing Multi-Modal Language Models with a Comprehensive Dataset and Benchmark for Chain-of-Thought

Legal Judgment Prediction via Multi-Perspective Bi-Feedback NetworkTitle:Legal Judgment Prediction via Multi-Perspect

2022 检测模型   code 多标签、重叠挑战

论文作者：Anh-Khoa Nguyen Vu,Quoc-Truong Truong,Vinh-Tiep Nguyen,Thanh Duc Ngo,Thanh-Toan Do,Tam V. Nguyen 作者单位&a

将时间序列的相互作用描述为一个图结构，变量表示为图节点，近年来的研究显示了将图神经网络应用于多元时间序列预测的巨大前景。沿着这条线，现有的方法通常假设决定图神经网络聚合方式的图结构(或邻接矩阵)是通过定义或自学习固定的。然而，变量之间的相互

深度多兴趣网络,Deep Multi-Interest Network for Click-through Rate Prediction （DMIN） 论文下载地址 目的 整体思路 实现细节 论文下载地址 目的根据用户

转载于:https:blog.51ctosuperxing1976773

《论文阅读》DialogXL: All-in-One XLNet for Multi-Party Conversation Emotion Recognition 简介 思路出发点 任务定义 模型结构 构造输入 模型架构 Utterance

目录一、简介二、方法1.任务2. 模型架构Utterance RepresentationTurns-aware AggregationMatching Attention FlowResponse MatchingAttentive Tu

基于情绪转移的对话情绪识别的多任务学习 摘要 1 介绍 2. 相关工作 2.1 对话中的情感识别 2.2 多任务学习 3. 提出的方法 3.1 准备工作 3.1.1 对话中的情感识别（ERC） 3.1.2 情绪转移（ES） 3.2 提出的方

【论文阅读】LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation：大模型多轮对话迷航现象研究 基本信息 论文链接：LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation 作者：Phil

Mini-Gemini: Mining the Potential of Multi-modality Vision Language Models 相关链接：arxiv 关键字：Vision L

Mini-Gemini: Mining the Potential of Multi-modality Vision Language ModelsTL; DR：本文构建了一个支持 textimage 多模态输入、t

LLMs之Multi-Turn：《LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation》翻译与解读 导读：该论文通过模拟实验揭示了LLM在多轮、不明确对话中存在严重的性

本篇文章是博主多无人机研究和强化学习RL领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在多无人机研究专栏：【多

I have React ponent:<Dropdownplaceholder={field[propName].label}id={propName}fluidmultipleselections