将导航属性应用于抽象模型(如地址)的最佳模式？ - 腾讯云开发者社区

研究人员将抽象推理定义为在概念层面检测模式和解决问题的能力。人类的语言，空间和数学推理可以通过测试来经验性地测量，如通过梳理形状位置和线条颜色之间的关系。但那些测试并不完美。...团队的解决方案是一个生成器，它创建涉及一系列抽象因素的问题，包括“渐进”之类的关系以及“颜色”和“大小”之类的属性。...机器学习模型完成的一个视觉测试大多数模型在测试中表现良好，有些模型的性能高达75％，研究人员发现，模型准确性与推断任务的潜在抽象概念的能力密切相关。...团队写道，“有些模型学会了解决复杂的视觉推理问题，为此，他们需要从原始像素输入中诱导和检测抽象概念的存在，如逻辑运算和算术进展，以及将这些原则应用于从未观察到的刺激。”...但即使是表现最佳的神经网络Wild Relation Network（WReN）也有其局限性：它无法推断出在训练期间没有看到的属性值，并且在对先前看到的关系进行训练时，它在泛化任务上的表现更差（例如，形状数量的进展

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124页，UC伯克利大学胡戎航博士论文公布：视觉与语言推理的结构化模型

视觉 - 语言任务（如基于图像回答问题或按照自然语言指令在视觉环境中导航）需要对图像和文本两种模态的数据进行联合建模和推理。...这篇论文通过视觉 - 语言推理的结构化模型为上述问题提供了答案，该模型考虑了人类语言、视觉场景、智能体技能中的模式和规律。...这种理解通常取决于组合推理（ compositional reasoning），如定位一个场景中的多个对象，检查其属性或将其相互比较。...针对这一问题，该论文提出了端到端模块网络（N2NMN），该模型能够直接基于文本输入预测新型模块化网络架构，并将其应用于图像，来解决问答任务。该方法学习将语言解析为语言结构，再将其组合成合适的布局。...该研究把导航指令跟随任务视为一个轨迹搜索问题，智能体需要根据指令找到环境中的最佳轨迹，从起始位置导航到目标位置。

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知识图谱入门（一）

在这些场景下，与关系模型或 NoSQL 模型相比，使用基于图的知识抽象有很多好处。...图为各种领域提供了简洁而直观的抽象，其中边捕获了各种数据（如社会数据、生物数据、文献数据、交通数据等）中内在实体之间的关系。...图模式可以应用于各类图模型，只需要根据模型中具体的项来设置常量和变量即可。对于有向标记图来说，其项包括节点和边标签；而对于属性图来说，其项包括 id、标签、属性和属性值。...另一种方式则是返回由匹配路径连接的节点对的有限集合（如 SPARQL）。 ? 正则路径查询可以被用于图模式以构建导航图模式（navigational graph patterns），如下图所示。...该图展示了一个用于搜索在可通过巴士或飞机前往 Arica 的城市举办的食物节的查询。此外，我们还可以将关系操作符应用于导航图模式，形成复杂导航图模式。 ?

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数据治理专业认证CDMP学习笔记（思维导图与知识点）- 第五章数据建模与设计篇

此 4 类为静态数据，部分动态数据也可建模，如系统的方案。 2、数据模型组件数据模型组件：实体、关系、属性、域。【实体】实体 Entity：有别于其他事物的一个事物。...此模型中实体之间的连线表示用于说明业务问题的导航路径。事实表：行对应于特定的数值型度量值，如金额。事实表占据了数据中大部分空间，且有大量的行。维度表：表示业务的重要对象，主要留住文字描述。...第五范式 5NF：将实体内部的依赖关系分解为二元关系，所有联结依赖部分主键。 6、抽象化抽象化是将细节移除，提高扩展适用性的过程，包括：泛化和特化。泛化是抽象出父类，特化是区分属性找到子类。...为方便理解，整理本部分思维导图如下：四、工具和方法【工具】 1、数据建模工具 2、数据血缘工具 3、数据分析工具 4、元数据资料库 5、数据模型模式 6、行业数据模型【方法】 1、命名约定的最佳实践...2、数据库设计中的最佳实践数据库设计中的最佳实践-PRISM 设计原则：1 性能和易用性。

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史上最全《知识图谱》2020综述论文，18位作者, 130页pdf

在大致介绍之后，我们对用于知识图谱的各种基于图的数据模型和查询语言进行了归纳和对比。我们将讨论schema, identity, 和 context 在知识图谱中的作用。...在这种情况下，与关系模型或NoSQL替代方案相比，使用基于图的知识抽象有很多好处。...与(其他)NoSQL模型不同，专门的图形查询语言不仅支持标准的关系运算符(连接、联合、投影等)，而且还支持递归查找通过任意长度路径[14]连接的实体的导航运算符。...数据图(又称数据图)符合一个基于图的数据模型，它可以是一个有向边标记的图，一个属性图等(我们在第二节中讨论具体的替代方案)。这些知识可以从外部资源中积累，也可以从知识图谱本身中提取。...企业知识图谱通常是公司内部的，并应用于商业用例[365]。

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Nature Neuroscience重磅综述:网络神经系统中的动态表征

更现代的多变量方法，如表征相似性分析(RSA)和多体素模式分析(MVPA)，将表征从精确的活动模式中抽象出来，转而关注模式之间的相似性，跨越以不同的刺激或任务为特征的实验条件。...神经元(和神经元群体)错综复杂地连接在复杂的交互网络中，网络模型将神经单元及其连接抽象为节点和边缘的网络。...其他多元方法，如多元模式依赖(MVPD；与前面提到的MVPA相比)，可以梳理出大脑区域中表征的特征，例如梭状回中面部的低级属性与高级属性，这些特征被不同的大脑区域差异地传递。...最近，研究将控制理论应用于网络系统，包括大脑网络，以预测哪些大脑区域可以有效控制大脑活动。动力系统理论为系统的动力特性提供了数学见解，如摆动摆的稳定性，给出了系统的近似模型。...最近的证据支持这样一种观点，即大脑在物理世界中的导航方式类似于它在更抽象的结构中的导航方式。

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EMNLP 2022大会正式落幕，最佳长论文、最佳短论文等奖项公布

研究者用该资源评估了最近的多模态模型的抽象视觉推理能力，并观察到预训练的权重表现出有限的抽象推理能力，而这一能力随着微调的进行而得到极大的改善。...然而，当应用于语言生成时，输出空间往往由数以万计的 token 组成，这些方法无法提供翔实的解释。语言模型必须考虑各种特征来预测一个 token，如它的词性、数字、时态或语义。...由于现有的解释方法将所有这些特征的证据合并成一个单一的解释，这对于人类的理解来说可解释性较差。为了区分语言建模中的不同决策，研究者探讨了专注于对比性解释的语言模型。...这种方法可以应用于任何 authorship 表征模型。实验结果显示，在交叉主题设置中，4/6 的性能得到了提升。...12月15日，来自亚马逊云科技的嘉宾将直播分享「如何调用 SageMaker Jumpstart 预训练好的模型“一键”部署 Stable Diffusion v2 和 Bloom 模型」。

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UIUC | 概述将代码数据加入LLM训练数据中的各种好处

作为人类和计算机之间的媒介，代码可以将高级目标转换为可执行的中间步骤，具有语法标准、逻辑一致、抽象和模块化的特点。...如果确实如此，对代码的特定属性进行预训练可以直接提高LLMs的推理能力，那么理解这种现象将是进一步提高当前模型复杂推理能力的关键。...研究人员设想，探索可替代的数据模式、多样化的训练目标和新颖的架构将为进一步增强模型推理能力提供更多的机会。...比如说一个简单的任务（网页导航），给定一组有限的动作原语后，如鼠标移动、点击和页面滚动，再给出一些例子（few-shot），一个强大的基础LLM往往需要LLM精确地掌握这些原语的使用。...但仍然需要大量的研究来了解如何设计奖励函数，以及如何将强化学习与LLMs最佳地集成以完成复杂的任务。

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KDD 2021最佳论文等奖项出炉，首尔大学、斯坦福获奖，北理工上榜

目前，KDD 2021 大会正在线上如火如荼地举行当中，议程包括主题演讲、专题小组、特邀报告、精选研究、workshop 等。...已有一些研究提出了面向多种图的多种算法，包括简单图、节点含有相关属性的图，以及对于边代表不同类型关系的图等。然而，许多领域中的复杂数据可以同时表征为属性网络和多关系网络。...此外，SpectralMix 泛化了现有方法：当仅应用于单个图时，它简化为频谱嵌入和聚类，当应用于分类数据时转换为同质性分析。...该研究在几个现实世界的数据集上进行了实验，以检测图结构和分类属性之间的依赖关系，并展示了 SpectralMix 相比于现有方法的优势。上图是几种模型在 ACM 数据集上实验结果的可视化。...由 5 部分组成的交互式仪表板，分别是 POI 导航栏（左）、地图面板（右上）、表格面板（中下）、数据面板（右下）和移动性历史面板（弹出窗口）。

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南开获最佳论文奖，西安交大获最佳学生论文奖

研究结果表明我们提出的PiRhDy是符号音乐神经方法的重要进展，也展现出PiRhDy作为广泛的符号音乐应用于预训练模型的潜力。...论文地址：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3394171.3413892 论文摘要：本文通过解决抽象的素描，卡通，漫画和现实照片之间的人脸联合识别难题，解决了从不同模态学习的挑战性任务...由于抽象人脸的显著变化，建立视觉模型来识别这些模式中的数据是一项非常具有挑战性的工作。我们提出了一种新的基于知识嵌入的元持续学习框架，用来解决素描、卡通和漫画人脸联合识别的任务。...首先，我们提出了一个深度关系网络来捕捉和记忆不同样本之间的关系。其次，我们提出了将图像与标签联系起来的知识图谱的构建，作为元学习的指导。然后设计了一种知识嵌入机制，将知识表示融入到网络中。...在本文中，我们介绍了Cottontail DB，这是一个开源的数据库管理系统，它在统一的数据和查询模型中集成了对标量和向量属性的支持，同时允许布尔检索和最近邻搜索。

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WPF面试题-来自ChatGPT的解答

在WPF中，命令设计模式是一种用于处理用户交互的模式，它将用户操作抽象为一个命令对象，该对象封装了操作的逻辑和参数。WPF中的命令设计模式通过ICommand接口来实现。...而MVVM模式通过引入视图模型，将视图和模型解耦，使得视图可以更加独立地进行开发和测试。除了WPF，MVVM模式也被广泛应用于其他框架和平台，如AngularJS、Vue.js等。...MVVM 的优势 MVVM模式具有以下几个优势：分离关注点：MVVM模式将应用程序的用户界面（视图）与业务逻辑（模型）分离，通过视图模型（ViewModel）进行交互。...开发者可以专注于视图和模型的开发，而不需要关注它们之间的交互逻辑。可重用性：MVVM模式鼓励将业务逻辑放在模型中，将视图逻辑放在视图模型中。...MVVM 的特性列表清晰的分层结构：MVVM模式将应用程序分为模型、视图和视图模型三个层次，使得代码的组织结构更加清晰明了，易于理解和维护。

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【大咖解读Bengio笔记】邓侃：用深度学习模型，解构并重构人类思维

Yoshua Bengio 提议，可以借鉴深度学习模型，譬如 RNN，来模拟从感知到表征的第一次抽象的过程。...他进而又提议，从表征到意识的第二次抽象的过程，也可以借鉴深度学习模型来完成。...进而推论，不妨尝试用深度学习模型，或者强化学习模式，来重构思维逻辑，而不屈从于规则和一阶逻辑那样的推理演绎方式的束缚。作者小传： ? 邓侃，大数医达创始人。...2015年，邓侃创建北京大数医达科技有限公司，旨在将深度强化学习技术应用于医疗健康领域。大数医达对几亿份三甲医院病历，进行结构化解析，构建海量训练数据，并结合临床指南，训练医疗深度强化学习模型。...用深度强化学习和蒙特卡洛搜索树技术，给医生推荐最佳后续化验和检查项目，补充病情描述，用最小的代价，找到诊断金指标，提高诊断精度。

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学界 | DeepMind想用IQ题测试AI的抽象思维能力，进展还不错

现在机器学习仍然无法理解一些看似简单的“日常体验”，这意味着，人类无法轻易地衡量AI将知识从现实世界转移到视觉推理测试的能力。...例如，创建了一组谜题训练集，其中只有在应用于线条颜色时才会遇到渐进关系，而在应用于形状大小时会遇到测试集。...性能最佳的网络明确地计算了不同图像面板之间的关系，并且并行地评估了每个潜在答案的适用性。DeepMind将此架构称为Wild RelationNetwork（WReN）。...当需要在先前看到的属性值之间使用属性值“插值”来推理，以及在不熟悉的组合中应用已知的抽象关系时，模型的泛化效果显著。...当模型被训练来应用以前所见的关系(比如形状的数量)到一个新的属性(如大小)时，泛化性能也会更糟。

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通用智能框架part2

然后,抽象的视图被输入到更高层次的映射模型中,该模型考虑到代理遍历体验图和当前视图的方式,主动地从上一个体验预测下一个体验。...10、2.3.3 图形松弛随着节点被插入到整个图形中,每个新的姿态观察都受到传感器漂移的影响,导致记忆的姿态的误差增加。为了解决这个问题,每当遇到循环闭合事件时,将图松弛应用于经验图。...对于每种环境,都有一个最佳调谐的阈值参数 θ ⋆ 比这个最佳值低得多的匹配阈值将导致几乎没有环路闭合事件的映射过程。...将连续展开划分为离散的时期提供了另一种方法,通过这种方法,抽象现象(如时间)可以由 H/E-S 概念化(除了它们的空间化之外,可能作为一种对低维流形的多维缩放,可以通过虚拟导航或想象的视觉觅食进行检查(...30、我们认为,不仅所有的思想都可以被理解为在组织概念领域内被定位和映射(或绘制)的表征之间导航,而且所有的交流都可以被理解为头脑之间这种结构(如轨迹)的传输(Zurn 和Bassett,2020)

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快速梳理23种常用的设计模式（上篇）

分为三篇文章：上篇：设计模式基础理念和创建型设计模式中篇：行为型设计模式下篇：结构型设计模式面试知识点复习手册全复习手册文章导航点击公众号下方：技术推文——面试冲刺快速回忆创建型单例（...分配内存空间初始化对象将 uniqueInstance 指向分配的内存地址但是由于 JVM 具有指令重排的特性，有可能执行顺序变为了 1>3>2 public class Singleton...JDK ①JDK类库中广泛使用了简单工厂模式，如工具类java.text.DateFormat，它用于格式化一个本地日期或者时间。...产品族：在抽象工厂模式中，产品族是指由同一个工厂生产的，位于不同产品等级结构中的一组产品，如海尔电器工厂生产的海尔电视机、海尔电冰箱，海尔电视机位于电视机产品等级结构中，海尔电冰箱位于电冰箱产品等级结构中...浅复制 clone()：我们知道，一个类的定义中包括属性和方法。属性用于表示对象的状态，方法用于表示对象所具有的行为。其中，属性既可以是Java中基本数据类型，也可以是引用类型。

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买个机器人端茶倒水有希望了？Meta、纽约大学造了一个OK-Robot

这个机器人名叫 OK-Robot，由来自纽约大学、Meta 的研究者共同构建。他们将视觉语言模型（用于物体检测）、导航和抓取的基础模块整合到一个开放知识型框架中，为机器人的高效拾放操作提供了解决方案。...总之，通过实验，他们得出了以下结论：预训练的视觉语言模型对开放词汇导航非常有效：目前的开放词汇视觉语言模型 —— 如 CLIP 或 OWL-ViT—— 在识别真实世界中的任意物体方面表现出色，并能以零样本的方式导航...预训练的抓取模型可直接应用于移动操控：与 VLM 类似，根据大量数据预训练的专用机器人模型可以直接应用于家庭中的开放词汇抓取。这些机器人模型不需要任何额外的训练或微调。...目前仍存在一些挑战：考虑到在任意家庭中进行零样本操作的巨大挑战，OK-Robot 在先前工作的基础上进行了改进：通过分析失败模式，他们发现在视觉语言模型、机器人模型和机器人形态学方面可以进行重大改进，这将直接提高开放知识操纵智能体的性能...至此，导航、抓握和放置都有了，之后就可以直接将它们组合起来，该方法可以直接应用于任何新的家庭。对于新的家居环境，该研究可以在一分钟内扫描房间。然后，只需不到五分钟即可将其处理到 VoxelMap 中。

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【愚公系列】2023年11月 WPF控件专题 2023秋招WPF高频面试题

Content presenter: - 用于将任何 XAML 内容放入其中。8.WPF中的命令设计模式是什么命令设计模式是面向对象设计模式中最强大的设计模式之一。...此模式允许将操作请求与实际执行操作的对象分离，换句话说，命令模式将操作表示为对象。 Command 对象不包含要执行的功能。这消除了命令定义和功能之间的直接联系，并促进了松散耦合。...当需要根据用户请求实现操作时，命令模式是处理对象的最佳模式。命令设计模式的成员包括： Client、调用者、命令、具体执行内容、接收者9.XML和XAML有什么区别?...Dispatcher: 一个抽象基类,用于绑定到一个线程上的类。与Windows窗体类似,WPF也要求仅从创建线程中调用方法和属性。...Page和Window之间的代码共享。易于维护。MVVM 的特性列表它分离了业务层和表示层，如 MVP 和 MVC改进关注点的结构/分离（视图、视图模型和模型）。实现更好的设计/开发人员工作流程。

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朱松纯团队2019：RAVEN ; and I-RAVEN

然后可以将获得的规则应用于最后一行/列，以找出哪个答案属于空白面板。...我们可以通过选择正确的多项选择来完成抽象推理，如下所示：请注意，由于我们独立调查每个面板，因此上述推理过程保证，如果答案集被打乱，我们的模型的输出将保持不变。...更严重的是，这种潜在的模式也可以被神经网络捕获，特别是对于结合了八个多项选择面板的特征的模型。...接下来我们将证明，与RAVEN相比，I-RAVEN在评估抽象推理能力方面更加严格和公平。以图4(b)为例，每个属性都有两个不同的值，它们均匀地分布在答案集中。...但与其他模型相比，我们的 SRAN 在所有配置上始终达到最佳性能，这证明我们的模型即使面对不同的条件和复杂的规则也可以稳定工作。

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ResNet可能是白痴？DeepMind给神经网络们集体测智商

结果发现经典模型如ResNet得分极低，数据稍有改动就变“白痴”，而他们关注推理的架构得分高很多，如果能给出结果的符号解释，模型的预测性能和泛化性能还会显著提高。...当需要使用属性值在先前看到的属性值之间“内推”（interpolated），以及在不熟悉的组合中应用已知的抽象关系时，模型的泛化效果非常好。...所有模型在中性分裂（左图）上的的性能，以及根据β= 0的泛化误差排序的泛化机制WReN模型（右图）的泛化性能。性能最佳的模型是WReN模型。...请注意，评分结构不足以解释改进的性能，因为WReN模型基本上优于最佳Wild-ResNet模型，该模型也具有评分结构。...这表明模型难以辨别细粒度的大小差异，而不是更显着的变化，如线条的缺少或出现，或形状的数量。干扰物的影响到目前为止报告的结果是包含干扰物属性值的问题（见图4）。

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一文览尽 Facebook ICML 2019 成果集锦

我们通过将其应用于语音识别，联合训练声学和单词级语言模型来演示我们的方法。该系统是端到端的，从字级转录到整个体系结构都有梯度。...我们证明CDM可以被认为是一般选择系统的二阶近似，可以用最大似然最优地推导出来，而且重要的是，它很容易解释。我们将CDM应用于真实和模拟的选择数据，对选择集影响的存在进行有原则的探索性分析。...生成模型的一个基本特征是能够产生多模态输出。然而，在训练过程中，它们往往容易受到模式崩溃的影响，即模型在将输入噪声映射到真实数据分布的少数模式时受到了限制。...我们的分析表明，与变分模型和各种解码方法相比，某些类型的混合模型更加稳健，并提供了翻译质量和多样性之间的最佳平衡。...我们提出了时间差（TD）学习的扩展，我们称之为TD（Δ），它基于具有较小折扣因子的值函数之间的差异将值函数分解为一系列分量。将较长的水平值函数分离为这些组件在可伸缩性和性能方面具有有用的属性。

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DeepMind研究：测试神经网络的抽象推理

124页，UC伯克利大学胡戎航博士论文公布：视觉与语言推理的结构化模型

知识图谱入门（一）

数据治理专业认证CDMP学习笔记（思维导图与知识点）- 第五章数据建模与设计篇

史上最全《知识图谱》2020综述论文，18位作者, 130页pdf

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