SAP Overview of Joint Venture Accounting

KBQA_zh 基于bert的KBQA，包含joint和pipeline两种模式 Introduction 本项目是一个基于知识三元组的简单的问答系统，分为joint和pipeline两种模式。joint模式为基于bert做意图识别和命名体识别的联合学习训练得到的模型，pipeline模式为单独训练命名实体识别和QA相似度模型。 Environment tensorflow 1.15 python 3.6 pymysql 0.10.1 grpcio 1.32.0 grpcio-tools 1.32.0 How to run 首先需要下载bert的中文预训练模型放在chinese_L-12_H-768_A-12文件夹下， 然后，以pipeline模式为例，执行如下命令，训练命名实体识别模型和问答模型： 1. cd qa_pipeline 2. sh run_ner.sh 3. sh run_

深度学习黑白照片彩色化论文 Let there be Color Joint End-to-end Learning of Global and Local Image Priors.pdf

意图分类和插槽填充是自然语言理解的两个基本任务。他们经常受到小规模的人工标签训练数据的影响，导致泛化能力差，尤其是对于低频单词。最近，一种新的语言表示模型BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)，有助于在大型未标记的语料库上进行预训练深层的双向表示，并在经过简单的微调之后为各种自然语言处理任务创建了最新的模型。但是，并没有太多的工作探索Bert 在自然语言理解中的使用。在这项工作中，我们提出了一种基于BERT的联合意图分类和插槽填充模型。实验结果表明，与基于注意力的递归神经网络模型和插槽门控模型相比，我们提出的模型在多个公共基准数据集上的意图分类准确性，狭缝填充F1和句子级语义框架准确性均取得了显着提高。 文件是对原文的翻译与理解。

FairMOT 单次多对象跟踪的简单基准： ，张以夫，王春雨，王兴刚，曾文俊，刘文宇arXiv技术报告（ ） 抽象的 近年来，作为多目标跟踪的核心组件的目标检测和重新识别取得了显着进展。但是，很少有人关注在单个网络中完成两项任务以提高推理速度。沿此路径进行的初始尝试最终导致结果降低，这主要是因为未正确学习重新标识分支。在这项工作中，我们研究了故障背后的根本原因，并因此提出了解决问题的简单基准。在30 FPS时，它的性能明显优于MOT挑战数据集上的最新技术。我们希望这个基准可以启发并帮助评估该领域的新想法。 消息 （2020.09.10）FairMOT的新版本发布了！ （在MOT17上为73.7 MOTA） 主要更新 我们使用自我监督的学习方法在CrowdHuman数据集上对FairMOT进行了预训练。 要检测图像外部的边界框，我们使用左，上，右和下（4通道）来替换WH头（2通道）。

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参考： X. Qin、Z. Yan 和 G. He，“一种基于联合最速下降和 Jacobi 上行链路大规模 MIMO 系统的近最优检测方案”，IEEE 通信快报，第一卷。 20，没有。 2，第 276-279 页，2016 年 2 月，doi：10.1109/LCOMM.2015.2504506。

Reimplement of "Cross-Field Joint Image Restoration via Scale Map" Qiong Yan, Xiaoyong Shen, Li Xu, Shaojie Zhuo, Xiaopeng Zhang, Liang Shen, Jiaya Jia IEEE International Conference on Computer Vision(ICCV), 2013

Forecasting Human-Object Interaction: Joint Prediction of Motor Attention and Actions in First Person Video ECCV 2020 task：anticipating human-object interaction in first person videos

作为一种强大而有前途的统计信号建模技术，稀疏表示已广泛应用于各种图像处理和分析领域。 对于高光谱图像分类，以前的研究已经表明了基于稀疏性的分类方法的有效性。 本文提出了一种非局部加权联合稀疏表示分类方法（NLW-JSRC），以提高高光谱图像分类的效果。 在联合稀疏模型​​（JSM）中，对中央测试像素周围的不同相邻像素使用不同的权重。 一个特定的相邻像素的权重由相邻像素和中央测试像素之间的结构相似性确定，这被称为非局部加权方案。 本文采用同时正交匹配追踪技术求解非局部加权联合稀疏模型​​（NLW-JSM）。 在三个高光谱图像上测试了所提出的分类算法。 实验结果表明，该算法的性能优于其他基于稀疏性的算法和经典的支持向量机高光谱分类器。