本文主要是针对ctr预估中特征交互方面提出的相关方法，是对DCNv2的改进。DCN和DCNv2可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/433086709，这里就不赘述了。 现有方法存在三个问题：...
长读长测序技术有利于基因组组装，但其序列错误率较高。虽然已开发了具有不同视角的各种组装程序，但尚未对具有不同杂合性的二倍体基因组的长读长组装程序进行系统评估。2023年10月，《Briefings in Bioinformatics》发表...
出现性能问题的一个常见的迹象是用户的应用程序出错，此时，用户需要跟踪从应用程序到数据库的组件，确定问题出在哪里？此外，问题也可能由应用程序和数据库之外的因素引起，例如，大量的通信导致路由或者交换机崩溃或超载，应用程序...
腾讯云开发者社区是腾讯云官方开发者社区，致力于打造开发者的技术分享型社区。提供专栏,问答，沙龙等产品和服务，汇聚海量精品云计算使用和开发经验，致力于帮助开发者快速成长与发展，营造开放的云计算技术生态圈。...
这个项目是关于数据可视化中好的和不好的实践，作者通过一系列例子解释了哪些图表类型是不合适的，并提供了如何改进或替代它们。主要功能包括展示错误做法以及正确做法，并提供相应代码文件来生成相关图形。该项目核心优势...
最近，来自南洋理工的华人团队基于Fuyu-8B打造出了80亿参数的多模态大模型OtterHD。
如何弥补这部分缺陷，使更多行业能快速加入对新一轮生产力变革的探索，是当下AI研究的重要课题，其中，大模型（LLM）与知识图谱（KG）的融合来弥补前者的能力短板，是颇受关注的研究方向。...
大型语言模型（LLM）已经是许多自然语言处理任务的强大工具，只要能给出正确的提示。然而，由于模型的敏感性，找到最优提示通常需要进行大量手动尝试和试错努力。此外，一旦将初始提示部署到生产环境中，可能会出现意想不到的边缘...
我们都知道，大语言模型（LLM）能够以一种无需模型微调的方式从少量示例中学习，这种方式被称为「上下文学习」（In-context Learning）。这种上下文学习现象目前只能在大模型上观察到。比如 GPT-4、Llama 等大模型在非常多的领域...
