最近为基于会话的推荐任务提出了经常性神经网络（RNN）。这些模型比传统推荐方法表现出了令人鼓舞的改进。在这项工作中，我们进一步研究了基于RNN的模型，用于基于会话的建议 ...

（llm）（llm）的出现，视觉情境文本解析（ vSTP）取得了显着的进步。人们提出了各种方法来解决vstp的挑战性问题。然而，由于目标多样化和架构异构，以往的工作通常为各个任务设计特定于任务的架构和目标，这无意中导致了模式隔离和复杂的工作流程... ...

预训练和微调可以提高视觉任务的传输效率和性能。最近的增量调整方法为视觉分类任务提供了更多选择。尽管取得了成功，但现有的视觉增量调整技术未能超过对实例分割和语义分割等具有挑战性的任务进行完全微调的上限... ...

开发可以学习H＆E Gigapixel全扫描图像（WSIS）的自我监督学习（SSL）模型在计算病理学中变得越来越有价值。这些模型具有推进关键任务的潜力，例如少量分类，幻灯片检索和患者分层。幻灯片表示学习的现有方法从小图像中扩展了SSL的原理（e ...

图像恢复（ ir（ir），一直是低水平视觉领域不可或缺的且具有挑战性的任务，其努力提高因各种形式的退化而扭曲的图像的主观质量。最近，扩散模型在aigc的视觉生成方面取得了显着的进步，从而提出了一个直观的问题：“扩散模型是否可以促进图像恢复”，一些开创性的研究尝试将扩散模型集成到图像恢复任务中，一些开创性的研究尝试将扩散模型集成到图像恢复任务中，从而获得比之前基于 ...

最近，已经进行了通才分割模型的探索，这些模型可以有效地解决统一的内在学习框架内的各种图像分割任务。但是，这些方法仍然与在封闭式细分中的任务歧义相处很难，因为并非所有的文本示例都能准确地传达任务信息。为了解决此问题，我们提出了Sine，这是一个简单的图像分割框架，利用内部下文示例 ...

低光图像增强（LLIE）的当前深度学习方法通​​常依赖于从配对数据中学到的像素映射。但是，这些方法通常忽略了考虑降解表示的重要性，这可能导致次优结果。在本文中，我们通过使用扩散模型为LLIE提出降解感知的学习方案来解决这一限制，该模型有效地将降解和图像培训整合到扩散过程中，从而改善了图像增强 ...

尽管文本到动作（T2M）的角色在各种应用中发挥了重要作用，但当前的方法涉及大量参数，并且推理速度缓慢，导致使用成本较高。为了解决这个问题，我们旨在设计一种轻巧的模型来降低使用成本。首先，与仅关注全球信息建模的现有作品不同，我们通过重新考虑人类运动的内在属性来认识到本地信息建模在T2M任务中的重要性，这使我们提出了一个轻量级的本地信息建模模块 ...