improvements to context based self supervised learningcvpr18基于上下文自监督学习改进.pdf
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Improvementstocontextbasedself-supervisedlearning
11,21
T.NathanMundhenk,DanielHo,BarryY.Chen
1Computati
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内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
深度学习基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.
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23、神秘的小岛;教学目标：
1、认识10个生字：慧、揣、弥、扩、蘑、菇、霍、爆、 熔、坍。继续学习联系上下文、找意思相近的词等方法理解词语：“揣摩”、“费解”、“不翼而飞”，并积累一些描写海面变化的优美词句。
2、正确、流利地朗读课文，了解课文内容，了解课文分成“小岛真是太神秘了”和“其中的奥秘”两大部分。
3、通过学习课文了解大自然有许多的奥秘，产生探寻的兴趣。 ;23 神秘的小岛;学习小建议：
（1）轻声地读课文，读准字音。
（2）读读想想：课文哪几小节描写了小岛的神秘？;认读词语:;边读边思考：; 一周以后，这艘船在返航途中又经过这里，船员们惊奇地发现海面沸腾的地方出现了一座小
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简介 基于邻域、标签的推荐系统算法主要集中研究了如何联系用户兴趣和品，将最符合用户兴趣的物品推荐给用户，但忽略了用户所处的上下文。这些上下文包括用户访问推荐系统的时间、地点、心情等。因为用户所处的环境对用户选择有很大的影响，准确理解用户的上下文信息，并将该信息应用于推荐系统算法是设计好的推荐系统的关键步骤。 关于上下文推荐的研究，可以参考Alexander Tuzhilin教授（个人主页hhtp:///atuzhilin/）的一篇综述“Context Aware Recom-mender Systems”.这片文章主要将基于情绪的音乐推荐。
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基于上下文的个性化推荐日期：}演讲人：
目录01引言02个性化推荐技术03上下文感知推荐方法04用户画像与上下文结合05实际应用案例分析06未来展望与总结
引言01
电子商务网站数量和商品种类快速增长，导致用户难以找到想要的商品。电子商务的快速发展用户在海量商品信息中容易迷失，需要花费大量时间筛选。信息过载问题用户期望获得与自己兴趣和购买行为相关的商品推荐。个性化需求背景介绍010203
推荐系统概述定义与功能推荐系统通过分析用户行为和偏好，向用户推荐相关商品或信息。包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐等。类型广泛应用于电商、音乐、视频、社交等领域。应用场景
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030201大多数信源是有记忆信源，即其输出的符号之间有明显的相关性（依赖关系）。m阶Markov信源是指：其输出的符号之间记忆长度为m，即当前输出的符号与前m个符号有关，而与更早时刻的输出无关（或相关性可忽略）。例：一个二阶Markov信源基于上下文的自适应算术编码
021012011202021S…021…1/31/31/31/21/41/41/21/21/41/401/23/41/81/82/51/52/5…………“上下文”
021S1/21/41/4…0211/21/41/40211/21/41/4固定模式算术编码。如对符号序列进行…离散无记忆扩展信源：
021012011202021
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基于上下文的目标检测.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116047492 A
(43)申请公布日 2023.05.02
(21)申请号 202211334916.1 G01S 13/58 (2006.01)
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基于上下文增强与密集深度监督的单目三维车辆检测研究.pdf
摘要
随着自动驾驶技术的迅速发展与应用，单目三维车辆检测已经成为计算机视觉
领域中备受关注的研究方向之一，单目三维车辆检测的目标是通过单目摄像头采集
的图像在三维空间中检测车辆，目前该领域面临以下挑战：主流方法利用关键点及
其附近的局部特征检测车辆，但局部特征不足以理解场景级三维空间结构，因此导
致检测效果不够理想；深度信息对于还原车辆三维位置至关重要，稀疏的深度监督
导致模型深度感知能力受限，影响了模型的检测准确率。
为解决单目三维车辆检测中的上述挑战，本研究从图像全局上下文信息以及更
密集合理的深度监督这两个角度切入，提升单目三维车辆检测方法的准确率，本文
主要工作如下：
（1）针对单目三
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基于上下文增强与密集深度监督的单目三维车辆检测研究.docx
基于上下文增强与密集深度监督的单目三维车辆检测研究
一、引言
随着自动驾驶和智能交通系统的快速发展，三维车辆检测成为了关键技术之一。单目三维车辆检测作为其中的重要分支，因其简单、高效的特点受到了广泛关注。然而，由于实际场景中车辆的多样性、复杂性和多尺度变化，如何提高单目三维车辆检测的准确性和鲁棒性仍然是一个具有挑战性的问题。本文针对这一问题，提出了基于上下文增强与密集深度监督的单目三维车辆检测方法。
二、相关技术概述
单目三维车辆检测主要通过摄像头捕获的图像信息实现车辆的定位和尺寸估计。该领域主要相关技术包括目标检测算法、深度学习算法以及三维重建技术等。近年来，随着深度学习的发展，基于卷积神经
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基于空间位置关系改进的物体识别上下文模型.PDF
33 6 杭州电子科技大学学报 Vol． 33 ，No． 6
第 卷第 期
2013 12 Journal of Hangzhou Dianzi University Dec． 2013
年 月
doi :10 ． 3969 /j ． issn． 1001 － 9146． 2013． 06 － 026
基于空间位置关系改进的物体识别上下文模型