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统一的位置差分隐私框架
使用本研究提出的统一地理位置差分隐私 (DP) 框架，能够以个人数据保护为前提实现不同数据类型的地理区域内的隐私数据聚合，从而对聚合统计数据进行地理数据分析。
PDF2 months ago
多模态大型语言模型综述
本文探究了多模态语言模型的研究，集成了多种数据类型，如图像、文本、语言、音频和其他异构数据。通过合并各种模态，多模态模型能够更全面地理解和处理多样化的数据，本文旨在促进对多模态模型及其在各领域中的潜力的更深入理解。
PDF7 months ago
EMNLP结构化预测的评估度量的统一视角
我们提出一个概念框架，统一了不同结构预测任务（例如事件和关系提取，句法和语义解析）的各种评估指标。通过将这些任务的输出表示为某些数据类型的对象，并通过匹配共同子结构，可能跟随标准化，推导出指标。我们演示了如何用这个框架简洁地表达许多任务的常
PDF8 months ago
Twitter 党派预测
通过综合调查和实证比较当前党派预测实践，本文提出了几种与或超过最先进方法相竞争的新方法，同时需要更少的计算资源，使从业者能够从多种数据类型中选择并获得强大性能。
PDF10 months ago
智能网格生成的现状：调查与展望
本文对 Intelligent mesh generation (IMG) 进行了全面调查和分析，并提出三种不同的分类方法，最终给出了 IMG 的未来研究方向和挑战。
PDF2 years ago
Ludwig: 一种基于类型的声明式深度学习工具箱
Ludwig 是一款灵活、可扩展且易于使用的工具箱，依靠数据类型和声明式配置文件这两个主要抽象概念构建深度学习模型，进而实现对广大工程师和其他领域的科学家等更广泛的受众进行模型民主化和应用的帮助。
PDF5 years ago