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DiffusionPCR: 强韧多步点云配准的扩散模型
我们提出了一种基于扩散密集噪声去除的概率模型来解决点云配准问题，通过将离线模型的预测结果映射到真实结果来训练模型，并且通过旋转矩阵的变换和刚体变换的辅助信息逐步提高配准的准确性。在 3DMatch 和 3DLoMatch 上的实验证明了我们
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7 months ago
模型适应和集成的个性化多器官分割
本文提出了一个新的基于模型适应和模型融合的双阶段方法，该方法利用现成的单器官分割模型来开发适用于目标数据集的多器官分割模型，从而消除了多器官分割中对有标注数据依赖的问题。实验结果表明，此方法可以有效地利用现成的单器官分割模型来获得高准确度的
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a year ago
并行上下文窗口提高大型语言模型的上下文学习能力
本文提出了一种名为 Parallel Context Windows (PCW) 的方法，可缓解任何现成的 LLM 的上下文窗口限制，该方法通过将长上下文分成适合于模型的块（“窗口”）来限制注意机制的应用范围，并在窗口之间重用位置嵌入。我们
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2 years ago
ACL
FreeTransfer-X：来自现成模型的安全无标签跨语言转移
通过提出一个联合利用多语言预训练语言模型以及无标注数据进行的知识转移的新型跨语言转移问题 FreeTransfer-X，并在强神经机器翻译方法上作出显著改进，该方法不仅可降低标注成本，保护隐私标签，还能够轻松部署且兼容不同的网络结构。
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2 years ago
ACL
模块化域适应
本文介绍了一种模块化的领域适应过程，强调模型生成者和模型使用者可以独立合作，以便更准确地测量文本特性。通过使用两种轻量级技术，本文在使用线性和上下文嵌入模型的四个多域文本分类数据集上证明了这些技术的可靠性，以提高领域外精度，并提出了对模型生
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2 years ago
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