我们提出了一个新颖的单步 Transformer 搜索框架PSTR，该框架在单个体系结构中共同执行人检测和重新识别（RE-ID）。 PSTR包括一个人搜索特异性（PSS）模块，该模块包含用于人检测的检测编码器以及对人员重新ID的歧视性重新解码器。歧视性重新ID解码器使用共享解码器进行多层监督方案，用于判别性重新ID特征学习，还包括一个零件注意力块来编码一个人之间不同部分之间的关系 ...
我们提出了一个简单但有效的基于提案的对象探测器，旨在检测拥挤的场景中被封闭的实例。我们方法的关键是让每个提案预测一组相关实例，而不是以前基于提案的框架中的一个相关实例。我们的检测器配备了新技术，例如EMD损耗和设置NMS，可以有效地处理检测高度重叠对象的困难 ...
典型的深度学习方法需要通过将误差信号从输出到每个可学习参数的误差信号来计算每一层的梯度项。考虑到神经网络的堆叠结构，每个层都在下面的图层的表示上构建，因此该方法导致层次表示。模型顶层的更多抽象功能现场直播，而下层的特征则预计会不那么抽象 ...
大型语言模型（LLM）具有令人印象深刻的语言能力，但通常无法忠实地保留事实知识，从而导致幻觉和不可靠的产出。通过对全尺度知识库进行详尽的评估来了解LLMS的知识缺陷在计算上是令人难以置信的，尤其是对于封闭的模型。我们提出了随机误差上升（SEA），这是一个可扩展有效的框架，用于在严格的查询预算下发现封闭重量LLM的知识缺陷（错误） ...
由于所需的广泛的域知识和差的最差保证，设计基于代理人偏好优化社会成本的多物种位置的策略性型机制是具有挑战性的。最近，已经提出了深度学习模型作为替代方法。但是，这些模型需要一些领域知识和广泛的超参数调整以及缺乏可解释性，这在实践中至关重要 ...
大型语言模型（LLMS）在各种自然语言处理（NLP）任务中实现了令人印象深刻的零击性能，证明了他们在没有培训示例的情况下进行推理的能力。尽管他们成功了，但尚无研究探索LLM在零弹性环境中执行下一项建议的潜力。我们已经确定了必须解决的两个主要挑战，以使LLM能够有效作为推荐人行动 ...
本文考虑到时空数据的显着增长和多样性，将生成技术的整合到时空数据挖掘中。随着RNN，CNN和其他非生成技术的进步，研究人员探索了他们在捕获时空数据中捕获时间和空间依赖性方面的应用。但是，LLM，SSL，SEQ2SEQ和扩散模型等生成技术的出现为进一步增强时空数据挖掘开辟了新的可能性 ...
尽管大型语言模型（LLMS）广泛采用了建议，但我们证明了LLM在建议中经常表现出不确定性。为了确保可信赖的LLM在生成建议中，我们强调了评估LLMS产生的建议的可靠性的重要性。我们首先引入一个新颖的框架，以估算定量衡量基于LLM建议的可靠性的预测不确定性 ...
