随着围绕生成范式的兴趣最近激增，生成建议越来越吸引了推荐社区研究人员的关注。该范式通常由两个阶段组成。在第一阶段，量化了验证的语义嵌入或协作ID嵌入以创建项目代码，旨在在这些代码中捕获和保留丰富的语义或协作知识 ...

开发人员花很多时间找到与他们的问题相关的信息。堆栈溢出一直是领先的资源，并且随着大语言模型（LLMS）的出现，经常使用诸如Chatgpt之类的生成模型。但是，单独使用每个捕获量 ...

轴承在确保旋转机械的可靠性和效率方面起着不可或缺的作用 - 减少摩擦和处理临界负载。构成多达90％机械故障的90％的轴承故障突出了对可靠状态监测和故障检测的必要性。这项研究提出了一种多模式轴承断层分类方法，该方法依赖于一维卷积神经网络（1D CNN）框架内的振动和运动相电流信号 ...

探索性数据分析 (EDA) 与 SQL 相结合，对于参与数据探索和分析的数据分析师至关重要。然而，数据分析师经常遇到两个主要挑战：(1) 需要熟练地编写 SQL 查询，(2) 需要生成合适的可视化类型以增强查询结果的解释。由于其重要性，人们进行了大量的研究工作来探索解决这些挑战的不同方法，包括利用大型语言模型（LLM） ...

3D字符对现代创意产业至关重要，但是使其动画通常需要在索具和皮肤等任务中进行大量的手动工作。现有的自动索具工具面临着几个局限性，包括手动注释的必要性，僵化的骨架拓扑以及在各种形状和姿势之间的概括有限。另一种方法是将动画化的化身预处到装配的模板网格中 ...

预先训练的基础模型（PFM）迎来了人工智能的范式迁移，因为它们能够学习通用表示，可以很容易地在各种下游任务中使用。尽管PFM在自然语言处理和计算机视觉等各个领域已成功采用，但它们在处理地理空间数据和回答城市问题方面的能力仍然有限。这可以归因于地理空间数据的内在异质性，其中包括不同的数据类型，包括点，段和区域以及多种信息方式，例如空间位置，视觉特征和文本注释 ...

我们介绍了Omni-ID，这是一种专门为生成任务设计的新型面部表现。 Omni-ID编码有关个人在固定尺寸表示中构成各种表达式的外观的整体信息。它将来自不同数量的非结构化输入图像的信息整合到结构化表示中，其中每个条目代表某些全局或局部身份特征 ...

在这项工作中，我们提出了简短的table-llm专家或表格主义者，作为一种专门为桌子任务设计的新的自训练的微调范式。我们的见解是，对于每个表任务，通常存在两个同一任务的双重版本，一种生成性和一个分类。利用它们的二元性，我们建议从语言模型的迭代产生效率的培训数据，以对可以专业化给定任务的更强\ sys模型进行迭代生成效率的培训数据，而无需手动标记的数据 ...