基础模型的最新进展已经建立了扩展定律，从而使大型模型的发展能够提高性能，从而激发了对大规模推荐模型的广泛研究。但是，即使使用大量数据，也只会增加推荐系统中的模型大小，并不总是会导致预期的性能提高。在本文中，我们提出了一个新颖的框架，协作集合训练网络（CETNET），以利用多个不同的模型，每个模型都有自己的嵌入式表，以捕获独特的功能交互模式 ...

由于用户行为和商业目标的日益增长的复杂性，基于多目标的基于嵌入的检索（EBR）变得越来越重要。尽管传统方法通常会遭受数据稀疏性和目标之间的有限信息共享，但最新方法利用共享网络与专用的子网络以及每个目标的专用子网络以及每个目标都部分解决了这些限制。但是，这种方法显着增加了模型参数，从而导致检索潜伏期增加，并有限地模拟目标之间因果关系的能力 ...

磅磅，海冰是地球气候系统中最重要的组成部分。海冰形成和存在的不断变化的条件可能会影响海冰本身的特性，并且需要确定和理解潜在的气候反馈，以改善未来的预测。在这里，我们进行了一组理想化的实验，这些实验在一系列环境盐分，冰冻温度和冻结方向下对海冰生长进行了建模 ...

共形预测是用于构建预测间隔的理论上扎根的框架。我们研究了协变量中缺少值的共形预测 - 这种环境为不确定性定量带来了新的挑战。我们首先表明，保形预测的边际覆盖范围保证在估算的数据上具有任何丢失分布和几乎所有插补功能的数据 ...

在计算摄影中，低光原始denoising是一项重要且有价值的任务，在计算摄影中，基于成对的真实数据训练的基于学习的方法是主流。但是，有限的数据量和复杂的噪声分布构成了配对真实数据的可学习性瓶颈，这限制了基于学习的方法的降解性能。为了解决这个问题，我们提出了一种可学习性增强策略，以根据噪声建模改革成对的真实数据 ...

在本文中，我们为基于DNN的原始图像denoising提供了新的数据预处理和增强技术。与传统的RGB图像Denoising相比，在直接相机传感器读取上执行此任务提出了新的挑战，例如如何有效地处理来自不同数据源的各种拜耳模式，然后如何使用原始图像执行有效的数据增强。为了解决第一个问题，我们提出了拜耳模式统一（Bayerunify）方法来统一不同的拜耳模式 ...

最近，高斯裂开引发了计算机视觉领域的新趋势。除了新颖的视图综合外，它还扩展到了多视图重建领域。最新方法可在确保快速训练速度的同时促进完整，详细的表面重建 ...

动态系统构成了科学发现的基础，传统上以预定义的状态变量（例如角度和角速度）建模，以及诸如单个摆运动方程的微分方程。我们提出了一种方法，以发现一组状态变量，以保留系统动力学的平稳性并构建代表系统动力学方程的向量字段，该方程是自动从视频流中自动而没有事先物理知识的。通过对各种动力学系统的定量和定性分析，包括对特征频率的预测以及混乱和限制周期行为的鉴定，可以证明所提出方法的突出性和有效性 ...