隨著多模態(tài)信息的飛速增長(zhǎng)，視覺(jué)文檔檢索 (Visual Document Retrieval, VDR) 已成為彌合非結(jié)構(gòu)化視覺(jué)豐富數(shù)據(jù)與精確信息獲取之間鴻溝的關(guān)鍵前沿領(lǐng)域。與傳統(tǒng)的自然圖像檢索不同，視覺(jué)文檔具有由高密度文本內(nèi)容、復(fù)雜的版式布局以及細(xì)粒度的語(yǔ)義依賴(lài)所定義…

單位換算的基礎(chǔ)◆ 厘米與米的關(guān)系預(yù)習(xí)提示：在測(cè)量較長(zhǎng)物體時(shí)，我們通常選擇“米”作為單位。這個(gè)單位可以用字母“m”來(lái)簡(jiǎn)寫(xiě)。值得注意的是，米和厘米之間存在著固定的換算關(guān)系，即 1米等于100厘米。◆ 通過(guò)示例理解米量比較長(zhǎng)的物體…

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當(dāng)大模型不再滿(mǎn)足于“能聊會(huì)說(shuō)”，而是開(kāi)始走進(jìn)客服、運(yùn)營(yíng)、風(fēng)控、辦公協(xié)同等具體場(chǎng)景時(shí)，人們很快發(fā)現(xiàn)：光有一個(gè)聰明的模型遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。 你需要它理解業(yè)務(wù)語(yǔ)境、調(diào)用公司內(nèi)部系統(tǒng)、遵守流程規(guī)則，還要能對(duì)“不知道”的問(wèn)題誠(chéng)實(shí)以對(duì)?！?

論文介紹 我們提出MogaNet——一個(gè)通過(guò)多階博弈論交互視角設(shè)計(jì)的新型高效卷積網(wǎng)絡(luò)家族，旨在以更優(yōu)的復(fù)雜度-性能平衡實(shí)現(xiàn)信息豐富的上下文挖掘。該網(wǎng)絡(luò)展現(xiàn)出卓越的可擴(kuò)展性，在ImageNet及多種典型視覺(jué)基準(zhǔn)測(cè)試（包括COCO目標(biāo)檢測(cè)、ADE20K語(yǔ)義分割、2D&3D人體姿態(tài)估計(jì)和視…

工業(yè)自動(dòng)化向智能化、柔性化深度演進(jìn)，項(xiàng)目復(fù)雜度與集成要求持續(xù)攀升。這一趨勢(shì)下，自動(dòng)化廠家的技術(shù)棧完整性與行業(yè)專(zhuān)精度，直接決定了其能否為高端復(fù)雜項(xiàng)目提供可持續(xù)的可靠支撐。本報(bào)告基于行業(yè)公開(kāi)數(shù)據(jù)與項(xiàng)目實(shí)踐反饋，評(píng)估主流自…

問(wèn)題是這樣的，一個(gè)序列，每個(gè)序列的元素是一條線段，給定做右端點(diǎn)\(l_i,r_i\)，然后詢(xún)問(wèn)\(L,R\)中\(zhòng)(\cup [l_i, r_i]\)的大小。加強(qiáng)版 介紹這個(gè)問(wèn)題之前先說(shuō)珂朵莉樹(shù)。 我認(rèn)為珂朵莉樹(shù)的操作就是在區(qū)間上，把連續(xù)的，…

隨著工業(yè)4.0與智能制造浪潮的深入推進(jìn)，自動(dòng)化廠家的選擇已成為決定企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成敗的關(guān)鍵。行業(yè)分析顯示，中國(guó)工業(yè)自動(dòng)化市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)在2026年將突破3000億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率保持在10%以上。然而，面對(duì)市場(chǎng)上數(shù)量眾多的自動(dòng)化解決…