论文地址为:Cognitive Graph for Multi-Hop Reading Comprehension at Scale github地址:CogQA 背景 假设你手边有一个维基百科的搜索引擎,可以用来获取实体对应的文本段落,那么如何来回答下面这个复杂的问题呢? “谁是某部在2003年取景于洛杉矶Quality cafe的电影的导演?” 很自然地,我们将会从例如Quality cafe这样的“相关实体”入手,通过维基百科查询相关介绍,并在其中讲到好莱坞电影的时候迅速定位到“Old S…

标题:Neural Machine Reading Comprehension: Methods and Trends 作者:Shanshan Liu, Xin Zhang, Sheng Zhang, Hui Wang, Weiming Zhang 链接:https://arxiv.org/pdf/1907.01118.pdf 摘要:过去几年里,随着深度学习的出现,机器阅读理解(其要求机器基于给定的上下文回答问题)已经赢得了越来越广泛的关注.虽然基于深度学习的机器阅读理解研究正蓬勃发展,但却没有…

摘要: 随着计算技术觉.人工智能和移动技术的发展,利用计算机读脸技术去识别每个人每天的健康是可行的.怎么去设计一个基于FRT(face reading technologies)的用于得到每天的保健实践的应用是困难的.本文提出一种设计关于技术调用,称之为Faced,基于传统中医学. 关键词 读脸技术.健康.幸福.中医.人脸诊断.设计研究.自理 1 介绍 人脸识别广泛应用于:出席管理.进出控制.安保.情感识别.算命.IQ检测. 人脸可以揭露不同的健康状况,甚至身体内部的疾病. 关于一个人的健康可以…

题目链接:https://vjudge.net/problem/HDU-4990 Reading comprehension Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 2329    Accepted Submission(s): 954 Problem Description Read the program below care…

题目链接: Reading comprehension Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)     Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Problem Description   Read the program below carefully then answer the question.#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000&quo…

论文选读二:Multi-Passage Machine Reading Comprehension with Cross-Passage Answer Verification 目前,阅读理解通常会给出一段背景资料,据此提出问题,而问题的答案也往往在背景资料里.不过背景资料一般是一篇文章,或者是文章的一个段落.而对于多篇文章,特别是多篇相近文章时,当前的模型效果就不那么明显了.本文即针对此问题提出的解决方案.此文提出的模型包含三个部分:答案提取模块,答案评价模块,与答案交叉验证模块. 本文提出一个…

Attention-over-Attention Neural Networks for Reading Comprehension 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1607.04423.pdf 0 摘要 任务:完形填空是阅读理解是挖掘文档和问题关系的一个代表性问题. 模型:提出一个简单但是新颖的模型A-O-A模型,在文档级的注意力机制上增加一层注意力来确定最后答案 (什么是文档级注意力?就是每阅读问题中的一个词,该词对文档中的所有单词都会形成一个分布,从而形成文档级别的分…

Deep Learning of Graph Matching 阅读笔记 CVPR2018的一篇文章,主要提出了一种利用深度神经网络实现端到端图匹配(Graph Matching)的方法. 该篇文章理论性较强,较难读懂... 论文链接 介绍这篇文章之前,需要先了解一下什么是图匹配,图匹配是干嘛的. 图匹配 图匹配简单来说就是将已有的两个图中对应的顶点关联起来实现能量函数最大.以多目标跟踪任务来说,每帧图像中的观测都可以构成一个拓扑图,希望将两帧图像中的拓扑图匹配起来以实现同一条轨迹中的观测成功匹…

TF Prepare [图解tensorflow源码] 入门准备工作 [图解tensorflow源码] TF系统概述篇 Session篇 [图解tensorflow源码] Session::Run()流程图 (单机版) [图解tensorflow源码] Session::Run() 分布式版本 Graph 篇 [图解tensorflow源码] Graph 图模块 (UML视图) [图解tensorflow源码] Graph 图模块 —— Graph Loading [图解tensorflow源码…

openfalcon源码分析之graph 本节内容 graph功能 graph源码分析 2.1 graph中重要的数据结构 2.2 graph的简要流程图 2.3 graph处理数据过程 2.4 graph数据迁移 graph设计优缺点 优点: 缺点: 1. graph功能 graph在整个falcon项目中的位置就是把transfer push上来的数据进行采样存储,并提供查询接口. graph使用rrdtool保存数据,上报来的数据,被存在一个个的rrd文件中,同时会对数据进行采采样,最大值…