摘要
Brown T、Mann B、Ryder N、Subbiah M、Kaplan、J D、Dhariwal P、Neelakantan A、Shyam P、Sastry G、Askell,A.2020年。 语言模型是少数快速学习者。 高级神经信息处理。 系统。 33: 1877–1901. 谷歌学者 开放人工智能。 2023.GPT-4技术报告。 arXiv预打印arXiv:2303.08774。 谷歌学者 Kirillov A、Mintun E、Ravi N、Mao H、Rolland C、Gustafson L、Xiao T、Whitehead S、Berg A C、Lo、W.Y.2023年。 分段任何内容。 arXiv预打印arXiv:2304.02643。 谷歌学者 Alexey Dosovitskiy、Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov、Dirk Weissenborn、Xiaohua Zhai、Thomas Unterthiner、Mostafa Deghani、Matthias Minderer、Georg Heigold、Sylvain Gelly。 2020年。一幅图像相当于16x16个单词:用于大规模图像识别的变形金刚。 arXiv预印arXiv:2010.119292020。 谷歌学者 Ma J和Wang B.2023。 分割医学图像中的任何内容。 arXiv预打印arXiv:2304.12306。 谷歌学者 程德,秦,Z,蒋Z,张S,老Q,李K.2023。 Sam谈医学图像:对三种提示模式的综合研究。 arXiv预打印arXiv:2305.00035。 谷歌学者 Hu,E J,Shen Y,Wallis P,Allen Zhu,Z Li Y,Wan,S,Wang L,Chen W.2021年。 LoRA:大型语言的低水平适应。 arXiv预打印arXiv:2106.09685。 谷歌学者 张建新,杨国宏2020。 具有过程故障的不确定欧拉系统的自适应模糊容错控制。 IEEE传输。 模糊系统,28:2619-2630。 谷歌学者 交叉引用 Zhang J X,Yang G H.2018年。 具有规定性能的不确定非线性系统的模糊自适应输出反馈控制。 IEEE传输。 赛博。 48:1342–1354. 谷歌学者 交叉引用 Neil Houlsby、Andrei Giurgiu、Stanislaw Jastrzebski、Bruna Morrone、Quentin De Laroussilhe、Andrea Gesmundo、Mona Attariyan和Sylvain Gelly。 2019.自然语言处理的参数高效迁移学习。 在机器学习国际会议上,PMLR,2790-2799。 谷歌学者 Tassis L M,Tozzi de Souza J E,Krohling R A.2021,一种结合实例和语义分割的深度学习方法,用于从现场图像中识别咖啡叶的病虫害。 计算。 电子。 农业。 186:106191. 谷歌学者 交叉引用 Li Y、Wang H、Dang L M、Sadeghi-Niaraki A、Moon H.2020。 利用卷积神经网络识别自然场景中的作物害虫。 计算。 电子。 农业。 169: 105174. 谷歌学者 数字图书馆 陈天润、朱兰云、丁朝涛、曹润龙、王艳、张尚战、李泽健、孙凌云、毛爸爸、藏英。 2023.SAM-adapter:在表现不佳的场景中调整SAM。 IEEE/CVF国际计算机视觉会议记录第3367-3375页。 谷歌学者 刘伟煌、西申、赤曼坪和小洞村。 2023.低层结构分段的明确视觉提示。 arXiv预打印arXiv:2303.10883。 谷歌学者 丹·亨德里克斯和凯文·金佩尔。 2016.高斯误差线性单位(gelus)。 arXiv预打印arXiv:1606.08415。 谷歌学者
建议
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