Combating the Elsagate Phenomenon: Deep Learning Architectures for Disturbing Cartoons

最新推荐文章于 2025-04-27 16:23:14 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-27 16:23:14 发布 · 302 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#Paper

CrAM: Credibility-Aware Attention Modifcation in LLMs forCombating Misinformation in RAG
qq_52053775的博客
05-10 96
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）（Gao et al. 2024；Zhu et al. 2021）是一种典型的降低大语言模型（Large Language Models，LLMs）（Zhang et al. 2023）幻觉问题的方法，通过从外部语料库中检索和参考相关文件来实现。然而，尽管其效果显著，但大多数 RAG 研究忽视了一个关键问题：外部语料库中的虚假信息污染（Pan et al. 2023b；
《The Delta Phenomenon》寻宝笔记（1）
漫步量化
04-10 1447
《The Delta Phenomenon》是技术分析大师Welles WIlder的一本著作，国内有出版翻译为《三角洲理论》，没有看国内版本，我相信翻译质量一定很差。找到了原版，阅后一些感悟记录如此。我的英语水平不是很牛逼那种，所以如果理解有误，各位批判看待。 神秘力量 网上各种资料都是抄来抄去，神话了历史人物与事件，让人难以看到真实。 这本书只知道叫《The Delta Phenome...
Jo-SRC: A Contrastive Approach for Combating Noisy Labels
勇气与行动
11-12 975
Jo-SRC：一种对抗噪声标签的对比方法 Abstract Due to the memorization effect in Deep Neural Networks (DNNs), training with noisy labels usually results in inferior model performance.由于深度神经网络 (DNN) 的记忆效应，使用嘈杂标签进行训练通常会导致模型性能较差。 Existing state-of-the-art methods primaril.
论文阅读Jo-SRC: A Contrastive Approach for Combating Noisy Labels
qq_44622669的博客
11-20 2968
Jo-SRC: A Contrastive Approach for Combating Noisy LabelsAbstractMethod 整理了文章的关键内容，内容源自Jo-SRC: A Contrastive Approach for Combating Noisy Labels。 Abstract we train the network in a contrastive learning manner 对比学习 Predictions from two different views of e
【学习】Deep Learning for Deepfakes Creation and Detection
Reddoge_的博客
01-03 5965
论文题目：Deep Learning for Deepfakes Creation and Detection 翻译：基于深度学习的Deepfake创建与检测 作者： Thanh Thi Nguyen*1, Cuong M. Nguyen2, Dung Tien Nguyen1, Duc Thanh Nguyen1 and Saeid Nahavandi3 1School of Informati...
【菜鸡读论文】Face2Exp: Combating Data Biases for Facial Expression Recognition
猫猫头的博客
12-03 1487
最近上海开始降温了，而且常常下雨，天气开始变得好冷啊！以前年轻的时候冬天经常穿的少，现在膝盖开始有点遭不住了，小伙伴们一定要保护好自己的膝盖啊！ 话不多说，你们的菜鸡我闪亮登场，让我们开始这周的读论文吧！ 这是CVPR 2022的一篇文章，还算是非常新。这篇文章主要讲的就是在表情识别任务中存在数据类别不均衡的问题，比如happy类的表情样本可能就比较多，而这样就不可避免的会使得模型在预测的时候存在偏见，从而在不同表情类别上的预测精度参差不齐。那该如何解决这个问题？作者提出使用人脸识别（FR）数据集来进行训
【SFAT】COMBATING EXACERBATED HETEROGENEITY FOR ROBUST MODELS IN FEDERATED LEARNING
wohoo~
03-13 502
【SFAT】
Event-Radar: Event-driven Multi-View Learning for Multimodal FakeNews Detection
weixin_74472987的博客
04-27 501
具体来说，EventRadar利用图结构捕捉事件与参数之间的交互，通过构建包含多模态实体主谓逻辑的事件图来识别事件级别的多模态不一致性。此外，为了减少低质量新闻的干扰，EventRadar引入了多视角融合机制，通过计算每个视角的可信度作为线索，学习全面且稳健的表示，从而检测假新闻。本文提出了一种基于多视角学习的事件驱动假新闻检测框架（Event-Radar），该框架集成了视觉操作、文本情感和事件层面的多模态不一致性，用于假新闻检测。事件雷达：事件驱动的多视图学习，用于多模态假新闻检测。
《Meta-causal Learning for Single Domain Generalization》
zibuyu1226的博客
05-11 934
单域泛化的元因果学习。
Combating the class imbalance problem in sparse representation learning
02-07
Recent studies have shown sparse representation learning is a potentially promising method in pattern classification, but very few focused on class imbalanced problems involved in its applications and...
Combating the evolving spammers in online social networks
02-07
Combating the evolving spammers in online social networks
JAVA毕业设计含文档和代码springboot凉州区助农惠农服务平台
11-30
JAVA毕业设计含文档和代码springboot凉州区助农惠农服务平台
【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）
11-30
【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕四轴飞行器的位移控制展开，重点介绍如何通过设计内环和外环PID控制回路来实现对其姿态和位置的精确控制。外环负责根据期望位移生成姿态指令，内环则依据这些指令调节飞行器的实际姿态，从而实现稳定的位置跟踪。整个控制系统在Simulink环境中进行建模与仿真，便于验证控制策略的有效性与鲁棒性。文中详细阐述了四轴飞行器的动力学模型、控制结构设计原理以及PID参数整定方法，帮助读者深入理解飞行器控制的核心机制。; 适合人群：具备自动控制理论基础和Simulink仿真经验的高校学生、科研人员及从事无人机控制开发的工程师。; 使用场景及目标：①用于教学实践中帮助学生掌握多变量控制系统的设计方法；②为无人机姿态与位置控制系统的开发提供可复现的仿真框架；③支持进一步研究高级控制算法（如串级控制、自适应控制）在飞行器中的应用。; 阅读建议：建议读者结合Simulink模型同步操作，动手调试PID参数以观察系统响应变化，加深对内外环协同控制机制的理解，并可在此基础上拓展为非线性或智能控制策略的研究。
【嵌入式开发】Rust与C++互操作技术指南：基于FFI与bindgen的混合编程及渐进式迁移方案设计
11-30
内容概要：本文是一份关于在嵌入式环境中实现Rust与C++互操作的工程实践指南，系统介绍了如何将Rust逐步集成到现有的C/C++驱动框架中。内容涵盖互操作机制（如FFI、extern "C"、bindgen工具）、构建系统集成（Cargo与Make/CMake等）、内存与所有权管理、中断处理、调试测试流程及性能优化，并提供完整的实战案例——用Rust实现I2C传感器驱动并集成到C项目中。文章强调安全性、兼容性和渐进式迁移策略，附有大量可运行代码和常见问题解决方案。; 适合人群：具备一定嵌入式开发经验，熟悉C/C++，并希望引入Rust提升代码安全性的中高级工程师或技术团队；适合正在考虑语言迁移或模块重构的开发者； 使用场景及目标：①在现有C/C++项目中安全嵌入Rust模块，降低内存安全隐患；②实现高效跨语言调用，优化关键组件的可靠性与维护性；③通过bindgen自动化绑定、联合构建与调试，完成实际驱动开发与性能验证； 阅读建议：建议结合示例代码动手实践，重点关注FFI边界设计、内存安全规则和构建脚本配置，在真实嵌入式平台上进行调试与测试以掌握全流程。
zhongyanghan_Risk-prediction-of-credit-card-transaction-fraud-based-on-L
11-30
zhongyanghan_Risk-prediction-of-credit-card-transaction-fraud-based-on-L
Garfield-0927_JavaExperiment_34704_1763630740306.zip
11-30
Garfield-0927_JavaExperiment_34704_1763630740306
HEVC基本原理，变换、量化、熵编码、帧内预测、帧间预测以及环路滤波等模块 在HEVC中，几乎每个模块都引入了新的编码技术
最新发布
11-30
编码原理解析清楚，HEVC基本原理，变换、量化、熵编码、帧内预测、帧间预测以及环路滤波等模块。在HEVC中，几乎每个模块都引入了新的编码技术
基于MATLAB和Simulink开发的水箱液位控制系统仿真挑战项目_项目极简说明为使用MATLAB代码编写仿真环境挑战者需设计控制策略通过调节进水阀门开度来精确调节水箱液位高度.zip
11-30
基于MATLAB和Simulink开发的水箱液位控制系统仿真挑战项目_项目极简说明为使用MATLAB代码编写仿真环境挑战者需设计控制策略通过调节进水阀门开度来精确调节水箱液位高度.zip
Jenkins自动化持续集成实战教程.md
11-30
Jenkins自动化持续集成实战教程.md
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值