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本文是针对NLP处理长文本的一个综述，针对《Neural Natural Languag Processing for Long Texts: A Survey of the State-of-the-Art》的翻译。
在过去的十年里，深度神经网络（DNN）的采用极大地促进了自然语言处理（NLP）。然而，长文档分析的需求与短文本的需求大不相同，而在线上传的文档规模不断增加，使得对长文本的自动理解成为一个关键的研究领域。本文有两个目标：a）概述了相关的神经构建块，从而作为一个简短的教程；b）调查了长文档NLP的最新技术，主要关注两个中心任务：文档分类和文档摘要。长篇文本的情感分析也包括在内，因为它通常被视为文档分类的一个特殊情况。因此，本文关注文档级分析。它讨论了长文档NLP的主要挑战和问题，以及当前的解决方案。最后，介绍了相关的、公开可用的、带注释的数据集，以便于进一步研究。
MIT深度学习实战路径：从课程作业到工业级AI工程能力
深度学习不仅是模型架构与训练流程，更是一套融合理论推导、底层源码理解、硬件协同优化与生产环境约束的系统性工程能力。其核心原理在于通过严格的工程实现反向锚定理论边界，例如用自定义门控单元重写强制深挖RNN梯度流，或借FlashAttention-2的block-level kernel重构理解数值稳定性与内存带宽的本质权衡。这种能力带来显著技术价值：提升模型压缩精度、加速大模型推理、支撑分布式训练落地。典型应用场景包括法律文书摘要优化、车载立体视觉深度估计、LLM服务API部署等。本文聚焦MIT公开课程体系中
视觉特征-自监督-同源不同crop视图一致性【2023-04】：DINOv2（无监督学习鲁棒视觉特征）【12 亿张互不重复的图像】【判别式自监督方法】【交叉熵损失+iBOT损失】
近期，自然语言处理领域在大量数据上进行模型 Pretraining 取得的突破，为计算机视觉中类似Foundation Model 的发展开辟了道路。这些模型能够生成通用视觉特征，即无需微调即可跨图像分布和任务发挥作用的特征，从而大幅简化图像在任何系统中的使用。本研究表明，现有的 Pretraining 方法，尤其是自监督方法，如果在来自多样化来源的充足精选数据上进行训练，便能够产生此类特征。我们重新审视了现有方法，并结合不同技术，从数据规模和模型规模两方面扩展我们的 Pretraining。
视觉特征-自监督-掩码特征预测【2024-10】：D-JEPA【生成模型：下一Token组自回归预测（组内并行去噪），自回归合成图像】【JEPA、Diffusion损失均针对Mask处Token计算】
Dengsheng Chen1 Jie Hu2 Xiaoming Wei1 Enhua Wu2∗1Meituan 2Key Laboratory of System Software (Chinese Academy of Sciences) and State Key Laboratory of Computer Science, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences {chendengsheng, weixiaoming}@meituan.
具身智能【2026-01】：Being-H0.5【VLA + Flow Matching】【MoT+MoE架构】【UniHand2.0数据集：4 亿个样本/35000小时 】
BeingBeyond Teamhttps://research.beingbeyond.com/being-h05Real-World Deployment Figure 1: Being-H0.5 at a Glance. We scale human-centric robot learning with Being-H0.5 toward cross-embodiment generalization. We introduce UniHand-2.0, a large-scale corpus
硬件测试之—纹波测试为什么不要使用接地夹子
示波器为什么不推荐使用接地夹
瑞芯微RK3576上手实测：8nm新U配6TOPS NPU，做AIoT项目选它还是RK3588/RK3568？
本文深度评测瑞芯微RK3576芯片在中高端AIoT项目中的表现，对比RK3588和RK3568的性能差异。RK3576采用8nm工艺，配备6TOPS NPU，在解码能力、AI推理效率和功耗控制方面表现均衡，是中端项目的黄金选择。实测数据显示其在多路视频解码和AI加速性能上优势明显，特别适合智能摄像头和工业HMI设备。
matlab特征提取和分类_SAST Weekly|MATLAB机器学习初探——做个心音分类器
SAST weekly 是由电子工程系学生科协推出的科技系列推送，内容涵盖信息领域技术科普、研究前沿热点介绍、科技新闻跟进探索等多个方面，帮助同学们增长姿势，开拓眼界，每周更新，欢迎关注！欢迎愿意分享知识的同学投稿至 eesast@mail.tsinghua.edu.cn , 期待你的作品！本期的SAST weekly，想跟大家分享一下如何用MATLAB进行初步的机器学习，构建一个正常/...
LiblibAI新手教程：从零开始训练你的第一个LoRA模型（保姆级指南）
本文提供LiblibAI平台上从零开始训练LoRA模型的保姆级教程，涵盖数据准备、参数优化到效果调优全流程。详细解析LoRA技术优势，包括云端计算资源、自动化预处理工具等，帮助新手快速掌握自定义模型训练技巧，实现高效AI绘画创作。
QDMA工程搭建/windows驱动编译与性能测试
请注意，根据您的目标操作系统，您可能需要在windows启动配置中启用测试签名的驱动程序，以便启用此驱动程序的安装。右键单击设备，选择更新驱动程序软件，然后选择构建的QDMA驱动程序的文件夹（通常为。创建一个新工程，在IP Catalog中搜索QDMA，双击创建qdma ip核。驱动程序安装安装驱动程序最简单的方法是通过Windows的“设备管理器”。如果系统提示未经验证的驱动程序发布者，请选择无论如何安装此驱动程序软件。本节主要介绍QDMA驱动在Windows系统的源文件、编译和安装过程。
杰理JL7033C芯片运行SoundFont音色库教程
本教程介绍如何在杰理JL7033C芯片上移植TinySoundFont音色库，实现MIDI播放功能。关键步骤包括：获取TinySoundFont开源代码，创建音色库声音播放数据流，封装核心功能文件。硬件需配备外部PSRAM和NOR FLASH存储音色库，软件使用杰理SDK和工具链。移植后系统可支持40个voice，满足MIDI播放和电子琴演奏需求。教程详细说明了代码移植过程，包括音色库文件处理、内存配置和音频流水线设置。
具身智能机器人算法控制研究进展综述
具身智能（Embodied Intelligence）作为人工智能与机器人学的交叉前沿领域，强调智能体通过物理身体与环境的持续交互涌现智能行为。近年来，随着基础模型（Foundation Models）、扩散策略（Diffusion Policy）、视觉-语言-动作（Vision-Language-Action, VLA）模型以及大规模机器人数据集（如Open X-Embodiment）的快速发展，具身智能机器人的算法控制范式正经历深刻变革。
【数据分享】2012-2022年全国及各城市POI（兴趣点）数据(超20G)
POI（一般作为Point of Interest的缩写，也有Point of Information的说法），通常称作兴趣点，泛指互联网电子地图中的点类数据，基本包含名称、地址、坐标、类别四个属性；随着互联网电子地图服务与LBS应用的普及，POI无论从概念范畴，还是从信息纵深都有了长足发展，互联网各个风口或火山口都和POI有一定关系，如O2O、电商、社交、互联网金融、共享经济等。
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
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