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论文目标函数权威发布_ai智能论文(2024年12月精准访谈)

内容来源：合毅科技所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

论文目标函数

论文写作全攻略：选题到文献综述 𐟓š 论文写作指南选题与开题方法管理科学选题思路优秀摘要写作技巧文献综述撰写方法小论文写作框架大论文写作框架论文写作注意事项 𐟓– 大论文框架绪论（类似开题报告）研究背景及意义文献综述研究目标与内容研究方法与方案技术路线创新点组织结构（可选）相关理论简介概括相关基础理论问题描述建模建模和公式符号具体描述研究方法与步骤仿真和实证研究仿真原则：随机性和重复性随机性实现方式：随机抽取Test、Train、Boxplot；运用超越函数实现机制随机，对组件随机连接实证研究：现场数据收集或已有文献数据结论纵向讨论：与方法改进前对比横向讨论：与其他方法对比灵敏度分析：改变参数讨论稳健性分析 𐟓 论文写作注意事项选题时要明确研究目的和意义文献综述要全面且深入研究方法要具体且可操作仿真和实证研究要遵循科学原则结论部分要逻辑清晰，分析透彻

复旦智能复杂系统实验室夏令营全攻略 𐟎“ 个人背景：数学与应用数学（师范）专业，竞赛方面有CMC二等奖、美赛F奖和一些小奖。科研经历只有一篇水EI论文。目标方向是PDE。 𐟓… 夏令营时间： 7月6日至7月7日 𐟓 考核方式：只有面试没有笔试，面试时间为20分钟，包括5分钟的PPT自我介绍和接下来的拷打环节。 𐟏… 优营情况：优营有排名且有效力。本方向入营42人，给的优营似乎全是直博。 𐟔 考核内容： 7月6日报道当天下午安排学术讲座，晚上是各位PI老师研究方向的宣讲。虽然这个活动不评分，但很重要，因为第二天的面试官大概率就是这些PI。7月7日全天面试，分为三组同时进行，只有面试，时间不少于20分钟，有时甚至长达40分钟。首先是5分钟的自我介绍，然后会问一些数学专业课问题，如实变函数、复变函数、泛函分析等，还会问一些数分里的反例（有关反常积分敛散性的）。接下来就是纯拷打环节，考察范围广泛，包括对复杂系统理论方向的认知、是否有意向导师、对研究方向有无了解、是否有意愿读博、未来规划等等。面试结束后，手脚冰凉地离开上海，坐高铁1200公里光速运转到北京南。 𐟏š️ 实验室背景：复旦智能复杂系统理论与关键技术实验室今年第一次独立招生，夏令营的门槛似乎也不高。认识的一些朋友211排名10都有入营的（当然也有C9和华五的大佬）。个人认为导师的话语权比较大，属于弱com，特别关心你是否愿意读博。听说夏令营和预推免最后都只给了直博offer。虽然被拷打得很惨，但还是感谢复旦能给我这样一个机会见见世面。

无图增强！对比学习新思路最近在SIGIR 2022上有一篇关于推荐系统和对比学习的论文引起了不小的关注，名字叫做《推荐系统中没有图增强的对比学习》。这篇文章是由昆士兰大学的研究人员发表的，主要探讨了图增强在推荐系统中的必要性。对比学习在推荐系统领域正逐渐流行起来，原因有两个：一是这是AI领域的热门话题，二是推荐系统中的数据稀疏问题依然严重。对比学习不需要标签数据就能提高节点向量的质量，这确实很吸引人。之前的几篇论文基本都是先对user-item二分图进行数据增强（比如节点或边的mask/dropout），得到两个图（或者说views），然后用对比学习（InfoNCE）作为目标函数。然而，关于对比学习起作用的原因，却鲜有人分析。特别是有些工作发现，即使在数据增强时dropout很大（比如0.9），构造的图极度稀疏，也能提升节点向量的效果。这就让人好奇了，在推荐系统+对比学习的范式中，图增强真的有必要吗？这篇文章直接给出了结论：重要的是InfoNCE这个损失函数，因为它能减弱流行度偏差（popularity bias），而不是图增强。不过，图增强也不是完全没有作用。考虑到一般的图增强操作比较复杂，有点鸡肋。那么，有没有比图增强更简单又高效的方法呢？这篇文章提供了一个新的思路，虽然图增强不是完全没有用，但相比于复杂的图增强操作，InfoNCE损失函数可能是一个更简单有效的选择。希望这个发现能为未来的研究提供一些新的方向。

#大模型日报# ai前沿动态【重尾扩散模型】链接：论文概述：本文提出一种基于多元学生t分布先验的重尾扩散模型框架，通过定制的扰动核、去噪后验和 散度训练目标函数，有效解决了传统扩散模型在重尾数据上难以捕捉极端事件的问题，并在高分辨率气象数据上取得了显著的性能提升，使用学生t分布先验而非高斯分布，并利用 散度而非 KL 散度进行训练，从而更有效地捕捉数据尾部信息。

#大模型日报#ai前沿动态【CurricuLLM：利用大语言模型学习复杂机器人技能的自动任务课程设计】链接：论文概述：本文作者提出了CurricuLLM——利用大语言模型自动设计有助于学习复杂机器人技能的任务课程。 CurricuLLM有3个主要步骤： 1) 用自然语言生成一系列子任务序列，最终达到目标任务。LLM通过环境、机器人和目标任务的描述进行提示。 2) 使用LLM将子任务描述翻译成可执行的任务代码，包括奖励函数和目标分布。 3) 通过让LLM分析训练策略的轨迹，选择最符合每个子任务描述的策略，来评估训练的策略。本文还在模拟的机器人操作、导航和运动环境中评估了CurricuLLM。它在复杂任务中显示出比基准更高的学习效率。

𐟎率‡检测算法优化策略大揭秘𐟚€ 1️⃣ 探索不同的基础模型：目标检测领域主要有两大类基础模型，包括Faster RCNN为代表的两阶段模型和YOLO为代表的一阶段模型。尝试替换这些模型，看看是否能提升性能。 2️⃣ 添加网络构件：在现有模型的基础上，可以参考每年的硕士和博士论文，看看他们添加了哪些网络构件。虽然这需要一些运气，但至少可以为你提供一些灵感。 3️⃣ 优化损失函数：目标检测任务中，常用的位置损失策略包括IoU、GIoU、DIoU和CIoU。考虑将这些损失函数应用到你的课题方向上，或者尝试多种损失函数的组合，通过实验比较mAP指标。 4️⃣ 数据增强策略：利用数据增强算法如mixup和mosaic，这些方法经过实践证明能有效提升性能。特别是mosaic，几乎总是能带来改进。 5️⃣ 手工标注数据：如果时间允许，可以通过手工标注来补充数据集。虽然这费时费力，但能直接扩充数据集，对于本科和专硕阶段的研究非常有帮助。 6️⃣ 自动生成数据：如果手工标注太耗时，可以考虑使用计算机来帮忙生成数据。许多论文已经证明了GAN网络在数据生成方面的有效性。这些方法可以分为两类：手工标注和自动生成数据直接扩充了数据集，称为线下数据增强；而mixup等方法则在数据加载进网络时进行增强，称为线上增强。

经济金融学者必读：如何在竞争中脱颖而出？ 𐟌Ÿ 学术界的变革学术研究领域的竞争越来越激烈，越来越多的学者专注于特定的研究课题，并争夺少数顶级期刊的版面。 𐟌Ÿ 如何应对竞争环境？ 1⃣ 了解自己的生产函数，即自身的产能。 2⃣ 制定计划，系统地思考研究方向以及如何到达目标，尽管最终成果可能与计划不同。 3⃣ 坚持完成事情，不要轻易放弃当前项目再写新论文，面对负面批评的关键是坚持。 4⃣ 人际关系要保持专业，如果产生结果并公开发布，必须确保它是正确的。每个人都会犯错误，但太多的错误会让人失去信任。 𐟌Ÿ 为什么要做学术研究？只有热爱学术研究的人——喜欢玩这些想法，喜欢提炼、编写、展示它们，以及与其他人就它们进行互动的艰苦过程——才能真正做出好的工作。做学术研究的原因应该是发自内心的热爱。

基于直接光度的3D多目标跟踪方法 𐟓š 论文地址： 𐟏려𝜨€…单位：慕尼黑工业大学 𐟓‹ 项目页面： 𐟔 直接法在视觉里程计和SLAM的应用中表现出色。在这项工作中，我们提出了一种利用直接图像对齐和滑动窗口光度BA结合的DirectTracker框架，用于3D多目标跟踪任务。该框架基于稀疏滑动窗口点云进行估计，并使用基于优化的代价函数进一步细化，结合3D和2D特征以确保图像和世界空间的一致性。 𐟚— 我们提出了一种新的在线MOT方法，有效地检测和跟踪3D汽车。基于最近引入的HOTA指标，我们建议将3DGIoU作为相似度度量，以公平地评估基于立体的跟踪方法的性能。 𐟓Š 我们对3D跟踪进行了广泛的评估，并在KITTI跟踪基准上展示了具有竞争力的结果。 𐟌Ÿ 本文的主要贡献包括： 1️⃣ 提出了一种新的在线MOT方法，有效检测和跟踪3D汽车； 2️⃣ 改变了3DMOT任务的评估协议，将3DGIoU作为相似度度量，公平评估基于立体的跟踪方法； 3️⃣ 在KITTI跟踪基准上进行了广泛的评估，并展示了具有竞争力的结果。

𐟓š 论文精读：GPT预训练模型 𐟔 动机探寻：在众多NLP任务中，我们往往依赖大量标注数据来训练特定模型。然而，这种方法受到数据集局限，且难以泛化到不同下游任务。那么，是否存在一种更通用的方法呢？ 𐟒ᠧ𕦄Ÿ迸发：我们能否通过在海量无监督文本上训练，让模型自学特征表示，这些表示能广泛应用于各种下游任务？无需针对每个任务重新提取特征，从而大大提高模型的泛化能力。 𐟛 ️ 方法论：这里引入了半监督方法，也被称为自监督学习。通过使用语言建模损失函数，在大型无监督语料库上训练初始模型权重。之后，将这些预训练好的模型权重迁移到不同的标注下游任务数据上进行微调。 𐟔젥ꌥ﹦𜚇PT与BERT的模型结构均基于Transformer，但它们的训练目标有所不同。GPT专注于语言建模，即通过前文预测下一个词，而BERT则侧重于masked语言建模，利用上下文预测被遮盖的词。相比之下，GPT的训练目标更具挑战性。 𐟓ˆ 实验设置：预训练数据集选用BooksCorpus dataset（800M），模型架构为12层Transformer解码器，隐藏层维度768，并使用12个头的多头注意力机制。 𐟓Š 实验结果：经过精心设计的实验，GPT在多个下游任务上均表现出色，证明了其强大的泛化能力和优越性。

硕士论文：金融行业财务分析系统设计与实现金融学专业硕士毕业论文大纲本文共分为四章，旨在探讨财务分析的理论基础和实际应用。第一章：财务分析基础理论 𐟓Š 介绍财务分析的意义、内容、基础和种类，为后续章节打下基础。第二章：功效系数法理论 𐟓ˆ 讲解功效系数法的基本理论，该方法根据多目标规划原理，将各项指标对照不同分类和分档的标准值，通过功效函数转化为可度量计分的方法。第三章：财务报表分析系统 𐟓Š 介绍该系统的目标与功能，包括提供专家知识、丰富的行业数据库和上市公司财务报表数据库，结合强大的模板定制功能，自动生成企业全面的财务报表分析报告，报告形式包括文字、图形和表格。用户还可以结合自己的分析意见，形成含有企业本身专家意见的最终报告，帮助经理人员根据分析结果实施控制和决策。第四章：系统设计与实现 𐟒𛊨獵𛆤𛋧𛍦Š娡襈†析子模块的功能设计和实现方法。该模块主要包括综合评述、异常财务情况分析、企业财务评价体系和企业经济效益分析四大功能。综合评述主要对企业经营成果和财务状况进行总括，其他模块则从不同角度进行详细说明。报表分析中主要利用功效系数法评价体系进行企业绩效综合评分，并采用了财务分析方法中的比率分析、比较分析及结构分析和多因素分析方法。通过这些章节，本文旨在展示一个财务报表分析系统的设计与实现过程，为金融行业提供有效的财务分析工具。

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