發(fā)簡(jiǎn)信
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Gemini3：下一世代 Google 閉源模型正式登場(chǎng)Google Gemini 3.0 重磅登場(chǎng)：AI 的新紀(jì)元 2025 年 11 月 18 日，Google 正式推出了 Gemini?3.0 ...
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CHIP2021 | 醫(yī)學(xué)對(duì)話臨床發(fā)現(xiàn)陰陽(yáng)性判別任務(wù)第一名方案開(kāi)源比賽簡(jiǎn)介 比賽名稱：CHIP2021評(píng)測(cè)一: 醫(yī)學(xué)對(duì)話臨床發(fā)現(xiàn)陰陽(yáng)性判別任務(wù) 測(cè)評(píng)任務(wù)：針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)在線問(wèn)診記錄中的臨床發(fā)現(xiàn)進(jìn)行陰陽(yáng)性的分類判別 ...
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使用Torch實(shí)現(xiàn)CoSENT實(shí)驗(yàn)
這周五最后的時(shí)間看完了蘇神剛更新的CoSENT，主要是為了解決目前Sentence-BERT等模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)目標(biāo)不一致的問(wèn)題，模型細(xì)節(jié)可以參考蘇...
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周論文速讀（一）一、QMUL-SDS at CheckThat! 2020: Determining COVID-19 Tweet Check-Worthine...
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Conceptualized Representation Learning for Chinese Biomedical Text Mining一、寫(xiě)在前面的話 1. 論文領(lǐng)域 生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的預(yù)訓(xùn)練 2. 論文主要解決的問(wèn)題 如何檢索（挖掘）生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域知識(shí) 如何在模型預(yù)訓(xùn)練中利用生物醫(yī)...
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關(guān)系抽取泛讀系列（一）—— CopyMTL: Copy Mechanism for Joint Extraction of Entities and Relations with Multi-T...一、寫(xiě)在前面的話 論文的相關(guān)背景 實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取的目標(biāo)是從非結(jié)構(gòu)化的文本中發(fā)現(xiàn)（實(shí)體1、關(guān)系、實(shí)體2）的三元組，它對(duì)知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建和問(wèn)答任務(wù)都...
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疾病診斷泛讀系列（一）—— The Graph-based Mutual Attentive Network for Automatic Diagnosis一、寫(xiě)在前面的話 論文的相關(guān)背景 疾病的自動(dòng)診斷是指根據(jù)電子病歷信息自動(dòng)地診斷患者所患的疾病。EMR通常包含以下信息： 其中，CC（chief ...
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Flink學(xué)習(xí)筆記（一）主要內(nèi)容來(lái)自zhisheng大佬的課程，作為學(xué)習(xí)記錄 一、實(shí)時(shí)計(jì)算的相關(guān)背景 實(shí)時(shí)計(jì)算應(yīng)用 實(shí)時(shí)計(jì)算場(chǎng)景 離線計(jì)算 vs 實(shí)時(shí)計(jì)算 離線計(jì)算 數(shù)...
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