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南京行者易申请结合文本引导的行人重识别专利,解决传统行人识别技术捕捉细节特征局限

金融界2025年1月22日消息,国家知识产权局信息显示,南京行者易智能交通科技有限公司申请一项名为“一种结合文本引导的行人重识别方法”的专利,公开号 CN 119274207 A,申请日期为2024年9月。

专利摘要显示,本发明公开了一种结合文本引导的行人重识别方法,包括以下步骤:收集多样化的行人图像,利用深度卷积神经网络提取图像的图像特征,通过图像描述模型直接从原始图像生成文本描述,并提取文本特征,通过优化图像与文本的对比损失,将视觉和文本特征对齐;优化重识别分类损失,确保模型能够有效区分不同行人的身份,通过在验证集上评估模型性能,并根据反馈进行微调,使用训练好的模型进行行人识别。本发明通过引入文本描述来监督模型的训练,从而解决传统行人识别技术在捕捉细节特征上的局限。这种方法涉及使用文本描述(如服装款式、颜色、纹理等)来指导和优化深度学习模型的训练过程,确保模型能更准确地学习和识别这些细节特征。

蔡長林:考辨經文多以義理文章斷之——讀唐煥《尚書辨偽》

上海岩芯数智申请基于文本局部和全局相似度过滤的数据清洗方法及装置专利,有效过滤生成文本中幻觉内容

金融界2025年1月22日消息,国家知识产权局信息显示,上海岩芯数智人工智能科技有限公司申请一项名为“一种基于文本局部和全局相似度过滤的数据清洗方法及装置”的专利,公开号 CN 119272754 A,申请日期为2024年9月。

专利摘要显示,本发明提出了一种基于文本局部和全局相似度过滤的数据清洗方法及装置,解决了现有技术中只考虑全局信息、并且CLIP模型对长文本兼容性差的问题。该方案考虑完整文本和图像内容的相似度以及文本内每句话和图像内容的相似度,可以有效的过滤掉生成文本中属于幻觉的内容。同时将文本内容拆分成短句后,也刚好兼容CLIP能够比较好的处理短文本的能力。首先利用CLIP模型中的视觉编码器和文本编码器分别对图像和拆分后的文本进行编码,得到全局图像特征和局部文本特征。然后计算图像特征和每个文本特征的相似度。将相似度低于阈值的句子从文本中过滤掉,剩下的句子继续组成完整文本,最终得到生成的、高质量的、低幻觉的图文对数据。

形近草字对比速记,1分钟记住5组20个常用草字!

学习草书要做好3点心理建设:

1、学习草书相当于重新学习一种文字,首先并且必须要过的就是草字“记忆关”,这是基础、前提。

2、记住了“草字”并不等于会写“草书”,草书是笔法、字法、章法、墨法再加上你的创造性的独特性艺术。

3、草书是一种“小众”艺术,有可能你学一辈子都不会得到认可。

TXT文档处理达人秘籍:精准定位并保存文本行

在浩瀚无垠的文本世界里,每一位创作者都像是漂泊的航海家,怀揣着对灵感的无尽渴望,穿梭于字里行间,试图找到那片能照亮心中创意的火花。然而,面对堆积如山的资料,如何在最短的时间内捕捉到那些稍纵即逝的灵感之光,却成了一项令人头疼的挑战。幸运的是,在这个信息爆炸的时代,我们拥有了一位得力的助手——“首助编辑高手”软件。它如同一盏明灯,照亮了我们前行的道路,让灵感不再遥不可及。

步骤一:文件加载

1.打开软件,并导航至“文本批量处理”模块。

2.点击界面上的“添加文件”按钮,从本地文件系统中选择并导入需要处理的TXT文档。

2025一轮复习「信息类文本」(2):信息的筛选与整合


2025一轮复习「信息类文本」(2):信息的筛选与整合

聚宝:满文刻本《金瓶梅》底本考辨


满族和蒙古族是历史上翻译汉族古代小说较多的两个民族。清代是满蒙汉族文学交融的黄金时期,其中尤以汉文古代小说满蒙古文翻译最为繁荣。

前端大模型:如何根据场景选择合适的长文本分割方式

在前端开发大模型应用的时候,处理和分割文本是常见需求,毕竟现在的大模型输入输出都有限-嵌入等也是有token限制的,合理的文本分割能显著提高模型的表现。Langchain提供了多种文本分割方式,本文将对比五种文本分割器:

文本处理神器:一键实现指定行内容批量替换

面对堆积如山的TXT文本文件,你是否曾为每个文件中特定行的文本替换而感到手足无措?想象一下,如果必须手动逐一修改,那无疑是一场耗时费力、枯燥乏味的苦差事。但幸运的是,今天我将为你揭秘一款办公软件界的秘密武器——首助编辑高手软件,它将彻底改变你的文本处理体验。

1.打开软件,点击主页面“文本批量操作”板块,再点击上方“添加文件”功能,从文件夹中选择需编辑的TXT文本文档(支持多文件一次性导入)。

高考议论文的文体架构“引、提、析、联、解、扣” 4对比式结构

考向四 议论文本论部分之对比式结构

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