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若得之则与之，语义对应学习无对标图像
通过无标签对训练的简单而有效的方法，扩充了数据集的数量和多样性，并在基于语义的对应基准测试中取得了优于里程碑基线和最先进方法的性能提升。
AI生成摘要 本文介绍了一种通过无监督学习方法来估计语义对应关系的新方法，并在多个数据集上进行了全面评估。通过引入新的诊断框架和性能指标，以及利用预训练特征的强度和鼓励更好匹配的训练方法，该方法在语义匹配任务中取得了显着更好的性能。
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语义
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基于大型视觉 - 语言模型的语义感知框架 - 事件融合式模式识别
整合 RGB 帧、事件流和语义标签的模式识别框架，利用预训练的大规模视觉 - 语言模型（CLIP）提取特征，并通过多模态 Transformer 网络集成这三种形式的特征，通过实验证明了 SAFE 模型的有效性。
AI生成摘要 该研究提出了一个新的双流框架，利用Transformer和GNN架构学习空间和三维信息，并引入瓶颈Transformer以融合信息。实验证明该框架在事件分类上表现出最先进的性能。
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语法性别对分布语义的影响：因果视角
语义对于语言中的性别确定有多大影响是现代语言学和认知科学中一个研究热点领域。本研究提出了一个新的因果图模型，共同表示名词的语法性别、意义和形容词选择之间的相互作用。研究结果表明，虽然名词的性别会影响修饰它们的形容词，但在控制名词的意义后，语法性别对形容词选择几乎没有影响，从而质疑了新沃尔夫假说。
AI生成摘要 本研究探讨了语义对语言中性别确定的影响。通过因果图模型，研究发现名词的性别对形容词选择影响较小，质疑了新沃尔夫假说。
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降低集中度改善句子 BERT 语义空间
通过使用 Sentence-BERT 创建的嵌入表征语义空间的结构，我们发现其中普遍存在的高维度问题，即 hubness 会导致不对称的邻居关系，而减小 hubness 可以提供更好的文本语义表征。
AI生成摘要 通过增加训练和测试数据，使用更有区分性的损失函数，提高文本无关说话人识别系统的准确性。实验结果表明，重复和随机时间翻转可以降低预测误差18%，较低维度嵌入更适合验证，使用逻辑边距损失函数导致最先进的标识和验证准确性的统一嵌入。
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运用心灵理论进行语用语义交流的推理
提出了一种实用的语义通信框架，通过理论心智（ToM）模拟接收者的神经网络，使用动态两级反馈机制实现有效的面向目标的信息共享，优化信道编码过程，提供语义反馈级别并减少比特量，从而实现高效的通信。
AI生成摘要 该文章介绍了一个基于人工智能、因果推理和通信理论的可扩展端到端语义通信网络。该网络要求将数据驱动网络转向为知识驱动的网络，并使用语义语言和语义表示方式。文章提出了新的“推理能力”度量方法，为未来的语义通信网络提供了参考。
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Go 1.22 可能将改变 for 循环变量的语义
几乎世界上每个 Golang 程序员都踩过一遍 for 循环变量的坑，而这个坑的解决方案已经作为实验特性加入到了 Go 1.21 中，并且有望在 Go 1.22 中完全开放。 举个例子，有这么段代码： var ids []*int for i := 0; i < 10; i++ { ids = append(ids, &i) } for _, item := range ids { println(*item) } 可以试着在 playgound 里面运行下：go.dev/play/p/O8MVGtueGAf 答案是：打印出来的全是 10。 这个结果实在离谱。原因是因为在目前 Go 的设计中，for 中循环变量的定义是 per loop 而非 per iteration。也就是整个 for 循环期间，变量 i 只会有一个。以上代码等价于: var ids []*int var i int for i = 0; i < 10; i++ { ids = append(ids, &i) } 同样的问题在闭包使用循环变量时也存在，代码如下：
AI生成摘要 Go语言1.21版本中加入了解决for循环变量问题的实验特性，预计在1.22版本中完全开放。目前的设计中，for循环中的变量定义是per loop而非per iteration，导致闭包和指针引用的变量都是同一个。解决方法是定义一个新的局部变量。这个问题在C++中也存在。该改变对现有程序有影响，可能会导致代码问题和性能影响。类似的改变在C#中也发生过。
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尝试使用 Amazon OpenSearch Service 向量引擎进行语义搜索
Amazon OpenSearch Service 自 2020 年推出 kNN 插件以来，一直支持词法和向量 […]
AI生成摘要 Amazon OpenSearch Service自2020年推出kNN插件以来，一直支持词法和向量搜索。最新推出的Amazon OpenSearch无服务器的向量引擎使部署语义搜索、检索增强生成、推荐引擎和富媒体搜索变得更加容易。OpenSearch Service支持词汇搜索和语义搜索，语义搜索可以返回与查询相似的文档，即使没有共享字词。演示展示了文本向量搜索和跨模态文本和图像搜索的比较。通过利用语义搜索，可以构建高质量的搜索体验。在OpenSearch Service中，可以使用搜索比较工具对自己的数据进行搜索。
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基于自然语言处理的方法：通过理解街景图像中的深层语义特征进行人类感知的映射
利用预训练自然语言模型的新框架，结合街景图像和机器学习，深入理解人类感知和场景感受之间的关系，并发现利用深层语义特征对于人类感知研究的重要性和解释力的提升。
AI生成摘要 该研究使用深度学习计算机视觉方法，通过分析伦敦街道图像，成功识别住房供应变化，为城市规划和政策决策提供及时信息。
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什么是语义异质性？
语义异质性是指不同系统、领域或人员对信息的解释或含义存在差异。术语、句子结构、语法或概念化方面的差异可能会导致这些差异。 使用多种术语或词汇是造成语义异构的典型原因。例如，医院或医学研究机构在描述病人情况或操作时可能会使用不同的编码系统或语言集。同样的概念可以用多个短语或代码来表示，因此很难在这些系统之间整合或交换数据。 结构上的差异也会影响语义的异质性。系统的结构和信息组织方式可能不同，从而影响数据的显示和连接方式。例如，一个系统可能使用层次结构，而另一个系统可能使用关系数
AI生成摘要 语义异质性是指不同系统、领域或人员对信息的解释或含义存在差异。术语、句子结构、语法或概念化方面的差异可能会导致这些差异。语义异构的原因包括多种术语或词汇的使用、结构上的差异、语法差异和概念上的区别。解决语义异构问题的方法包括建立通用标准、本体或语义映射。语义异构会带来一些困难，如数据整合、查询处理、互操作性、数据质量和一致性、应用开发、数据治理和管理。语义异构的优势包括加强数据整合与集成、改进通信、提高数据处理和查询性能等。缺点包括增加复杂性、耗费时间和资源、可能丢失上下文信息等。
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Diffusion 3D 特征（Diff3F）：用精炼的语义特征装饰无纹理形状
我们提出了 Diff3F 作为一种简单、健壮且与类别无关的特征描述符，可用于计算无纹理输入形状（网格或点云）。我们的方法从图像基础模型中提取扩散特征到输入形状。通过使用输入形状生成深度和法线图作为条件图像合成的指导，我们能够在 2D 上生成（扩散）特征，并在原始表面上进行提升和聚合。我们的关键观察是，即使从输入形状的多视图渲染得到的条件图像生成结果不一致，相关的图像特征是稳健的，并且可以直接在视图间进行聚合。这产生了输入形状上的语义特征，而无需额外的数据或训练。我们在多个基准测试（SHREC'19、SHREC'20 和 TOSCA）上进行了大量实验证明，我们的特征，作为语义而不是几何特征，能够在同构和非同构相关的形状族之间产生可靠的对应关系。
AI生成摘要 我们提出了Diff3F作为一种特征描述符，可用于计算无纹理输入形状。通过使用输入形状生成深度和法线图作为条件图像合成的指导，我们能够在2D上生成特征，并在原始表面上进行提升和聚合。我们的特征能够在同构和非同构相关的形状族之间产生可靠的对应关系。
