Puppeteer - Sharp是基于Google Puppeteer的.NET封装，旨在高效控制Chrome浏览器。其主要功能包括页面操作、截图、PDF生成、性能优化和JavaScript交互，适合自动化测试和网页数据抓取。开发者可通过简单的安装和初始化快速搭建自动化流程，提高开发效率。

本研究提出SHARP方法，旨在解决STEM领域大型推理模型训练中缺乏高质量、多样且可验证的问题集的问题。SHARP通过自对齐原则和三阶段框架，确保问题生成的多样性和控制，实验结果表明其在复杂推理准确性上显著优于现有方法。

本研究解决了现有基于策略的方法在大规模语言模型（LLM）后训练中的不足，特别是未能消除预训练遗留的捷径问题。提出的$Q\sharp$是一种基于值的算法，通过最优正则化$Q$函数指导参考策略，理论上为KL正则化的强化学习问题学习最优策略，实验结果显示其在数学推理基准测试中优于先前的基线，并证明了在确定性马尔可夫决策过程中的有效性和收敛性。

Puppeteer-Sharp 是 Google Puppeteer 的 .NET 版本，支持跨平台的浏览器自动化，适用于网页截图、PDF 生成和自动化测试。其无头模式和丰富的 API 使开发者能够高效执行任务，易于上手。

本研究探讨了缺失非随机混淆对因果效应估计的影响，并提出在假设缺失机制与结果无关的情况下可达到的精确界限，为因果推断提供了新的理论基础。

本研究探讨了softmax函数在处理分布外样本时的不足，提出自适应温度以改进softmax的推断尖锐度，并证明了softmax在逼近尖锐函数时的基本限制。

本文介绍了一种基于深度学习的手势识别系统，利用RGB-D图像进行手部姿态估计和动作识别。研究表明，该系统在多个数据集上表现优越，特别是在自我中心动作识别中，提出的新方法EffHandNet和EffHandEgoNet实现了高精度和快速推断。

FairShap是一种公平的预处理方法，通过数据估值实现公平的算法决策。它基于Shapley Value框架，通过测量每个训练数据点对公平度量的贡献来实现可解释性。实证验证表明，FairShap在多个数据集上表现优于其他方法，并产生了更公平的模型。通过可视化工具，FairShap展示了其可解释性。这项工作代表了算法公平性和深度学习可解释性的有前途的方向。

该文介绍了基于ShapeNet数据库的大规模3D形状理解基准测试，包括部分级别分割和从单个视图图像重建3D形状两个任务。10个团队参加挑战，最佳团队在两个任务上表现超过现有技术。各种3D建模方法和新的深度学习架构被应用。总结了每个团队的技术和表现，并讨论了未来工作的可能趋势。

My friend told me to write a demo window program for ATLibrary. I wrote one and place the source code to HERE. You can check out the newest version of it! And the old post is here:...