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。

本研究提出了一种创新的方法解决自我中心视角下手势估计对深度信息依赖的问题。该方法使用伪深度图像和最先进的RGB图像深度估计技术，在动作识别中达到91.73%的准确性，超越现有方法，展示了无需深度传感器的新可能性。

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:...