本文提出了一种名为STAN的时空建模机制，旨在将图像-文本预训练模型扩展到视频领域，以提升视频文本检索和识别的性能。研究中使用了CLIP模型，结合多模态学习和对比学习框架，在多个基准数据集上取得了最新的检索准确性记录。

这篇文章推荐了与RStudio和LaTeX相关的工具和资源，包括将ChatGPT嵌入到RStudio内的包、Matrix Cookbook用于矩阵和向量求导、Post-selection Inference综述、Stan入门贝叶斯计算框架的材料、BaKoMa TeX软件、tabulizer包用于从PDF中提取数据、typst标记语言用于论文制作、MLE误设的后果的论文、用R实现类似ChatGPT插件功能的方法、HOLP方法的文章、图像变换的尝试以及Lyx编辑器。

STAN: Spatio-Temporal Attention Network for Next Location Recommendation　　STAN：基于时空注意力网络的下一个兴趣点推荐

最近难过地得知 Stan Eisenstat 教授在 12 月 17 日去世，我在 2017 年回学校时还去找他聊了会儿天。这也让我想起几年前去世的 Paul Hudak。这两位教授虽然不是我正式的导师，但都对我影响很大，所以就想写一写我对他们的记忆。 Stan…

Met with Stan in Chatea. Good chat. He helped me to ask the question to myself again: Doe sit make sense to see everything too clearly and enjoy Taoist thinking. Is it so important to clearly...