本研究解决了大型语言模型在理解表情符号中的讽刺时面临的挑战，尤其是表情符号传达意图与外观之间的矛盾。通过比较GPT-4o和人类对表情符号表达人类讽刺的可能性的理解，揭示了两者在解析能力上存在的异同，并强调了年龄和性别等人口因素对表情符号解读的影响。此研究的结果有助于提升机器与人类语言理解之间的协调性。

We all know and love v-model in Vue. It's the directive that enables two-way binding in Vue components. When manually implementing v-model for a custom component, here’s how it usually...

本研究针对乌尔都语不当内容检测中的挑战，提出了一种基于注意力机制的双向GRU混合模型，以识别互联网和社交网络中传播的有害内容。研究显示，该模型在未使用预训练的word2Vec层的情况下，实现了84%的准确率，证明了注意力层显著提升了模型效率，而预训练的word2Vec嵌入在处理不当内容数据集时效果不佳。

本研究针对深度学习模型的模型提取攻击问题，提出了一种名为神经蜜追踪的强健即插即用水印框架。该框架提供了一种无需额外训练的水印方法，并引入了一种基于分布的多步水印信息传输策略，显著提升了对自适应攻击的抵抗力。实验证明，神经蜜追踪在效率和攻击抵御能力方面优于现有方法，且在版权声明中降低了所需样本数量，从12000降至200。

本研究解决了网络配置翻译这一繁琐且容易出错的任务，特别是在更换来自不同厂商的网络设备时所面临的挑战。我们提出了一种基于意图的框架，通过意图驱动的检索增强生成模块系统地提取意图并生成准确的翻译，并设计了两阶段验证方法确保翻译的语法和语义正确性。实验结果表明，该方法在语法正确性上达到97.74%，在翻译准确性方面优于现有最先进方法。

本研究针对人脸情感识别中的性能提升问题，提出了一种新颖的深度学习框架EmoNeXt。该框架基于改进的ConvNeXt架构，结合空间变换网络和挤压与激励模块，以优化特征提取和通道依赖性，并引入自注意力正则化项以生成紧凑的特征向量，最终在FER2013数据集中实现了优于现有最先进模型的情感分类准确率。

本研究解决了气动翼型后缘噪声预测中墙压力谱模型鲁棒性不足的问题。提出了一种新型的墙压力谱经验模型，利用基于人工智能的符号回归方法开发，扩展了模型在不同翼型和流动条件下的适用性。验证结果表明，该模型在外部数据集上的准确性优于传统模型，并已经与Amiet理论结合，用于全尺度风力发电机的气动声学噪声预测。

TechWeb 文/卞海川1月10日上午，特斯拉中国区正式上线了焕新 Model Y 车型。焕新版分为后轮驱动（标准版）和全轮驱动（长续航）两个版本，预售价分别为 26.35 万元、30.35 万元起，较现款分别上涨了 1.36 万元和 1.26 万元，上线后即同步开启预售。此消息一出，自然在车圈及市场引发了强烈关注。业内不禁在问，焕新Model...

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