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内容来源：安定传媒所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

计算机视觉论文

AI人工智能科研与职业发展全攻略 𐟌Ÿ 个人背景：复旦大学博士，港中文博士后 𐟓ˆ 研究方向：专注于人工智能相关领域，包括但不限于计算机视觉、模型设计与优化、AI在科学领域的应用 𐟒𜠨𞅥Ｅ†…容：涵盖找工作、实习、科研及PhD申请包括简历修改、面试技巧指导、PhD申请寻求联系、科研入门指导等相同研究方向的可以一起进行课题和项目研究，有机会发表高质量论文（需共同努力） 𐟕’ 辅导方式：一对一线上辅导，时间双方协商 𐟏† 2024年成就：近五年发表多篇TPAMI、IJCV、CVPR、NeurlPS等高水平论文曾获ICME最佳学生论文奖、CVPR口头报告奖、研究生数学建模国家一等奖及华为专项奖（Top10）等荣誉

何凯明加盟MIT，深度学习新星✨ Kaiming He最近更新了官网，确认了自己将加入MIT的消息。让我们回顾一下他在计算机视觉和深度学习领域的卓越成就。 He在深度残差网络（ResNets）方面的论文是2019年、2020年和2021年Google Scholar Metrics中被引用次数最多的论文之一。他的工作为现代深度学习模型的基础组件（如Transformers、AlphaGo Zero、AlphaFold）奠定了基础。在视觉对象检测和分割方面，He的Faster R-CNN和Mask R-CNN论文产生了重大影响，是这些领域被引用次数最多的论文之一。他在视觉自监督学习方面的作品也是CVPR 2020、2021和2022年发表的高被引论文。截至2023年7月，他的论文引用次数超过46万次，并且每年以超过10万次的速度增长。 He还获得了多个知名奖项，包括2018年PAMI青年研究员奖、CVPR 2009、CVPR 2016、ICCV 2017最佳论文奖、ICCV 2017最佳学生论文奖、CVPR 2009最佳论文荣誉奖、ECCV 2018、CVPR 2021、ICCV 2021的Everingham奖。 He的加入无疑将为MIT的深度学习研究注入新的活力，期待他在未来带来更多创新性的工作。

电子信息工程专业论文选题全攻略电子信息工程专业的同学们，是不是在为论文选题发愁呢？别担心，学姐来给你们支支招！选好论文题目可是成功的一半哦~ 选题的关键：实际意义与个人能力匹配首先，选题一定要既有实际意义，又能匹配你的研究能力。记住这四个原则：专业性、实际意义、可行性和创新性。这样既能保证你的研究有深度，又能让你的论文有亮点。研究方向的选择电子信息工程的研究方向非常广泛，包括信号处理、通信系统、嵌入式系统、电子电路与系统设计、图像处理与计算机视觉、传感器技术与应用、电子设备与仪器、网络与信息安全、无线通信与网络、智能控制与自动化等。所以在确定研究方向时，要考虑以下三条：学科前沿：选择当前热门或者有发展前景的研究方向。个人兴趣：只有你感兴趣，才能有动力去深入研究和探索。实际应用：确保你的研究能够在实际生活中找到应用场景。选题标题的注意事项确定选题标题时，一定要清晰和具体！比如，一个关于基于小波变换的图像去噪算法的选题标题可以是“基于小波变换的图像去噪算法研究”。这个标题简洁明了地反映了研究主题和内容，突出了小波变换和图像去噪这两个关键点。最后的小建议希望这些建议能帮到你们，祝大家都能顺利完成自己的论文！加油哦~ 𐟒ꀀ

大型语言模型与计算机视觉的融合研究进展近年来，大型语言模型（LLM）和计算机视觉（CV）的交叉研究成为人工智能（AI）领域的一大亮点。随着Transformer在自然语言处理（NLP）和CV中的广泛应用，了解其演变和潜在改进至关重要。这篇调查论文深入研究了Transformer及其后续模型的最新进展，强调了它们在视觉变压器（ViT）和LLM方面的巨大潜力。通过比较分析，论文列出了几个领先的付费和开源LLM的性能指标，阐明了它们的优势和需要改进的领域。此外，还探讨了如何使用LLM来解决与视觉相关的任务。该调查还提供了用于训练LLM的数据集的全面集合，深入分析了可用于LLM的各种预训练和下游任务的数据。最后，论文突出了该领域的开放方向，提出了未来研究和开发的潜在场所。这项调查旨在强调LLM在CV上的深刻交集，从而开启集成和先进AI模型的新时代。

如何高效阅读科研论文？实用技巧分享深夜了，我的机器学习模型还在训练中！𐟘… 趁着等待的时间，来聊聊如何高效阅读科研论文吧！ 𐟔 如何找到好论文？直接搜索？别急！虽然百度和Google很方便，但也要小心陷阱。有些搜索结果可能根本没发表过！用Google Scholar。这个工具可以显示论文的引用次数，这对了解论文的权威性非常有帮助。顺着参考文献找。一篇好文章引用的文献通常也不会差。顺着作者找。发现一篇好文章后，别忘了查查作者的其它作品。领域内的领头人物的研究往往不止一篇。关注会议和期刊。比如计算机视觉领域的顶会，文章质量通常很高。 𐟓š 如何高效阅读论文？只读精品。读论文不在于数量，而在于质量。把数量转化为质量！跳读背景介绍。背景和相关工作部分可以快速浏览，真正需要精读的是实验方法和结论。 𐟌Ÿ 好的论文能引领一个时代。向所有科研工作者致敬！𐟙

研究生必备的10个论文检索网站推荐嘿，研究生们！你们是不是也在为找论文而头疼？别担心，我来给你们推荐10个超好用的论文检索网站，绝对让你们事半功倍！ Arxiv 这个网站简直是开源论文的天堂。你可以找到各种领域的最新研究成果。而且，最近还有人开发了一个叫ChatPaper的工具，可以用ChatGPT帮你总结arXiv上的论文，简直不要太方便！ CV三大顶会如果你是计算机视觉领域的，那一定要关注ICCV、CVPR和ECCV。这三个会议的论文质量都非常高，绝对是你研究灵感的重要来源。 ML三大顶会机器学习领域的同学们，NIPS、ICML和ICLR是你们的必看之地。这些会议聚集了最顶尖的研究成果，绝对让你大开眼界。 paperwithcode 这个网站不仅能找到论文，还能找到论文的代码！对于那些喜欢动手实践的同学来说，简直是福音。 Connected Papers 这是一个基于引文网络的文献检索与分析工具。通过分析论文之间的引用关系，帮你发现更多相关的文献，扩展你的研究视野。 Research Rabbit 只需要输入一篇种子文献，Research Rabbit就能自动推荐更多相关的文献。对于那些文献阅读量不够的同学来说，简直是救星。 Inciteful 这个工具主要有两个功能：论文发现和文献连接器。通过这两种功能，你可以更高效地找到自己需要的文献。 Open Knowledge Maps 这个网站可以根据你输入的关键词或研究问题，自动选取100篇相关文献，并构建一个可视化的文献网络地图。对于那些需要整体把握研究领域的人来说，非常有用。 SciRadar 这是一个免费提供论文检索和文献计量分析服务的网站。它有3.2亿+的文献数据，基本上你能找到的论文都能在这里找到。 Semantic Scholar 这是一个基于机器学习的文献检索引擎，增加了对文献的语义内容理解。通过语义分析，帮你找到更多相关的文献。希望这些网站能帮到你们，让你们的研究之路更加顺畅！如果有其他好用的网站，欢迎在评论区分享哦！

𐟔 计算机视觉实例分割必读论文精选 𐟓š 在计算机视觉领域，实例分割是一个热门且具有挑战性的任务。以下是几篇在实例分割领域具有重要影响力的论文，适合初学者深入阅读： 1️⃣ "TensorMask: A Foundation for Dense Object Segmentation" 𐟓–：这篇论文提出了一种基于张量表示的方法，专为密集目标分割设计，其在实例分割任务中展现了卓越的性能。 2️⃣ "PixelNet: Towards a General Pixel-level Architecture" 𐟌：这篇论文探索了一种通用的像素级架构，适用于实例分割任务。它引入了新颖的网络结构和训练策略，能够有效进行像素级别的实例分割。 3️⃣ "Conditional Convolutions for Instance Segmentation" 𐟎诼š这篇论文提出了一种条件卷积的方法，通过引入条件信息，网络可以根据每个像素的上下文来进行实例分割。 4️⃣ "SOLOv2: Dynamic and Fast Instance Segmentation" 𐟏Ž️：这篇论文介绍了一种动态和快速的实例分割方法。它通过将实例分割与目标检测相结合，实现了高效率和准确性的平衡。这些论文涵盖了实例分割领域的最新研究和创新点，是计算机视觉入门学习者的宝贵资源。希望这些推荐对你的学习有所帮助！

每天4小时输入，博士学长的高效学习法 ❤️我认为，无论是写论文还是做演讲，输出都离不开输入。甚至可以说，输入比输出更重要。所以，我每天都会尽量让自己学到一些新的知识。我的知识来源主要有三个：基础知识、每天看一篇文献和百度的各种帖子。每天我会花3-4个小时来完成这三个方面的输入，剩下的时间则看心情做一些输出，比如写论文、跑代码或者写笔记。基础知识拥有系统的基础知识非常重要。比如，我在博士阶段的副专业是计算机科学，所以前两年我花了大量时间学习概率论、机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）甚至计算机视觉（CV）和强化学习。我会做一套系统的、通俗的笔记，这样就能非常详细地掌握这些知识。现在，我能够做到的是，随便看一篇自己行业的论文只需要花很短的时间（1小时以内），而NLP的那种几十页大论文，可能要花5个小时。文献阅读每天保证详细看一篇文献，几年下来也会积累不少。多看文献可以让你知道别人用了什么样的方法，别人写论文的思路是什么，你就可以借鉴。我一般看文献后会思考怎么把它用到我的研究当中来。看文献的顺序是先看摘要再看结论，然后去正文中找到我想知道的一些元素。如果觉得对我的研究很有用，我会通篇读完。百度的使用我从一年前开始使用的百度，从此之后我感觉新世界的大门都敞开了。里面真的能找到好多有用的信息，别人的学习经验、面试经验、八卦、吐槽，真的非常有意思𐟘‚𐟘‚…看百度也是一个学习的过程，因为你在吸取知识。虽然可能不是学术方面的知识，但你吸取到了人生方面的经验知识。我总是看推荐页，看到什么有兴趣就点进去看，每天看百度也可能会花一到两个小时吧，这真的不是摸鱼，是一个学习的过程𐟘Ž。总结总结一下就是，每天保持一定量的输入，比你一大早起来就开始写论文重要得多……

近30年AI论文排名揭秘 𐟌Ÿ【#ChatGPT系列#】𐟓Š【#全球AI论文排名#】𐟌【#国家实力揭秘#】𐟔 𐟌 让我们先来看看近30年来全球AI论文的被引用数排名，了解一下各国在全球AI研究中的表现。𐟔𐟤” 𐟔 这个排名是通过ChatGPT对近30年全球AI论文的被引用数进行分类统计得出的。𐟓Š 𐟌 接下来，我们将深入分析这些排名结果，特别关注AI领域的细分方向，包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理和语音识别等主要方面。𐟔𐟚€ 𐟓š 通过这些细分领域的排名，我们可以更好地了解各个领域的研究动态和发展趋势。𐟒ᰟ“ˆ 这些排名结果让人深思，我们的国家在全球AI论文的格局中到底处于何种地位？让我们一起探索并揭开这个谜题的面纱吧！𐟔𐟌Ÿ

今日Arxiv AI论文海报[打call][打call][打call] 「人工智能」「人工智能超话」「计算机视觉」「论文超话」「AI」「深度学习」「科技」

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