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SemanticScholar使用自然语言处理技术来获取论文中的要点，了解整个过程，了解描述的化学的或是物理的变化结果，并让这些信息变得易于搜索。它使用自然语言处理来理解论文哪一部分在讨论试验结果，哪一部分在引用别人的结果，从而提取出方法、材料、动物类型、大脑测试区域等关键细节。
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SemanticScholar旨在利用AI技术帮助用户从海量的学术文献中筛选有用信息，解决信息超载的问题。SemanticScholar是怎样神一般的存在？网络信息极为丰富，学术信息也浩如烟海，仅2018年就有42500种期刊发表了超过300万篇论文。
SemanticSLAM文章收集.文章目录.1、《ProbabilisticDataAssociationforSemanticSLAM》ICRA2017.2、《VSO:VisualSemanticOdometry》ECCV2018.3、《StereoVision-basedSemantic3DObjectandEgo-motionTrackingforAutonomousDriving》ECCV2018.4、《Long-termVisualLocalizationusingSemanticallySegmentedImages...
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论文阅读《Coarse-to-fineSemanticLocalizationwithHDMapforAutonomousDrivinginStructuralScenes》晃晃悠悠纵马江湖深入了解摸鱼技术,个人博客:xuwuzhou.top《Coarse-to-fineSemanticLocalizationwithHDMapforAutonomousDrivingin...
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全局注意力上采样模块(GlobalAttentionUpsample，GAU)，对低层次特征执行3×3的卷积操作，以减少CNN特征图的通道数。从高层次特征生成的全局上下文信息依次经过1×1卷积、批量归一化和非线性变换操作，然后再与低层次特征相乘。
【论文笔记】DomainAdaptiveSemanticSegmentationUsingWeakLabels2020年10月30日【论文笔记】BidirectionalLearningforDomainAdaptationofSemanticSegmentation2020年10月30日【数学】向量微积分基础-雅克比行列式(JacobianDeterminant)
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