SLMQN is a subspace limited memory quasi-Newton algorithm for solving largescale bound constrained nonlinear programming problems. The algorithm is suitable to these large problems in which the Hessian matrix is diffi...
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SLMQN is a subspace limited memory quasi-Newton algorithm for solving largescale bound constrained nonlinear programming problems. The algorithm is suitable to these large problems in which the Hessian matrix is difficult to compute or is dense,or the number of variables is too large to store and compute an n x n matris. Due to less storage requirement, this algorithm can be used in PCs for solving medium-sized and large problems. The algorithm is implemented in Fortran 77.
提出一种基于多粒度融合和跨尺度感知的跨模态行人重识别网络,该网络能够有效提取行人图像特征并减少图像间的模态差异。首先,提出多尺度特征融合注意力机制并设计一种多粒度非局部融合框架,有效融合不同模态和不同尺度的图像特征;其次,提出一种跨尺度特征信息感知策略,该策略可有效降低因视角变化、行人背景变化等产生的无关噪声对行人判别的影响;最后,针对行人图像特征信息不足,设计并行空洞卷积残差模块,获取更为丰富的行人特征信息。将所提方法在2个标准公共数据集与当前先进的跨模态行人重识别方法比较。实验结果表明,所提方法在SYSU-MM01数据集的全搜索模式下的R-1和平均精度(mAP)分别达到75.9%和73.3%,在RegDB数据集的可见光到红外的搜索(VIS to IR)模式下的Rank-1和mAP分别达到93.7%和89.3%,优于所对比的方法,充分证实了所提方法的有效性。
针对中医问诊领域数据规模大,以及医生在问诊中主观性强、数据对齐难的问题,提出了一种中医问答领域的大语言模型ChatTCM。利用大语言模型(large language model,LLM)在处理自然语言理解与文本生成方面的强大能力,通过对大语言模型进行...
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针对中医问诊领域数据规模大,以及医生在问诊中主观性强、数据对齐难的问题,提出了一种中医问答领域的大语言模型ChatTCM。利用大语言模型(large language model,LLM)在处理自然语言理解与文本生成方面的强大能力,通过对大语言模型进行微调,使LLM具有在中医问答领域的专业知识和能力,避免模型在生成时出现幻觉的现象。提取中医书籍中的三元组信息,构建中医知识图谱数据库,实现中医知识的数据对齐与系统化整合,并为大语言模型生成答案提供背景知识;结合思维链(chain-of-thought,COT)与知识图谱数据库的动态交互,生成客观的推理过程,确保诊疗建议具有科学依据;把思维链与知识图谱的推理结果作为新知识进行存储,从而不断扩展本地知识库。与中医领域的HuaTuoGPT模型对比实验表明,ChatTCM模型在MedChatZH数据集上BLEU-4和ROUGE-L的评测指标分别提高了10.6和10.5个百分点,并且在已开源的数据集上准确度达到了70%,比同类型的MedChatZH模型提升了10个百分点。
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