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Chen Z, Li S and Yang B et al. Multi-scale spatial temporal graph convolutional network for skeleton-based action recognition. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, New York, 22 February - 1 March 2022.
 
Chen Z, Li S and Yang B et al. Multi-scale spatial temporal graph convolutional network for skeleton-based action recognition. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, New York, 22 February - 1 March 2022.
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PLL:已加。
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YMZ:这里你可以找一篇混沌动力学领域的文献就行。
 
YMZ:这里你可以找一篇混沌动力学领域的文献就行。
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PLL:Wang F ,Wei Z ,Zhang W . Sliding homoclinic orbits and '''chaotic dynamics''' in a class of 3D piecewise-linear Filippov systems [J]. Nonlinear Dynamics, 2024, (prepublish): 1-21.
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这篇应该可以吧?
    
④为了增强分布外泛化能力,学者可以生成多样化的数据,模拟不同的测试环境,还可以通过域适应技术(Domain Adaptation),使模型可以适应不同的测试数据分布,还有不变性学习(Invariant Learning)、元学习(Meta Learning)等方法。——添加英文+参考文献 :已加英文
 
④为了增强分布外泛化能力,学者可以生成多样化的数据,模拟不同的测试环境,还可以通过域适应技术(Domain Adaptation),使模型可以适应不同的测试数据分布,还有不变性学习(Invariant Learning)、元学习(Meta Learning)等方法。——添加英文+参考文献 :已加英文
    
YMZ:这些词当时是怎么找到的?可以去源头找一下参考文献
 
YMZ:这些词当时是怎么找到的?可以去源头找一下参考文献
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PLL:kimi助手,找了三篇相关的。
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YMZ:是的,那个二级标题。
 
YMZ:是的,那个二级标题。
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PLL:概述——>数学问题定义,已改。
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YMZ:先全部去掉吧
 
YMZ:先全部去掉吧
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PLL:以防后面在用我先放在最后面,最后一版再删。
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YMZ:这个是不是还是说神经网络EI计算的部分要略掉。
 
YMZ:这个是不是还是说神经网络EI计算的部分要略掉。
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PLL:可能是。
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YMZ:可以在大图前面再强调一下为什么要最大化宏观有效信息。
 
YMZ:可以在大图前面再强调一下为什么要最大化宏观有效信息。
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PLL:在NIS中,作者将问题转换成一个两阶段的泛函问题,先在给定的尺度下,最小化预测误差,之后,在通过简单迭代找到有效信息最大的宏观尺度。但是,两阶段的方法并不能真正地最大化有效信息,不能得到最好的粗粒化策略和因果涌现,故作者提出了NIS+。——这样呢?
    
⑩图片配上文字说明:有些图片在讲述中讲解的,需要单独在讲一遍吗?就像论文里面配图下面的解释?
 
⑩图片配上文字说明:有些图片在讲述中讲解的,需要单独在讲一遍吗?就像论文里面配图下面的解释?
    
YMZ:应该就是目前的讲解不明显,可以a,b,c三张子图分别标注说明。
 
YMZ:应该就是目前的讲解不明显,可以a,b,c三张子图分别标注说明。
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PLL:改了一点点。是这样,还是单独起一行专门讲这个图,其他图呢?
    
⑩①结构调整,对NIS+表述太干,建议把计算框架和结果放前面,理论性质放后面:框架只调整位置还是要重新定框架,改结构?
 
⑩①结构调整,对NIS+表述太干,建议把计算框架和结果放前面,理论性质放后面:框架只调整位置还是要重新定框架,改结构?
    
YMZ:把所有实验的部分放在概述和数学推导之间。
 
YMZ:把所有实验的部分放在概述和数学推导之间。
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PLL:已改。
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