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噪音的论文前沿信息_噪音的论文是什么(2024年12月实时热点)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：教程更新日期：2024-11-29

噪音的论文

噪音可视化：体验社会痛苦的全新方式 𐟎犥œ觎𐤻㥟Ž市生活中，噪音已经成为一种无法避免的现象。𐟌† 本研究旨在通过噪音可视化的体验，帮助人们接受噪音，并将噪音的意义从个人不幸扩展到社会问题。𐟔 这项研究基于心理学方法论，通过积极的认知和表达来应对噪音引发的压力。𐟧 为了实现这一目标，研究设计了一个通过网络程序进行噪音可视化的体验，并研究了如何共享可视化结果。𐟒𛊊在噪音可视化方面，研究基于声音的物理特性，制作了多个模型。然后，通过互联网公开了该程序，并基于用户提供的图像展示了作品。𐟓𘊊噪音可视化体验使用户直面噪音的原因，并意识到自己所处的空间和时间。通过这一过程，研究提出了一种能够恢复个人在社会痛苦面前的无力感的态度。𐟘” 研究最终指出，接受社会问题必然会面临容忍的局限，并呼吁一种新型的公共性。𐟌 设计接受噪音的体验是为了克服现代社会中普遍存在的对他人的排斥和仇恨。𐟑Ž 该论文专注于通过噪音可视化体验来接受社会痛苦。这一研究不仅为心理学和设计领域提供了新的视角，还为解决现代社会问题提供了有价值的洞见。𐟌Ÿ

文本预处理在当代文本分类中的重要性最近在CCF B刊《Information Systems》上看到一篇2024年的论文，题目是《Is text preprocessing still worth the time? A comparative survey on the influence of popular preprocessing methods on Transformers and traditional classifiers》。这篇文章的核心观点是，即使在最新的Transformer文本分类模型中，文本预处理依然非常重要。原因是数据源中存在大量噪音。不过，这个结论也不是绝对的，有些数据集（比如FNS）上几乎没差别，作者甚至没放表格。文中提到的预处理策略包括：去除噪音（比如乱码）替换俚语和缩略词删除重复的标点符号或标点符号本身删除数字小写转换（lowercase）删除停用词拼写更正词性标注（POS tagging）词形还原（Lemmatization）或词干提取（Stemming）（在英语里，Lemmatization是还原为原形，Stemming是去掉前后缀，只保留中间的词干）消除伸长（比如“coooooool”、“greeeeeeat”、“goooood”等）处理表情符号，将其视为普通token 否定处理分词最常见的是lowercase、删除停用词和stemming。删除停用词和lowercase的表现较好。这些方法可以作为文本分类的小技巧来使用。总之，文本预处理在当代文本分类方法中仍然有重要作用，尤其是在处理噪音较多的数据源时。

来自哈尔滨工业大学赵唯淞教授团队在Nature Methods上发表论文，提出了一种自启发学习超分辨去噪方法。首先利用超分辨系统的空间采样冗余特性设计自监督数据生成策略，从单张图像生成所需的噪声对图像作为数据集；同时开发自约束学习策略，进一步提高去噪性能和数据效率，仅使用单一噪声图像即可去噪，在无需大训练集和高信噪比真值图像的条件下，将光子效率提升了两个数量级，实现了在低光照条件下的温和、长时程活体成像。此外，SN2N可与多种常用光学超分辨显微成像技术结合，成为一种易于使用的光子通量提升工具。Nature Methods | 自启发学习超分辨去噪方法

松下12寸轻薄本：办公追剧两不误 𐟑颀𐟒𜠦ƒ𓨦一款既适合办公又适合追剧的笔记本电脑？松下这款12寸轻薄本绝对是你的不二之选！它不仅重量轻、体积小，而且性能强劲，噪音小，携带方便。 𐟒𛠥“牌：松下（国际知名品牌） 𐟒𛠥ž‹号：松下12寸轻便本 𐟒𛠩✨‰𒯼š银色，镁合金材质 𐟓… 上市时间：2018年 𐟒𐠩…置1：6代i5，8G内存+256GB固态硬盘 𐟒𐠩…置2：7代i3，8G内存+256GB固态硬盘 𐟒𐠩…置3：7代i5，8G内存+256GB固态硬盘 𐟒𛠩‡量：849G 𐟔Œ 接口：3㗕SB3.0，VGA，HDMI，耳机/麦克风二合一，网络接口，SD读卡器 ⏰ 续航：视使用环境而定，基本有2-3小时 𐟓𚠥ˆ†辨率：全高清镜面触摸屏，1920*1200 特点：重量轻，12寸小巧便携，品牌质量耐用抗造，质感好，续航长，噪音小。无论是去图书馆、出差还是办公都非常便携，不累手。非常务实高性价比的使用办公本，流畅！内置麦克风、蓝牙、摄像头、圆形触控板，高清分辨率，追剧体验极佳！ 𐟑簟𛠩€‚合人群：喜欢小巧便携、轻商务办公上网的同学和白领，适合日常网课作业、表格、PPT、考研、论文码字、追剧、客服、医学、网店后台运营等。不适合游戏、剪辑、设计。

ChatGPT助力，舆论咋治？ 𐟌Ÿ随着ChatGPT的崛起，它已成为今年的一大热门话题。令人惊讶的是，这篇论文将ChatGPT与舆论治理相结合，探讨其在未来舆论分析中的潜在作用。ChatGPT的发展为舆论研究提供了新的工具和思路，有望在未来的舆论分析中发挥更加重要的作用，为决策者提供更加准确和全面的分析结果，从而更好地指导决策，对新闻传播领域的研究和实践产生深远的影响。 𐟌Ÿ从噪音与偏差的角度看网络舆论网络舆论的当前表现与特点：随着社交媒体的普及，网络舆论的传播速度和影响力不断扩大。当前舆论治理的困境：如何在海量信息中识别和纠正噪音与偏差，成为了一个亟待解决的问题。 𐟌ŸChatGPT在纠正噪音与偏差中的作用智媒时代如何进行舆论治理：ChatGPT通过其强大的数据处理能力，可以帮助我们更准确地识别和纠正网络舆论中的噪音与偏差。个人对智媒时代舆论治理的看法：随着技术的发展，我们需要在保证信息准确性的同时，也要关注到隐私保护和信息安全的问题。

主编推荐：偏振成像去噪技术综述 | Advanced Imaging 网页链接近期，天津大学胡浩丰教授与刘贺东助理研究员等人在Advanced Imaging上发表题为“Review of polarimetric image denoising”的综述论文。从噪声模型、去噪方法、成像体制等多个方面归纳总结了偏振成像去噪技术；系统地梳理了近几年偏振图像去噪技术发展的三个阶段：图像去噪方法的直接应用、基于偏振信息特征的设计以及基于深度学习的去噪方法；总结了不同研究阶段中代表性去噪方法的设计思路；分析了深度学习技术与偏振成像技术在去噪任务中的相互作用；最后讨论了目前存在的问题及未来发展方向。

斯坦福论文：扩散模型新架构，控制力更强大这篇来自斯坦福大学的论文介绍了一种名为ControlNet的新型神经网络架构。该架构旨在为已有的大型预训练文本到图像扩散模型添加空间条件控制功能。通过使用零初始化的卷积层，ControlNet在微调过程中避免了有害噪声的干扰。这种方法已经被证明能够与多种条件控制（如边缘检测、深度感知、图像分割、人体姿态识别）结合使用，并且能够有效地控制大型扩散模型Stable Diffusion。论文展示了ControlNet在处理不同条件输入时的有效性，无论是在小型还是大型数据集上，其训练都显示出了强大的稳健性。这项技术的发展可能会使图像扩散模型在更广泛的应用场景中发挥作用。

大学四年：我为何不选择考研？终于可以开始做毕业论文的实验了，但最近实验室人满为患，预约已经排到下周天了，真是资源不足啊。闲着没事，想到周围的朋友总是问我为什么不去考研，我每次都是笑而不答。现在突然想认真回答一下这个问题。首先，我其实不太清楚自己感兴趣的研究领域。大学四年里，我做过大创、参加过竞赛，也做了不少专业实验，但每次都只是完成任务，实验过程中总是抱怨和焦虑。抱怨实验室设备太旧，仪器噪音大、发热、磨损严重，每个都挑战着理论的正确性，消耗着我的耐心。还担心实验报告模板能不能写完整，老师会不会因为不漂亮的数据扣大分。其实，我一直很喜欢听各种讲座和报告，觉得这能让我了解很多新鲜内容。但一到专业相关，一切都变得高大上，各种仪器和材料又那么昂贵。我总觉得自己学不到什么，只觉得这些内容激发了我的自卑感。我也考虑过自己是否喜欢（或者适合）这个专业，答案是肯定的。虽然高考后选这个专业有浪漫因子作怪（风雨雷电，奇光异彩，物理大美），但当学习加深，各本专业书都似乎能串联起来，我开始有了一个框架，开始能把晦涩的名词与生活现象对应……那是一种别样的满足，让我非常快乐。特别喜欢学量子隧穿后自己写的感受：“我想，每个量子都应该是理想主义者，总想去窥探宇宙的秩序，又往往会遮障于竖起的高垒，想下一刻就隧穿，想每一刻都自由。” 但我深知，我不可能做到常坐冷板凳去研究一个知识点的细微末节（读文献对我来说实在是万分痛苦），更不会为了考研而考研。学历确实贬值，读研确实提升，我现在确实不愿。好吧，我承认，我没有长远的目光，不能合理的判断，不敢任由着选择，没有去考的勇气……想写的太多了，但都坚定着现在我不考的意愿。

关于歼35A的尺寸我以前根据网络上歼35（即舰载版）的侧面图对歼35的机长机型过估计，由于只有侧面图看不到腹部弹仓情况，认为歼35的尾喷管到前起落架的结构和鹘鹰2.0是一样的，那么以前起落架为参考点，前起落架往前部分的进气道和机头都往前延伸了大约1米，1米加上珠海航展公布的鹘鹰2.0机长17.3 ...

扩散模型：生成领域的新星最近，扩散模型在深度学习领域掀起了一阵热潮。从最初的图像生成，到现在已经广泛应用于自然语言处理、时间序列等多个领域，其效果在生成领域已经超越了GAN，成为了新的热门选择。我们团队也在业务中体验到了扩散模型带来的明显收益。扩散模型是一种生成模型，提供了一种自监督的数据建模方法。它的创新性不亚于GAN，无论是科研人员还是产业一线的机器学习从业者，都需要深入了解扩散模型。如果你更关注模型的应用，那么扩散模型的思路其实非常简单。它的核心思想是希望学习到一个“去噪器”。这个“去噪器”可以接受一个带有噪声的输入（比如马赛克图像），然后不断去噪，最终生成一个以假乱真的样本。这个过程在DDPM论文中被描述为前向过程：通过加噪音构建输入样本，然后训练去噪器去拟合加入的噪音。是不是非常直观？𐟤“ 如果你对理论更感兴趣，那么DDPM、Score based model、随机微分方程等多种建模方式需要你去认真研究。你会发现扩散模型用到的数学工具可能是当前大火模型中最多的（如SDE、Fisher divergence、Reparameterization等），因此它在理论上的创新性可能比GAN更强。总之，如果你在AI领域工作，那么扩散模型绝对值得你深入了解。

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