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2025-07-21 13:18:44
- 基于BERT实现机器阅读理解
- 本文介绍基于BERT的阅读理解实验，旨在掌握BERT相关知识及飞桨构建方法。实验以DuReaderRobust数据集为对象，通过数据处理、模型构建等六步实现。数据预处理含特征转换，模型含多层结构，经训练、评估，最终保存模型，评估用ROUGE-L指标，F1值达84.3176。
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2025-07-21 11:56:35
- 《动手学深度学习》Paddle 版源码（经典CV网络合集）
- 本文将李沐《动手学深度学习》中CV经典网络章节的mxnet代码，用Paddle 2.0重写。介绍了NiN（用1×1卷积）、GoogLeNet（Inception模块多分支）、Batch Normalization（加速收敛）、ResNet（跨层连接防梯度问题）、DenseNet（极致跨层连接）的结构与特点。
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2025-07-21 11:54:29
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- 基于BERT模型的机器阅读理解
- 机器阅读理解是自然语言处理中的一个重要的任务，最常见的有单篇章的抽取式阅读理解。机器阅读理解的应用范围很广，比如客服机器人，通过文字或者语音与用户进行沟通交流，然后获取相关的信息并提供准确可靠的回答。搜索引擎中精确返回用户所给定问题的答案。在医疗领域中自动阅读病人的资料来找到相应的病因。
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2025-07-21 11:48:02
- 第十五届中国计算机设计大赛智慧导盲组-第5名方案分享
- 本文分享第十五届中国计算机设计大赛智慧导盲组第5名方案，基于PaddleDetection套件实现。分析赛题与数据集后，选PP-YOLOE的m模型，介绍训练策略，如batchsize等参数设置，还提及predict.py优化、模型选择技巧、数据集合并等提分方法，及复现流程。
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2025-07-21 11:45:54
- 试卷手写笔迹擦除 -- 百度网盘AI大赛：手写文字擦除第5名方案
- 该方案为百度网盘AI大赛手写文字擦除第5名方案，基于SegFormer语义分割模型实现试卷手写笔迹擦除。通过生成手写笔迹分割掩码，再利用掩码去除笔迹。处理数据集时生成二分类掩码、预处理图像并增强数据。改进SegFormer的decoder，采用转置卷积，结合交叉熵与Dice损失函数，提升效果。
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2025-07-21 11:43:23
- 基于PaddleDetection的设备漏油检测
- 油浸式变压器，是以油作为变压器主要绝缘手段，并依靠油作冷却介质，如油浸自冷，油浸风冷，油浸水冷及强迫油循环等。变压器的主要部件有铁芯，绕组，油箱，油枕，呼吸器，防爆管（压力释放阀），散热器，绝缘套管，分接开关，气体继电器，温度计，净油器等。 油浸变压器硅钢片层间，由于长期浸入变压器，油能渗入其中，并且变压器油有弹性起缓冲作用，故油浸变压器噪声小。
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