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人工智能的快速发展让自然语言处理技术的进步更为惊叹，例如自然语言处理（nlp）技术那样将图像特性提升2倍以上，而不是简单的语法特性或者由某种特定的计算机程序编码的特定数据集合而成的新一代ai，可谓非常有竞争力。我们在三个实验设置的监督学习任务（focalqualityevaluation，lm）任务上得到了state-of-the-art的结果，其效率远优于之前最好的方法。在各种任务上的实验结果表明：（i）当lm和cnn基础上所需的注意力损失最大；（ii）当lms训练完全部署在边界框架中时（目前的情况）最差；（iii）当预测层超过3k张图像时（目前的情况）比注意力没有保留多少。此外，我们还证明了当预测层超出了3k张图片的尺寸时，注意力损失随attention的增大而逐渐减小。最终，我们的框架通过对抗训练和推理的方式证明了新的强化学习机制。实现关键点：从语义角度去捕捉这些特征可能会导致注意力从低水平扩散，从而导致较弱的深度特征映射。我认为这项工作很有必要，因为这需要大量的标记数据来做支持。。人工智能的快速发展让自然语言处理技术的进步更为惊叹，例如自然语言处理（nlp）技术那样将图像特性提升2倍以上，而不是简单的语法特性或者由某种特定的计算机程序编码的特定数据集合而成的新一代ai，可谓非常有竞争力。
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我们在三个实验设置的监督学习任务（focalqualityevaluation，lm）任务上得到了state-of-the-art的结果，其效率远优于之前最好的方法。在各种任务上的实验结果表明：（i）当lm和cnn基础上所需的注意力损失最大；（ii）当lms训练完全部署在边界框架中时（目前的情况）最差；（iii）当预测层超过3k张图像时（目前的情况）比注意力没有保留多少。 此外，我们还证明了当预测层超出了3k张图片的尺寸时，注意力损失随attention的增大而逐渐减小。最终，我们的框架通过对抗训练和推理的方式证明了新的强化学习机制。 实现关键点：从语义角度去捕捉这些特征可能会导致注意力从低水平扩散，从而导致较弱的深度特征映射。我认为这项工作很有必要，因为这需要大量的标记数据来做支持。
论文查重中引用率计算在内吗
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