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CVPR 2022 线下会议将于 2022 年 6 月 21 日-24 日在美国新奥尔良举行。而今年投稿量创新高超过了一万，其中 2067 篇论文被接收。各位学者带来了一系列教程。来自卡内基梅隆大学研究学者讲述了《多模态机器学习》教程，200+页ppt值得关注。 多模态机器学习是一个充满活力的多学科研究领域，通过设计计算机agent来实现人工智能的一些原始目标，这些计算机agent能够通过集成和建模多种通信模态(包括语言、声学和视觉信息)来展示智能能力，如理解、推理和规划。随着视听语音识别的初步研究，以及最近的语言和视觉项目，如图像和视频字幕、视觉问题回答和语言引导强化学习，该研究领域给多模态研究人员带来了一些独特的挑战，因为数据的异质性和通常发现的模态之间的偶然性。 本教程建立在卡内基梅隆大学教授的多模态机器学习年度课程的基础上，是CVPR、ACL和ICMI会议上多模态学习以前教程的一个完全修订版本。本教程基于多模态机器学习中存在的核心技术挑战的修订分类，围绕这六个核心挑战: 表示、对齐、推理、迁移、生成和量化。最近的技术成果将通过这种多模态核心挑战的分类法来展示，使研究人员

学习视觉相似度对于各种视觉任务至关重要，如图像聚类、人脸检测或图像检索，从而为日常应用奠定基础，如智能手机上的图像集合的智能排列、浏览器中的网络规模的图像搜索或在线购物时推荐产品。今天，学习捕捉相似度的视觉表示的主要方法是深度度量学习，它专门针对从新颖的、看不见的类中检索对象和图像。此外，相似性学习与对比学习密切相关，对比学习是自监督学习的主导方法，分别是迁移学习。 在本教程中，我们将深入介绍深度度量学习(DML)的领先学习范式，以及如何实际评估其(超出分布)泛化的未来方向。具体来说，本教程将涵盖以下主题: (i) DML目标函数的概况，(ii)先进的和上下文相关的DML公式，(iii) DML中数据采样的重要性，(iv)公平和现实地评估DML方法的最佳实践，最后，(v)我们将DML与计算机视觉和模式识别的相关领域联系起来，如对比学习，少样本学习，迁移学习和人脸识别。

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《点云库PCL学习教程》，主编 朱德海，北京航空航天大学出版社。学习PCL点云处理的首选资料。但是由于整本书压缩格式太大，上传了三分之一。其余的可以继续搜索本人的上传资料。《点云库PCL学习教程》，《点云库PCL学习教程2》，《点云库PLC学习教程3》的rar压缩格式和PDF格式。希望可以帮到你。

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第三章 [vb学习教程] 简单VB程序设计.ppt

斯坦福大学2014（吴恩达）机器学习教程中文笔记