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近期，AAAI2021所有paperlist放出，本文发现基于序列推荐（SequentialRecommendation，SR）相关的接受paper还不少，序列推荐这几年比如时序性行为分析、冷启动序列推荐、线上实时推理机制等等一些列前沿的方法和应用受到了很多人的关注，也是当前比较火的topic。

本文发现对比学习（ContrastiveLearning）相关的接受paper非常多，对比学习这几年方法的研究，特别是难样本的选取机制以及在CV、NLP、DM上应用也非常广，也是当前比较火的topic。

googleEfficientDet算法中文版paper.将高效网络骨架与我们提出的BiFPN和复合尺度相结合，我们开发了一种新的对象检测器家族，称为高效Det，它始终以比以前的对象检测器更少的参数和FLOP来获得更好的精度。
图和图形显示COCO数据集上的性能比较。
在类似的精度约束下，我们的有效DET使用的FLOP比YOLOv3少28倍，FLOP比RetinaNet少30倍，FLOP比最近基于ResNet的NAS-FPN少19倍。
特别是，在单模型和单测试时间尺度下，我们的高效Det-D7实现了最先进的53.7AP和52M参数和325BFLOP，在1.5AP的情况下优于以前最好的检测器，而在4倍小和使用13倍少的FLOP。
我们的高效DET在GPU/CPU上也比以前的检测器快4倍至11倍。

NeurIPS-2020-no-regret-learning-dynamics-for-extensive-form-correlated-equilibrium-Paper

基于对抗攻击（AdversarialAttack）相关的接受paper不少，这几年比如对抗攻击、基于图数据的对抗攻击、NLP、CV上的攻击防御等等一些列前沿的方法和应用受到了很多人的关注，也是当前比较火的topic。

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ICLR采用公开评审，可以提前看到这些论文。
本文发现基于因果推理（CausalInference）相关的投稿paper很多，因果推理，以及反事实等相关理论方法在CV、NLP都开始有相关的应用了，这个前沿的方法遭到了很多人的关注。

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目录结构├─WuYuFei├─WuYufei_matlab├─cap_turbo├─mother└─paper[WuYuFei]中是WuYuFei的论文[WuYufei_matlab]是WuYufei的Matlab程序做Turbo码，恐怕很难绕过WuYufei的程序，呵呵[cap_turbo]和[mother]是我在研究阶段的工作走了很多弯路，所以这两个目录必然有很多错误而且很混乱如果想了解一下我的研究历程可以看看，切不可拿来修炼，否则走火入魔俺不管。
[paper]是对简化算法的研究总结。
译码程序完全是自己写的，已经系统整理过了。
constituent_decoder_SemiTh.mconstituent_decoder_logmap.mconstituent_decoder_max.mconstituent_decoder_Th.m这四个文件是子译码器interleaver_3GPP.m3GPP标准的交织器。
Turbo.m中可以选择是用伪随机交织还是3GPP标准交织decoder_all_algorithm.m译码器，其中包含了3种译码算法test_OverLoad_menu.m对运算负荷的测试程序test_algorithm_menu.m对算法的测试程序Shannon_Limit.m香农限test_uncoded_BPSK.mtest_uncoded_BPSK_theory.m未编码BPSK的功能，一个是理论的，另外一个是测试的。
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。