Hay numerosas herramientas de edición de documentos en el mercado, pero solo algunas son compatibles con todos los tipos de archivos. Algunas herramientas son, por el contrario, versátiles pero difíciles de usar. DocHub proporciona la solución a estos inconvenientes con su editor basado en la nube. Ofrece funcionalidades robustas que te permiten completar tus tareas de gestión de documentos de manera eficiente. Si necesitas incrustar rápidamente un cruce en PAP, ¡DocHub es la opción ideal para ti!
Nuestro proceso es increíblemente sencillo: importas tu archivo PAP a nuestro editor → se transforma automáticamente a un formato editable → realizas todos los cambios esenciales y lo actualizas profesionalmente. Solo necesitas un par de momentos para tener tu documentación lista.
Tan pronto como se apliquen todas las modificaciones, puedes transformar tu documentación en una plantilla reutilizable. Solo necesitas ir al Menú del lado izquierdo de nuestro editor y hacer clic en Acciones → Convertir en Plantilla. Encontrarás tu documentación almacenada en una carpeta separada en tu Tablero, ahorrándote tiempo la próxima vez que necesites la misma plantilla. ¡Prueba DocHub hoy!
Hola a todos, me uno desde el Instituto de Tecnología de Georgia. Hoy voy a discutir la incrustación conjunta de modelos cruzados con diversas semánticas. Ya hemos publicado nuestro trabajo en GitHub. Entonces, ¿qué es una recuperación de modelo cruzado? La recuperación de modelo cruzado es una tarea de recuperación a través de diferentes modalidades, como imágenes y texto. Aquí podemos tomar la recuperación de modelo cruzado entre las recetas de cocina y las imágenes de alimentos como un ejemplo, como se muestra en esta figura. Dada una consulta de receta, queremos encontrar la mejor coincidencia para las imágenes. De manera similar, dada una imagen de comida, se recuperan las recetas de cocina con la clasificación de relevancia más alta, y la que coincide se clasifica como la número uno. Aquí, el conjunto de datos de referencia utilizado en este trabajo es el conjunto de datos de recetas de un millón. Un ejemplo de receta y las dos imágenes de alimentos asociadas se enumeran a continuación. Podemos ver que una receta de cocina consiste en un título, una lista de ingredientes y las instrucciones de cocina. Después del preprocesamiento en trabajos existentes, se filtran las recetas duplicadas y las recetas sin imágenes.
