:magnifying_glass_tilted_right: HateXplain：可解释的仇恨语音检测的基准数据集[AAAI 2021接受]
:party_popper: :party_popper: BERT检测仇恨言论从我们的数据与训练的理由可以。 一定要检查一下 :party_popper: :party_popper: 。
:party_popper: :party_popper: 现在，您可以从Huggingface数据集加载我们的数据集。 一定要检查一下 :party_popper: :party_popper: 。
:party_popper: :party_popper: 看看我们的预印本以获得更详细的信息 :party_popper: :party_popper: 。
抽象的
仇恨言论是困扰在线社交媒体的一个具有挑战性的问题。 尽管不断开发出更好的仇恨语音检测模型，但对仇恨语音的偏见和可解释性方面的研究很少。 在这项工作中，我们介绍了HateXplain，这是涵盖该问题多个方面的第一个基准讨厌语音数据集。 我们数据集中的每个帖子都从三个不同的角度
2026-05-27 23:13:10
2.37MB
1
### ROS实验知识点总结
#### 实验内容与结果
##### 案例一：使用ROS控制小乌龟
**实验背景**：
ROS (Robot Operating System) 是一个开源的元操作系统，用于编写机器人软件。本案例主要介绍了如何使用ROS来控制一个虚拟的小乌龟。
**通信前与通信后**：
- **通信前**：小乌龟处于静止状态。
- **通信后**：通过ROS发布命令，可以控制小乌龟移动，包括前进、后退、转弯等动作。
**实现步骤**：
1. **启动Turtle图形界面**：通过命令`rosrun turtlesim turtlesim_node`启动小乌龟模拟器。
2. **发布消息**：使用`rostopic pub`命令向`/turtle1/cmd_vel`话题发送速度指令。
- 示例命令：`rostopic pub -r 10 /turtle1/cmd_vel geometry_msgs/Twist "linear: {x: 2.0, y: 0.0, z: 0.0} angular: {x: 0.0, y: 0.0, z: 1.8}"`。
- 此处`-r 10`表示每秒发布10次消息。
3. **观察效果**：小乌龟按照指定的速度移动。
##### 案例二：话题通信
**实现细节**：
- **创建发布者节点**：使用Python或C++编写发布者节点，向特定话题发布消息。
- **创建订阅者节点**：同样使用Python或C++编写订阅者节点，订阅上述话题，并处理接收到的消息。
- **示例**：如果发布者节点向名为`chatter`的话题发送字符串消息，则订阅者节点将监听这个话题，并打印接收到的消息。
**注意事项**：
- 确保发布者和订阅者节点使用的topic名称一致。
- 发布者节点和订阅者节点必须在同一个ROS环境中运行。
##### 案例三：仿真小车
**目标**：设计并实现一个简单的仿真小车系统。
**实现步骤**：
1. **构建小车模型**：在ROS环境中创建小车的物理模型。
2. **编写控制器节点**：编写一个节点，用于控制小车的动作，如前进、后退、转向等。
3. **设置传感器**：为小车添加虚拟传感器，如激光雷达、摄像头等，以便进行环境感知。
4. **仿真测试**：在Gazebo等仿真环境中运行整个系统，观察小车的行为。
**扩展实践**：可以通过自定义消息格式来传递更复杂的数据类型，例如使用`sensor_msgs/Image`来传输图像数据。
##### launch文件实践
**目的**：编写一个launch文件，使得多个节点能够一起启动。
**示例**：
1. **创建launch文件**：使用XML格式定义launch文件。
2. **添加节点**：在launch文件中添加需要启动的节点信息。
3. **启动launch文件**：使用`roslaunch`命令启动launch文件。
**示例代码**：
```xml
```
以上launch文件启动了小乌龟模拟器，并同时启动了发布者节点和订阅者节点。
#### 遇到的问题及解决方案
**安装ROS时的问题**：
- **解决方案**：更换为国内源，可以有效解决下载速度慢的问题。
**控制小乌龟时的问题**：
- **问题描述**：不会使用`tab`键自动补全命令。
- **解决方案**：学习使用`tab`键来自动补全命令，提高效率。
- **问题描述**：消息发布成功但无法订阅。
- **解决方案**：确保在不同的终端窗口中运行发布者和订阅者节点，避免在同一窗口内暂停发布过程导致的问题。
**自定义msg时的问题**：
- **问题描述**：CMakeLists.txt文件中的修改错误。
- **解决方案**：仔细检查错误提示，并对照原始代码进行修正。
#### 对课程内容的建议
- **改进点**：希望教师能够在课程开始时明确提供参考教材链接，并突出强调其重要性。
- **实践经验**：通过实际操作，学生能够更好地理解和掌握ROS的基本使用方法，因此建议增加更多的实践环节。
通过本次实验，不仅加深了对ROS基础功能的理解，还锻炼了解决实际问题的能力。
2024-10-22 15:04:34
2.28MB
1
服装行业、汽车飞机内饰、家居产品、复合材料制作业等。 08版本CAD制版软件，只需要设几个点就能同原样版的曲线吻合，实现简单快捷的输入所有的纸样
2023-10-06 11:26:15
100.28MB
1
此回购包含AAAI 2021论文的代码和结果：
，
| | | （Google CoLab）
拟议的两阶段框架概述。 首先，我们提出了一个用于水印检测，删除和恢复的多任务网络SplitNet。 然后，我们提出了RefineNet，以使用预测的蒙版和从上一阶段恢复的背景对学习区域进行平滑处理。 因此，我们的网络可以在没有任何人工干预的情况下以端到端的方式进行培训。 注意，为清楚起见，我们没有显示所有编码器和解码器之间的任何跳过连接。
整个项目将于2021年1月（几乎）发布。
数据集
我们合成了四个不同的数据集进行训练和测试，您可以通过下载该数据集。
预训练模型
其他经过预先训练的模型仍在重组和上传中，它将很快发布。
演示版
可以在google colab中建立一个易于使用的在线演示。
本地演示将很快发布。
前提条件
pip install -r requirements.
2023-05-17 23:56:22
51KB
1
学习将结构知识整合到图像修复中
AAAI 2020论文“学习结合用于图像修补的结构知识”的简介和源代码。 您可以在或获取论文。
引文
@inproceedings{jie2020inpainting,
title={Learning to Incorporate Structure Knowledge for Image Inpainting},
author={Jie Yang, Zhiquan Qi, Yong Shi},
booktitle={Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence},
volume={34},
number={7},
pages={12605-12612},
year={2020}
}
介绍
该项目开发了一个多任务学习框架，该框架试图结合图像结构知识来辅助
2023-03-17 13:37:06
2.82MB
1