Изображения по запросу «an open label»

Форель нахлыстом принт винтажный постер Искусство Ретро путешествия Utilize HDR to enhance the photorealistic effect, resulting in an ultra HD image rich in vivid, highly detailed elements.

Форель нахлыстом принт винтажный постер Искусство Ретро путешествия Utilize HDR to enhance the photorealistic effect, resulting in an ultra HD image rich in vivid, highly detailed elements." черно-белая линия, рисующая детскую раскраску с изображением красивого соснового леса на фоне захватывающего заката в прериях. черного фона нет. действие во всю страницу. черно-белый психоделический закат на заднем плане. Уменьшено. Психоделические раскраски для детей. Очень сложная детализация, градуированный фон, только черно-белый, без растушевки, страница полностью заполнена. 8 кб. точные мелкие детали., иллюстрация "Концептуализируйте захватывающее повествование с двойной экспозицией, в котором буйство моря сочетается с изящным очарованием стеклянного яблока. Позвольте неутомимой энергии моря сформировать полотно, мягко вплетенное в светящуюся стеклянную поверхность яблока. Убедитесь, что каждый элемент передан с безупречной четкостью, подчеркивающей изысканный дизайн стеклянных фруктов. Полюбуйтесь на прозрачную стеклянную вишню, открывающую тонкое окно в морскую эссенцию. Придайте композиции нотку спокойствия и декаданса, используя землистые оттенки, чтобы вызвать ощущение контраста. Стремитесь к гиперреализму, уделяя внимание каждой детали для достижения необычайного уровня сложности., плакат, кинематографическое, фото, типография, иллюстрация, аниме, архитектура, 3d-рендеринг, продукт, яркая, портретная фотография

Мы представляем систему классификации тем с открытым доменом, которая принимает заданную пользователем таксономию в режиме реального времени. Пользователи смогут классифицировать фрагмент текста по любым меткам-кандидатам, которые они захотят, и получать мгновенный ответ от нашего веб-интерфейса. Чтобы добиться такой гибкости, мы строим серверную модель с нулевым результатом. Обучаясь на новом наборе данных, созданном из Википедии, наш классификатор текста с поддержкой меток может эффективно использовать неявные знания в предварительно обученной языковой модели для обработки меток, которые он никогда раньше не видел. Мы оцениваем нашу модель по четырем наборам данных из разных доменов с разными наборами меток. Эксперименты показывают, что модель значительно улучшает существующие базовые показатели с нулевым результатом в сценариях с открытой доменной областью и конкурирует со слабо контролируемыми моделями, обученными на данных внутри домена.

Мы представляем систему классификации тем с открытым доменом, которая принимает заданную пользователем таксономию в режиме реального времени. Пользователи смогут классифицировать фрагмент текста по любым меткам-кандидатам, которые они захотят, и получать мгновенный ответ от нашего веб-интерфейса. Чтобы добиться такой гибкости, мы строим серверную модель с нулевым результатом. Обучаясь на новом наборе данных, созданном из Википедии, наш классификатор текста с поддержкой меток может эффективно использовать неявные знания в предварительно обученной языковой модели для обработки меток, которые он никогда раньше не видел. Мы оцениваем нашу модель по четырем наборам данных из разных доменов с разными наборами меток. Эксперименты показывают, что модель значительно улучшает существующие базовые показатели с нулевым результатом в сценариях с открытой доменной областью и конкурирует со слабо контролируемыми моделями, обученными на данных внутри домена.