Изображения по запросу «my new collection from dimensia»

Мы искали наглядное представление мудрых слов, которые излучали бы мудрость, безмятежность и созерцательность. В центре композиции мы представляем пожилую, мудрую фигуру, возможно, мудреца или философа, сидящую в спокойной, естественной обстановке, такой как пышный сад или уютная библиотека. Этот персонаж должен излучать мудрость и вдумчивость своим выражением лица и позой. Окружите их разнообразной коллекцией символических элементов, представляющих знания и просветление: открытые книги, перья, свитки, древние символы и, возможно, нежный луч света или спокойный ветерок, символизирующие просветление, которое приходит от мудрости. Цветовая палитра должна быть теплой и земной, вызывающей ощущение вневременной мудрости и спокойствия. Иллюстрация должна вдохновлять зрителей на размышления о глубокой природе мудрости и силе слов.

Мы искали наглядное представление мудрых слов, которые излучали бы мудрость, безмятежность и созерцательность. В центре композиции мы представляем пожилую, мудрую фигуру, возможно, мудреца или философа, сидящую в спокойной, естественной обстановке, такой как пышный сад или уютная библиотека. Этот персонаж должен излучать мудрость и вдумчивость своим выражением лица и позой. Окружите их разнообразной коллекцией символических элементов, представляющих знания и просветление: открытые книги, перья, свитки, древние символы и, возможно, нежный луч света или спокойный ветерок, символизирующие просветление, которое приходит от мудрости. Цветовая палитра должна быть теплой и земной, вызывающей ощущение вневременной мудрости и спокойствия. Иллюстрация должна вдохновлять зрителей на размышления о глубокой природе мудрости и силе слов.

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.