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Military Equipment Knowledge Graph Based On Deep Learning And Neo4j

基于深度学习与Neo4j的军事装备知识图谱网页应用构建。本项目是一个军事武器知识图谱网页应用软件原型系统。该系统由数据爬虫、数据管理、数据处理、知识问答、新闻热点、词条查询和图谱展示七个功能模块组成。系统从互联网上爬取数据,并基于百度文心ERNIE 3.0模型对数据进行实体识别和关系抽取,将数据处理为三元组形式并存储到图数据库Neo4j中。通过数据管理和数据标注,并通过对Neo4j中的三元组数据进行自动处理和分析,实现知识问答、新闻热点、词条查询和图谱展示的功能。

開発者

LTX2 ICEdit Insight

基于LTX2.3的向高清修复、视频去水印等编辑任务,提出统一的时空扩散技术路线:在 LTX-2.3 框架下以任务感知型适配器(Task-Aware Adapters)替代单一 LoRA 增量,通过轻量 Control-Transformer、零初始化残差连接与分层解耦注入机制,分别建模结构修复与纹理风格控制。为提升时序稳定性,方法在潜空间引入流引导注意力(Flow-Guided Latent Attention),结合跨帧滑窗关联与光流运动先验,降低闪烁并增强遮挡区域补全的一致性。针对三类核心场景,系统进一步整合语义遮挡重构、布局保持的指令编辑与频率域纹理精修,并采用渐进式多任务课程学习与任务路由策略,实现单模型多任务协同优化。

開発者

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