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TOTEM通过一种简单的tokenizer架构，使用离散的自监督学习的表示来嵌入来自不同领域的时间序列数据，实现跨多个任务和领域的高效工作，只需极少的调整甚至无需调整论文研究了时间序列建模数据表示学习统一架构零样本学习和泛化能力等多个相关领域，提出了一种结合这些研究成果的新方法，旨在提高时间。

9 TokenMixupTokenMixup基于Transformer中自有的attention机制计算每个图像token的显著性，再基于显著性结果，最大化整个batch数据mixup后的整体显著性本文介绍了CV领域9篇Mixup相关工作，从这些文章中可以看出Mixup数据增强方法的发展过程从最开始的简单插值，到后来的基于显著性的最优化mixup风格和内容。

目前，在image caption的评测中，常用的指标如BLEUnMETEORCIDEr存在一些主要缺陷为了解决这些问题，近期的研究从预训练模型的角度提出了一些新的评测指标其中，BERTScore是一个有效的解决方案该指标通过对候选文本和参考文本进行token级别的编码，并根据token编码的余弦相似度计算token级别的Precision。

在语料库语言学中，会计算文本的tokens和typestokens指的是“形符”，就是文本中出现的所有词的个数types指的是“类符”，就是文本中出现的不重样的词的个数比如，有一个两句话的文本I am a boy I am a boy那么这个文本里面有8个tokens，有4个types两个数值可以对所建立的语料库。

图1描绘了神经代码搜索的基本原理，即通过共享向量空间，利用嵌入概念将查询和代码转换为向量，通过相似度计算找到最匹配的代码段无监督和监督学习的模型各有优势，UNIF网络利用注意力机制结合token嵌入，提供了一种新的搜索策略研究的贡献不仅在于实验评估，还在于设计了一个具有监督信号的扩展模型，以及。