2024年5月2日 · The 15th International Conference of Digital Archives and Digital Humanities (DADH 2024) 時間：2024年11月30~12月1日 地點：國立台灣師範大學. 會議主題：生成式AI浪潮下的數位人文創新研究及人才培育（Generative AI X DH） 徵稿子題： 1.AI及數位課程之工具設計、開發與實際運用

Our codes were modified from the implementation of "Adversary Guided Asymmetric Hashing for Cross-Modal Retrieval", written by Wen Gu. Please cite the two papers (AGAH and DADH) when you use the codes.

2024年4月28日 · The 15th International Conference of Digital Archives and Digital Humanities (DADH 2025) 時間：2024年11月30~12月1日 地點：國立台灣師範大學. 會議主題：生成式AI浪潮下的數位人文創新研究及人才培育（Generative AI X DH） 徵稿子題： 1.AI及數位課程之工具設計、開發與實際運用

2024年12月1日 · 2022年dadh 會議以「數位學習 ╳ 數位人文」為主題，一方面因2020年以來新冠肺炎衝擊，使全球教學型態經歷巨大改變，過去幾年發展有限之遠距教學、多元學習、互動學習等新教學型態，於短短一年間成為備受關注之新工具，當然也累積許多經驗與問題，有待 ...

「數位典藏與數位人文國際研討會」（International Conference of Digital Archives and Digital Humanities, DADH）自 2009 年由國立臺灣大學數位人文研究中心發起，至今已舉辦十二屆之年度學術會議，也是亞洲地區最早舉辦的數位人文相關國際會議，於近年來數位人文發展頗具代表意義。 我國在數位人文領域的研究與發展在國際間早已富有盛名，因此歷年來也透過數位典藏與數位人文國際研討會（以下簡稱DADH）逐漸吸引相關的人文與資訊研究者投入，至今方興未艾。

This is the source code of ICMR 2020 paper "Deep Adversarial Discrete Hashing for Cross-Modal Retrieval". As an alternative, the file dadh-singularity.def contains definitions that can be used to create a singularity image. In particular, to build the image, which will contain all the required software, you can use: After that, running.

2023年2月11日 · DADH是一个端到端框架，由两部分组成：（1）特征学习模块，由两个不同的图像和文本深度网络组成。 将两个深度网络作为生成器来混淆鉴别器，而鉴别器试图区分特征的模态。 （2） 哈希学习模块还引入了对抗性学习，其中使用两个不同的生成器从不同的模态生成哈希码，其中鉴别器尝试区分哈希码的模态。 最后，通过离散哈希学习策略求解哈希码. import os. import numpy as np. import random. from paddle.io import DataLoader. from tqdm import tqdm. from …

「DocuSky 數位人文學術研究平台」是由國立臺灣大學數位人文研究中心（以下簡 Continue reading →. DH Asia Webinar Series on YouTube The UR Continue reading →. DH 2025會議將於 2025年7月14～18日在葡萄牙里斯本新里斯本大學 ( Continue reading →. 本學會將於DADH 2024會後舉辦一場學術論壇（邀請制） 場次一：東亞漢字與宗 Continue reading →. 2024人工智能與人文研究國際研討會 日期：2024年11月29日 (五) 地點： Continue reading →.

2020年6月8日 · In this paper, a hashing method called Deep Adversarial Discrete Hashing (DADH) is proposed to address these issues for cross-modal retrieval. The proposed method uses adversarial training to learn features across modalities and ensure the distribution consistency of feature representations across modalities.

「數位典藏與數位人文國際研討會」（International Conference of Digital Archives and Digital Humanities, DADH，以下簡稱DADH）自 2009 年由國立臺灣大學數位人文研究中心發起，至今已舉辦十三屆年度學術會議，是亞洲地區最早舉辦之數位人文相關國際會議。我國數位人文領域 ...