同事 论文ieee hpcc

这篇文章的arxiv版看着太折磨了，可以直接看openreview上作者修改后的版本https://openreview.net/forum?id=zWudXc9343以及rebuttal帮助理解。 ## 摘要 本文提出了一个新任务：开放词汇全景分割，同时作者给出了基于ViT CLIP骨干的base ......

问题建模: Model 参数 , 输入 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/ ......

## 摘要 作者提出了CLIP-S4，借助自监督像素表示学习和V-L模型实现各种语义分割任务，不需要使用任何像素级别标注以及未知类的信息。作者首先通过对图像的不同增强视角进行像素-分割对比学习来学习像素嵌入。之后，为进一步改善像素嵌入并实现基于自然语言的语义分割，作者设计了由V-L模型指导的嵌入一致 ......

## Pre title: SGCE-Font: Skeleton Guided Channel Expansion for Chinese Font Generation accepted: Arxiv 2022 paper: https://arxiv.org/abs/2211.14475 co ......

【深度学习】总目录 DeepLab系列是谷歌团队提出的一系列语义分割算法。DeepLab v1于2014年推出，随后2017到2018年又相继推出了DeepLab v2，DeepLab v3以及DeepLab v3+。 DeepLab v1《Semantic Image Segmentation w ......

背景 这是一篇利用多头attention机制来做特征交叉的论文 模型结构 AutoInt的模型结构如上图所示，搞模型包含 Embedding Layer、Interacting Layer、Output Layer三个部分，其中Embedding Layer和Output Layer和普通模型没什么 ......

第1章 前 言 1.1 研究背景与意义 随着互联网的快速发展和普及，计算机网络安全问题越来越受到人们的关注。主机入侵事件已成为一个重要的网络安全威胁，对于企业和个人而言，入侵事件的发生不仅会导致数据泄露、系统瘫痪等损失，还会给用户带来重大经济和社会影响。因此，如何有效地保护主机免受入侵是一个非常紧迫 ......

IEEE_15_Bus：基于MATLAB/Simulink的IEEE 15节点仿真模型。仿真条件：MATLAB/Simulink R2015bID:6850660377507273 ......

Five_Bus_Load_Flow：基于MATLAB/Simulink的IEEE 5节点潮流计算仿真模型。五个潮流母线模块用于指定母线基准电压和光伏母线电压以及摆动母线的电压和相位。潮流参数在同步和异步电机模块的潮流选项卡中定义。仿真条件：MATLAB/Simulink R2015bID:2850 ......

Thirteen_Bus_Load_Flow：基于MATLAB/Simulink的IEEE 13节点潮流馈线仿真模型。十二个潮流总线用于计算IEEE 13节点馈线电路的不平衡潮流。仿真条件：MATLAB/Simulink R2015bID:5850659188224702 ......

相关工作 单模态预训练。最近，无监督预训练语言模型，如GPT [30]、BERT [7]、XLNet [47]、MASS [37]、UniLM [8]和BART [19]在自然语言处理任务上取得了巨大成功。GPT [30]是早期的成功之一，它利用单向词语上下文来学习通用语言表示。BERT [7]通过 ......

Training Socially Engaging Robots Modeling Backchannel Behaviors with Batch Reinforcement Learning 训练社交机器人：使用批量强化学习对反馈信号行为进行建模 发表于TAC 2022。 Hussain N, ......

参考博客：YOLOX网络结构详解 参考视频：YOLOX网络结构详解 亮点： 网络检测头部分，改成解耦的结构，将类别分数、边界框回归参数和objectness分别预测，提高网络收敛速度。 使用Anchor free对目标进行预测。 正负样本匹配策略SimOTA。 （完） ......

1. ALBEF: ALign the image and text BEfore Fusing 1.1 论文与代码链接： ​​​​​​https://arxiv.org/abs/2107.07651 GitHub - salesforce/ALBEF: Code for ALBEF: a new ......

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9524885 Introduction 在这项工作中，我们提出了一种新颖的方法，该方法能够使用被动扫描技术为不同的 Web 应用程序自动构建指纹。除了资产文件的哈希值，我们还建议在指纹识别过程中使用 XPa ......

论文信息 论文标题：Mixup for Node and Graph Classification论文作者：Yiwei Wang、Wei Wang论文来源：WWW 2021论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 1 介绍 ......

本文为学习清风数学建模排版的公式编号部分的笔记 配套资料可以在微信公众号《数学建模学习交流》后台发送“论文排版”免费获取。 步骤 先插入一个“无边框“，“格式居中”表格如图（表格工具——布局——查看网格线），并随便在第一列输入公式，第二列输入（），并将光标放到括号里 然后插入——文档部件——域——A ......

论文信息 论文标题：ID-MixGCL: Identity Mixup for Graph Contrastive Learning论文作者：Gehang Zhang.....论文来源：2023 aRxiv论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 介绍 ......

SAM: SegMent Anything 作者：elfin 资料来源：SAM论文 论文：https://ai.facebook.com/research/publications/segment-anything/ 代码：https://github.com/facebookresearch/se ......

背景 由于用户的兴趣是实时变化的，现代推荐、广告系统采用了流式更新的方式来捕捉用户实时兴趣的变化。实时训练的方式面临的一个难题就是正样本的回传是有延迟的，一个实时发送的负样本其实是无法确认是否是真的负样本的。也就是说实时观测到的数据流是一个有偏数据流，并不是真实的数据。如果模型在这个有偏分布上学习， ......

推荐博客：YOLOv4网络详解 配套视频：YOLOv4网络详解 补充知识：3.1 YOLO系列理论合集(YOLOv1~v3) 中的yolov3spp理论讲解(包括CIoU以及Focal Loss) （完） ......

## Abstract## I. INTRODUCTION为什么需要添加UWB？因为传统的VIO会由于传感器的噪声和计算误差产生累计偏移。所以需要G ......

#论文精读《Generative Adversarial Nets》 导言：生成模型是目前爆火的一个研究方向，据Microsoft对于ChatGPT-4的研究称“ChatGPT-4可以看成是通用型人工智能(AGI)的早期版本；其独特的推理能力和理解语义能力迅速在全球掀起了大模型研究的一股热潮。不仅仅 ......

期刊：Applied Sciences 投稿流程： 2023-03-24 投稿 (星期五，下午五点半)2023-03-25 Pending review2023-03-27 Under review (周一，分配 编辑)2023-04-17 Article Processing Charge Con ......

1. 简述 COGMEN ：基于上下文化图神经网络的多模式情感识别架构，该架构既解决了上下文对语句的影响，也解决了用于预测会话中每个说话者的每一语句情感的相互依赖性和内部依赖性 COGMEN有以下特点： 基于上下文化图神经网络（GNN）的多模式情感识别架构，用于预测会话中每语句每说话者的情感 模型在 ......

摘要 ORB-SLAM3是第一个能够执行纯视觉、视觉-惯导以及多地图的SLAM系统，可以在单目，双目以及RGB-D相机上使用针孔以及鱼眼模型。 本文主要新颖之处在于基于特征的VIO紧耦合系统，该系统完全依赖于最大后验估计，即使在IMU初始化阶段也是如此。本系统在小型和大型、室内和室外环境中实时稳定运 ......

配电网多目标动态有功网损优化，无功优化 ，基于IEEE33节点配电网，以配电网网损最小，电压偏差最小，运行成本最小目标函数，考虑了24个不同时刻的时间尺度，变压器变比和两个无功补偿接入的容量为优化变量，通过多目标粒子群算法进行求解，得到最佳接入策略，代码本人所写，提供一定的。同时算法一学就会，替换目 ......

新来了个同事，代码命名规范是真优雅呀！代码如诗！！ 以下文章来源于小姐姐味道 ，作者小姐姐养的狗 日常编码中，代码的命名是个大的学问。能快速的看懂开源软件的代码结构和意图，也是一项必备的能力。那它们有什么规律呢？ Java项目的代码结构，能够体现它的设计理念。Java采用长命名的方式来规范类的命名， ......

本文为学习清风数学建模排版的画图部分的笔记（各方面的原因导致较为简略） 配套资料可以在微信公众号《数学建模学习交流》后台发送“论文排版”免费获取。 思维导图 可以用很多方法实现，这里主要介绍PPT的smartart的实现 将图中文字打到PPT中，并进行分层（开始--段落--提高列表级别），效果如图： ......

尽管使用更快和更深的卷积神经网络在单幅图像超分辨率的精度和速度上取得了突破，但一个中心问题仍然很大程度上没有解决：当我们以大的放大因子进行超分辨时，我们如何恢复更精细的纹理细节？基于优化的超分辨方法的行为主要由目标函数的选择驱动。最近的工作主要集中在最小化均方重建误差。所得到的估计具有高峰值信噪比， ......