aaai_semantically semantically contrastive enhancement
2023AAAI_Ultra-High-Definition Low-Light Image Enhancement: A Benchmark and Transformer-Based Method(LLformer)
一. motivition 1. 之前的数据集分辨率较低 二. contribution 1. 提出两个超高清数据集UHD-4k和UHD-8k 2. 网络结构LLFormer(网络结构类似2022CVPR_Restormer: Effificient Transformer forHigh-Reso ......
2022CVPR_SNR-Aware Low-light Image Enhancement(SNR)
一. motivation 二. contribution 三.Network 1. 对于低光照的图片首先采用公式2获得SNR Map （1） Ig：是低光图片 ：是经过cv.blur进行均值滤波后的图像 （2） 对Ig和Ig' 取得灰度图进行绝对值相减得到噪声N （3）SNR（mask）：均值滤波 ......
2022CVPR_Toward Fast, Flexible, and Robust Low-Light Image Enhancement（SCI_main）
1. motivation （1）低光增强不能处理复杂的场景 （2）需要耗费大量的计算 2.contribution （1）节省计算 （2）发明了自监督的SCI模块（SCI的核心是引入额外的网络模块（自校准照明）来辅助训练，而不是用于测试） 大佬链接：(11条消息) 低照度增强--论文阅读【《Tow ......
使用 Semantic Kernel 实现 Microsoft 365 Copilot 分析
3月16日，微软发布了微软365 Copilot[1]。 Microsoft 365 Copilot 将您现有的 Word、Excel、PowerPoint、Outlook 和 Teams 与大型语言模型 （LLM） 的强大功能以及来自 Microsoft Graph 和 Microsoft 365 ......
NEQR: novel enhanced quantum representation
Reference：
Zhang, Y., Lu, K., Gao, Y. et al. NEQR: a novel enhanced quantum representation of digital images. Quantum Inf Process 12, 2833–2860 (2013)... ......
2022AAAI_Semantically Contrastive Learning for Low-light Image Enhancement(SCL_LLE)
1. motivation 利用语义对比学习 2. network (1) 输入的是低光图像首先经过图像增强的网络（Zero-DCE), 再将它传入语义分割网络中 （2）语义分割网络用的是DeepLabv3+ ......
【论文笔记】A Prompt Pattern Catalog to Enhance Prompt Engineering with ChatGPT 使用ChatGPT增强提示工程的提示模式目录
简介 论文原文 https://arxiv.org/pdf/2302.11382.pdf 参考笔记 https://qiita.com/sonesuke/items/981925cfcc610a602e94 16种prompt模式并附例 prompt patterns是什么 A prompt is ......
LangChain vs Semantic Kernel
每当向他人介绍 Semantic Kernel， 会得到的第一个问题就是 Semantic Kernel 类似于LangChain吗，或者是c# 版本的LangChain吗？ 为了全面而不想重复的回答这个问题，因此我写下这篇文章。在 ChatGPT 之前，构建 集成AI的应用程序的主要分为两个步骤： ......
2020CVPR_Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement
1. motivation 收到图像编辑软件的启发 2. Contribution （1）无监督 （2）设计图像高阶曲线适应适合像素级映射，通过迭代自身 （3）设计了四个无参考损失函数 3. Network 3.1 DCE-Net DCE-Net： 是由6个Conv2D（3x3）+ relu，分别输 ......
[论文速览] Word-As-Image for Semantic Typography
Pre title: Word-As-Image for Semantic Typography accepted: Arxiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2303.01818 code: https://github.com/WordAsImage/Wor ......
迁移学习（CLDA）《CLDA: Contrastive Learning for Semi-Supervised Domain Adaptation》
论文信息 论文标题：CLDA: Contrastive Learning for Semi-Supervised Domain Adaptation论文作者：Ankit Singh论文来源：NeurIPS 2021论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 1 简介 ......
Semantic Kernel 入门系列 ❤️🔥
Semantic Kernel 是一种轻量级应用开发框架，用于快速开发融合 LLM AI的现代应用。 此系列文章，将会从传统软件开发者的角度，逐步认识Semantic Kernel，并了解其核心概念和基本的使用方法。 🛸LLM降临的时代 🪄LLM的魔法 🔥Kernel 内核和🧂Skills ......
Semantic Kernel 入门系列：📅 Planner 计划管理
Semantic Kernel 的一个核心能力就是实现“目标导向”的AI应用。 目标导向 “目标导向”听起来是一个比较高大的词，但是却是实际生活中我们处理问题的基本方法和原则。 顾名思义，这种方法的核心就是先确定目标，然后在寻找实现目标的方法和步骤。这对于人来说的是很自然的事情，但是对于机器则不然。 ......
Deep graph clustering with enhanced feature representations for community detection
论文阅读03-EFR-DGC:Enhanced Feature Representations for Deep Graph Clustering 论文信息 论文地址：Deep graph clustering with enhanced feature representations for co ......
Semantic Kernel 工具箱： Semantic Kernel Tools
2023年4月13日，Microsoft发布了一个 Semantic Kernel 的 VS Code 插件，Semantic Kernel Tools，用于进行Semantic Function的开发和调试工作。 Semantic Kernel Tools的安装只需要VS Code即可，不需要额外 ......
Semantic Kernel 入门系列：🍋Connector连接器
当我们使用Native Function的时候，除了处理一些基本的逻辑操作之外，更多的还是需要进行外部数据源和服务的对接，要么是获取相关的数据，要么是保存输出结果。这一过程在Semantic Kernel中可以被归类为Connector。 Connector更像是一种设计模式，并不像Function ......
Salt formation: an effective means to improve the physical and chemical properties of drug molecules and enhance the druggability of drugs
Salt formation is one of the effective means to improve the physicochemical properties of drug molecules and enhance drug-forming properties. ......
Semantic Kernel 入门系列：🥑Memory内存
了解的运作原理之后，就可以开始使用Semantic Kernel来制作应用了。 Semantic Kernel将embedding的功能封装到了Memory中，用来存储上下文信息，就好像电脑的内存一样，而LLM就像是CPU一样，我们所需要做的就是从内存中取出相关的信息交给CPU处理就好了。 内存配置 ......
Semantic Kernel 入门系列：🥑突破提示词的限制
无尽的上下文 LLM的语言理解和掌握能力在知识内容的解读和总结方面提供了强大的能力。 但是由于训练数据本身来自于公共领域，也就注定了无法在一些小众或者私有的领域能够足够的好的应答。 因此如何给LLM 提供足够多的信息上下文，就是如今的LLM AI应用可以充分发挥能力的地方了。 我们默认可以想到的是在 ......
Semantic Kernel 入门系列：💾Native Function
语义的归语义，语法的归语法。 基础定义 最基本的Native Function定义只需要在方法上添加 SKFunction 的特性即可。 using Microsoft.SemanticKernel.SkillDefinition; using Microsoft.SemanticKernel.Or ......
Semantic Kernel 入门系列：💬Semantic Function
如果把提示词也算作一种代码的话，那么语义技能所带来的将会是全新编程方式，自然语言编程。 通常情况下一段prompt就可以构成一个Semantic Function，如此这般简单，如果我们提前可以组织好一段段prompt的管理方式，甚至可以不需要写任何的代码，就可以构造出足够多的技能来。 使用文件夹管 ......
异常检测 | 迁移学习《Anomaly Detection in IR Images of PV Modules using Supervised Contrastive Learning》
论文信息 论文标题：Anomaly Detection in IR Images of PV Modules using Supervised Contrastive Learning论文作者：Abhay Rawat, Isha Dua, Saurav Gupta, Rahul Tallamraju ......
Semantic Kernel 入门系列：🔥Kernel 内核和🧂Skills 技能
理解了LLM的作用之后，如何才能构造出与LLM相结合的应用程序呢？ 首先我们需要把LLM AI的能力和原生代码的能力区分开来，在Semantic Kernel（以下简称SK），LLM的能力称为 semantic function ，代码的能力称为 native function，两者平等的称之为fu ......
语义通信论文阅读(2)：Semantic Communications: Overview, Open Issues, and Future Research Directions
(语义通信论文阅读：Semantic Communications: Overview, Open Issues, and Future Research Directions) 语义通信：概述、开放问题和未来研究方向 文章刊源：IEEE Wireless Communication（1区，IF=1 ......
语义通信论文阅读(1)：Beyond Transmitting Bits: Context, Semantics, and Task-Oriented Communications
@(语义通信论文阅读：Beyond Transmitting Bits: Context, Semantics, and Task-Oriented Communications) ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/dd937c25348649b8ac ......
Semantic Kernel 入门系列：🪄LLM的魔法
ChatGPT 只是LLM 的小试牛刀，让人类能够看到的是机器智能对于语言系统的理解和掌握。 如果只是用来闲聊，而且只不过是将OpenAI的接口封装一下，那么市面上所有的ChatGPT的换皮应用都差不多。这就像是买了个徕卡镜头的手机，却只用来扫二维码一样。 由于微软的财大气粗，在OpenAI取得进展 ......
Semantic Kernel 入门系列：🛸LLM降临的时代
不论你是否关心，不可否认，AGI的时代即将到来了。 在这个突如其来的时代中，OpenAI的ChatGPT无疑处于浪潮之巅。而在ChatGPT背后，我们不能忽视的是LLM（Large Language Model）大型语言模型。 一夜之间所有的大厂商都在搞LLM，虽然很难有谁能和OpenAI相匹敌，但 ......
Spatial Information Guided Convolution for Real-Time RGBD Semantic Segmentation（阅读笔记）
空间信息引导卷积的实时RGBD语义分割（阅读笔记） 论文：Spatial Information Guided Convolution for Real-Time RGBD Semantic Segmentation 复现：https://github.com/LinZhuoChen/SGNet（还 ......
Semantic Kernel 知多少 | 开启面向AI编程新篇章
我不懂算法，也能开发AI应用？是的，可以。
对于大多数的简单的业务场景，只要进行简单的Prompt设计，和少许样本的支撑，即可达到不错的效果。 ......
迁移学习（DCCL）《Domain Confused Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation》
论文信息 论文标题：Domain Confused Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation论文作者：Quanyu Long, Tianze Luo, Wenya Wang and Sinno Jialin Pan论文来源：NAA ......