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QARV: Quantization-Aware ResNet VAE for Lossy Image Compression
目录简介创新之处模型结构实验结果 什么是Quantization-Aware量化感知？ 简介 该文章基于VAE提出一种新的有损图像压缩方法，起名叫quantization-aware ResNet VAE (QARV). 这种方法集成了测试时间量化和量化感知训练，没有它就无法进行熵编码？ 除此之外还 ......
软件工程领域的一百个关键字
软件工程领域的一百个关键字 软件 软件是计算机系统中与硬件相互依存的部分，它是包括程序、数据及相关文档的完整集合。 软件危机 软件危机是指在计算机软件的开发和维护过程中所遇到的一系列严重问题。 软件工程 软件工程是研究和应用如何以系统化的、规范的、可度量的方法去开发、运行和维护软件，即把工程化应 用 ......
深入了解：5G技术将如何大规模影响安防视频监控领域
LiteCVR视频平台均具有实时视频监控、云端录像、视频回看和存储等功能，在多个实际项目场景中都有落地应用。除了安防领域，我们还在智慧教育、智慧物流、智慧工地、智慧消防、交通、水利、园区、金融、电力、石化、能源与环保等行业中也有深度的应用。（litemedia/cn，成都来特科技，专注音视频算法平台... ......
扫描全能王启动鸿蒙原生应用开发，系HarmonyOS NEXT智能扫描领域首批
近期，“鸿蒙合作签约暨扫描全能王鸿蒙原生应用开发启动仪式”（简称“签约仪式”）正式举行。合合信息与华为达成鸿蒙合作，旗下扫描全能王将基于HarmonyOS NEXT正式启动鸿蒙原生应用开发。据悉，扫描全能王是鸿蒙在智能扫描领域内签约原生应用开发的头部产品，双方拟在以OpenHarmony为底座的Ha ......
Auto Image Attributes Pro v4.4：优化图片SEO，解锁Google图片流量
Auto Image Attributes Pro v4.4 已注册– WordPress 插件 Auto Image Attributes Pro v4.4：优化图片SEO，解锁Google图片流量 一、插件概述 在数字时代，图像已成为网站内容不可或缺的一部分。然而，仅仅上传图像并不足以吸引搜索引 ......
计算机领域前沿技术（未来计算机科学中的十大新兴技术）
计算机领域前沿技术（未来计算机科学中的十大新兴技术） 发布日期：2023-07-29 浏览次数：3 计算机科学技术是一股强大的力量。从提高生产力到弥合地理距离，它从各个方面影响着我们的生活。人工智能（AI）、机器学习（ML）、机器人和5G网络正在重塑行业，开辟新的应用。例如，“精准医疗”正在逐渐实现 ......
[CSS]border-image-slice宽高不确定时自定义边框
宽高不确定时自定义边框效果： <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> < ......
GPT-1论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》解读
背景 GPT-1 采用了两阶段训练的方式： 1. 第一阶段 pre-training，在海量文本上训练，无需label，根据前k-1个词预测第k个单词是什么，第一阶段的训练让模型拥有了很多的先验知识，模型具有非常强的泛化性 2. 第二阶段在特定任务上fine-tuning，让模型能适应不同的任务，提 ......
从系统镜像获取image文件, magisk刷机流程和ssh模块安装
1 adb shell 2 adb shell 3 adb pull /sdcard/patcheda.img 4 adb reboot bootloader 5 fastboot boot .\patcheda.img 6 adb reboot bootloader 7 fastboot boot ......
POLIR-Int-Generative AI in 2024: The 6 most important consumer tech trends for next year
Generative AI in 2024: The 6 most important consumer tech trends for next year Qualcomm executives reveal key trends in AI, consumer technology and mo ......
强化学习研究方向(研究领域）现有的不足（短板、无法落地性） —— Why You (Probably) Shouldn’t Use Reinforcement Learning
外文原文： Why You (Probably) Shouldn’t Use Reinforcement Learning 地址： https://towardsdatascience.com/why-you-shouldnt-use-reinforcement-learning-163bae193 ......
【论文精读#1】SPGAN-DA：用于领域自适应遥感图像语义分割的语义保留生成对抗网络
作者: Yansheng Li 发表年代: 2023 使用的方法: 无监督领域自适应(UDA)、GAN、ClassMix、边界增强 来源: IEEE TGRS 方向: 语义分割 期刊层次: CCF B；工程技术1区；IF 8.2 文献链接： https://doi.org/10.1109/TGRS. ......
网络与数据安全领域的框架模型
1.PDR模型 PDR模型是由美国国际互联网安全系统公司（ISS）提出，它是最早体现主动防御思想的一种网络安全模型。 保护（Protection）就是采用一切可能的措施来保护网络、系统以及信息的安全。保护通常采用的技术及方法主要包括加密、认证、访问控制、防火墙以及防病毒等。 检测（Detection ......
Generative AI generates tricky choices for managers
Generative AI generates tricky choices for managers Transformational technologies can be very trying THE REMARKABLE capabilities of generative artific ......
EtherCAT协议和Modbus协议在风电领域
EtherCAT协议是一种用于工业自动化的通信协议，常用于微电网的协调和控制。由于使用分布式能源的用户往往缺乏专业性，微电网的协调和控制必须高度智能。当应用于微电网时，EtherCAT总线技术可以替代能源自动化领域现有的通信技术，提高协调微网络控制系统的通信速度，实时实现协调微网络的控制策略的效率。 ......
[论文阅读] Learning Component-Level and Inter-Class Glyph Representation for few-shot Font Generation
Pre title: Learning Component-Level and Inter-Class Glyph Representation for few-shot Font Generation accepted: ICME 2023 paper: https://ieeexplore.ie ......
Wpf Bitmap(Image)Base64,Url,文件Path,Stream转BitmapSource(ImageSource),无需外部dll
直接上代码 using System; using System.Drawing; using System.IO; using System.Windows.Forms; using System.Windows.Media.Imaging; namespace CommonUtils { /// ......
论文阅读-Self-supervised and Interpretable Data Cleaning with Sequence Generative Adversarial Networks
1. GARF 简介 代码地址：https://github.com/PJinfeng/Garf-master 基于 SeqGAN 提出了一种自监督、数据驱动的数据清洗框架——GARF。 GARF 的数据清洗分为两个步骤： 规则生成 (Rule generation with SeqGAN)：利用 ......
PIL.UnidentifiedImageError : cannot identify image file
一、现象 Multi Frame Render 上传参考图--点击生成报错 二、解决 1、替换原reference_imgs获取方式 # ui # 原方式：报错 PIL.UnidentifiedImageError: cannot identify image file # reference_im ......
WMTS . WMS focuses on flexibility in the client request enabling clients to obtain exactly the final image they want.
WMTS - Introduction — OGC e-Learning 2.0.0 documentation https://opengeospatial.github.io/e-learning/wmts/text/main.html WMTS - Introduction Introduct ......
优化减小docker images 尺寸
什么是 docker？Docker 是一种容器引擎，可以在容器内运行一段代码。Docker 镜像是在任何地方运行您的应用程序而无需担心应用程序依赖性的方式。 要构建镜像，docker 使用一个名为 Dockerfile 的文件。Dockerfile 是一个包含许多指令（RUN、COPY、EXPOSE ......
工业自动化领域Profibus转Ethernet技术起着关键作用
在工业自动化领域，Profibus转Ethernetip网关技术起着关键作用，它实现了Profibus协议与Ethernetip协议的无缝转换，从而促进不同制造商设备间的协同作业。这一技术极大地提升了工业自动化系统的灵活性与可靠性。 Profibus协议，广泛应用于工业控制系统、传感器与执行器之间的 ......
直播预约丨《实时湖仓实践五讲》第五讲：实时湖仓领域的最佳实践解析
如今，大规模、高时效、智能化数据处理已是“刚需”，企业需要更强大的数据平台，来应对数据查询、数据处理、数据挖掘、数据展示以及多种计算模型并行的挑战，湖仓一体方案应运而生。 《实时湖仓实践五讲》是袋鼠云打造的系列直播活动，将围绕实时湖仓的建设趋势和通用问题，邀请奋战于企业数字化一线的核心产品&技术专家 ......
《CLIP：Connecting text and images》论文学习
一、Abstract 尽管深度学习已经彻底改革了计算机视觉领域，但当前的深度学习视觉方案方法存在几个主要问题： 高质量的视觉数据集，制作过程耗时且成本高昂，同时只包含了有限范围的视觉概念 标准的深度学习视觉模型（例如ImageNet、ResNet）擅长完成单一任务，且只能完成一个任务，需要投入巨大的 ......
Deep Residual Learning for Image Recognition：ResNet
Deep Residual Learning for Image Recognition * Authors: [[Kaiming He]], [[Xiangyu Zhang]], [[Shaoqing Ren]], [[Jian Sun]] DOI: 10.1109/CVPR.2016.90 初读 ......
Local Relation Networks for Image Recognition： LRNet
Local Relation Networks for Image Recognition * Authors: [[Han Hu]], [[Zheng Zhang]], [[Zhenda Xie]], [[Stephen Lin]] DOI: 10.1109/ICCV.2019.00356 @in ......
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation * Authors: [[Olaf Ronneberger]], [[Philipp Fischer]], [[Thomas Brox]] Local library 初读 ......
Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network
Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network * Authors: [[Wenzhe Shi]], [[Jose Caballer ......
UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation
UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation * Authors: [[Zongwei Zhou]], [[Md Mahfuzur Rahman Siddiquee]], [[Nima Tajbakhsh]], ......
Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection on Drone Images
Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection on Drone Images * Authors: [[Bowei Du]], [[Yecheng ......