大模型在掌握事实性知识上展现出巨大的能力和潜力，但是其仍然存在一些问题，比如缺乏领域知识，缺乏实时知识，可能会产生幻觉等等，这极大的限制了大模型的应用和可依靠性。近期已经有一些工作针对大模型的事实性进行了研究，但仍未有文章对大模型事实性的定义、影响、评估、分析和增强进行完整的梳理。西湖大学联合国内外十家科研单位发表了一篇大模型事实性的综述《SurveyonFactualityinLargeLanguageModels:Knowledge,RetrievalandDomain-Specificity》，该综述调研了三百余篇文献，重点讨论了事实性的定义和影响、大模型事实性的评估、大模型事实性机制和
2020年，我国互联网行业实现快速发展，网民规模稳定增长。截至2020年底，我国5G网络用户数超过1.6亿，约占全球5G总用户数的89%。截至2020年底，我国网民规模达9.89亿，互联网普及率达到70.4%。报告还显示，目前我国已建成全球最大的光纤网络、4G和5G独立组网网络。从当前移动开发的实际情况来看，移动端的开发方式三分天下：纯原生（NativeApp）、网页应用（WebApp）、混合开发（HybirdApp）。纯原生（NativeApp）是在Android、iOS等移动平台上利用提供的开发语言、开发类库、开发工具进行App软件开发。比如Android是利用Java、Eclipse、A
多传感器融合定位十五-多传感器时空标定1.多传感器标定简介1.1标定内容及方法1.2讲解思路2.内参标定2.1雷达内参标定2.2IMU内参标定2.3编码器内参标定2.4相机内参标定3.外参标定3.1雷达和相机外参标定3.2多雷达外参标定3.3手眼标定3.4融合中标定3.5总结4.时间标定4.1离散时间4.2连续时间4.3总结Reference:深蓝学院-多传感器融合多传感器融合定位理论基础文章跳转：多传感器融合定位一-3D激光里程计其一：ICP多传感器融合定位二-3D激光里程计其二：NDT多传感器融合定位三-3D激光里程计其三：点云畸变补偿多传感器融合定位四-3D激光里程计其四：点云线面特征提
9月19日，JimFan转发了一篇来自复旦NLP团队对基于LLM的Agent的综述。Agent是能够感知自身所处环境、自我决策并采取行动的人工智能实体。该论文介绍了基于LLMAgent的一般概念框架，包括大脑、感知和行动；以及LLMAgent的应用场景、由LLMAgent组成的社会等。还讨论了LLMAgent领域中的一系列关键议题和开放性问题。有趣的是，在arXiv上提交的前两版论文中，注明了与米哈游合著，论文中则以原神中的海灯节为例，介绍了一个理想中的由AIAgent组成的社会。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2309.07864这篇论文从9月15号发布到GitHub上
Paper:TrafficMatrixEstimationTechniques-ASurveyonCurrentPractices|IEEEConferencePublication|IEEEXplore来源：2023InternationalConferenceonSustainableComputingandDataCommunicationSystems(ICSCDS)(强烈建议搭配英文原文看！)摘要TME的背景和重要性：通过流量矩阵估计（trafficmatrixestimation,TME）技术可以衡量在各种网络组件（如交换器和路由器）间移动的交通量。TME可以用于诊断和管理网络阻塞
当我们谈到人类感知的多样性时，我们会意识到不同的感官信息对我们的认知和理解是至关重要的。例如，我们在观看一部电影时，不仅仅是通过视觉来理解其中的情节，还可以通过声音、配乐、文字等多种方式来获得更加丰富的信息。类似地，对于一张图片或一段文字，我们也可以从多个角度来理解和感知它们。在机器学习领域中，这种多种形式的感知被称为多模态学习。多模态学习旨在将多种不同形式的数据结合在一起进行分析和处理，例如图像、声音、文本等。多模态深度学习是一种基于深度学习的多模态学习方法，旨在通过深度神经网络来处理和分析多模态数据集。与传统的深度学习方法不同，多模态深度学习需要解决许多挑战，例如如何将不同形式的数据结合在
按时间顺序，综述近5年的融合算法。重点分析了最近两年的work，欢迎留言探讨文章目录前言1.SSR-LaplacianImageFusion（2017）2、FusionGAN（2019）3、MBNet（2020）4、DIDFuse（2020）5、DDcGAN（2020）6、GAN（2020）7、NestFuse（2020）8、AUFusion（2021）9、AttentionFGAN10、GANMcC11、DRF（2021）12、SDNet（2021）13、RFN-Nest（2021）14、PIAFusion（2022）15、SeAFusion（2022）16、SwinFusion（2022）
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介随着互联网技术的飞速发展，以及各行各业对大数据的需求，基于地理位置信息的大数据越来越受到重视。大数据空间分析领域也逐渐成熟起来。随着人们生活水平的不断提升，城市规划、城镇建设、交通运输、信息化、电子商务、旅游产业、生态保护等诸多领域都在逐步融合大数据技术的先进技术，实现数据的跨界融合、信息共享、高效分析。同时，政策制定、法律监管、公共服务、安全保卫、社会治理、人口统计、经济指标等领域也会逐步采用大数据技术，提供精准、可靠的数据支持。如此种种迹象表明，基于地理位置信息的大数据空间分析正成为继计算机图形处理、金融科技之后的下一个热门方向。人们可以利用大数据空间分
一、说明 这篇文章是关于图像分割的探索，这是解决计算机视觉问题（如对象检测、对象识别、图像编辑、医学图像分析、自动驾驶汽车等）的重要步骤之一。让我们从介绍开始。二、图像分割介绍 图像分割是计算机视觉中的一项基本任务，涉及将图像划分为多个片段或区域，每个片段或区域对应于一个有意义的对象或图像的一部分。图像分割的目标是将图像划分为同质区域，其中每个区域共享相似的视觉特征，例如颜色、纹理或强度，同时与相邻区域不同。 简单来说，图像分割旨在分离图像中的不同对象或感兴趣区域，使计算机能够在更精细的层面上理解和分析图像的内容。三、用于图像分割的常用方法阈值：设置固
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介随着科技的飞速发展，在人类活动与社会经济中的种种数据呈现出一种新的模式，其中空间时序数据的处理及分析具有十分重要的作用。与传统时间序列数据不同的是，空间时序数据往往含有更多的维度信息，如位置、时间、年龄、设备等，因此对其进行有效分析必不可少。空间时序数据分析是指对空间上或者多维度的数据进行分析，其目的是为了了解复杂的生态系统或者经济活动过程中各种变量随时间、空间变化的规律。根据所研究的对象不同，空间时序数据分析可分为地理空间数据分析（GeospatialDataAnalysis）、气象空间数据分析（MeteorologicalSpatialDataAnaly
