AComprehensiveReviewofDeepLearningApplicationsinHydrologyandWaterResources深度学习在水文水资源中的应用综述作者：MuhammedSit,BekirZ.Demiray,ZhongrunXiang,GregoryJ.Ewing,YusufSermet,IbrahimDemir摘要在本文中，对文献进行了系统的回顾，以确定现有的研究，这些研究结合了水部门中有关水资源监测，管理，治理和交流的深度学习方法。该研究提供了对水行业中用于生成，预测，增强和分类任务的最新深度学习方法的全面回顾，并为如何利用可用的深度学习方法提供了指导未来的

摘要随着云计算的迅速发展，为保护用户外包数据的安全和用户隐私，越来越多的企业和用户选择将数据加密后上传。因此，对云服务器上加密数据的有效搜索成为用户关注的重点。可搜索加密技术是允许用户对密文数据进行检索的密码原语，利用云服务器的强大计算资源进行关键词检索。根据使用密码体制的不同，介绍了可搜索加密的分类，将其分为对称可搜索加密和非对称可搜索加密。基于这种分类，首先介绍了典型方案，之后从可搜索加密的语句表达能力和安全性2方面进行介绍，并指出了该领域当前研究中急需解决的问题及未来研究方向。并且针对以下安全和功能问题进行改进(1）在可搜索加密的方案中，如何保证检索结果的正确性和完整性?(2）在可搜索加

Swarmintelligencealgorithmsformultipleunmannedaerialvehiclescollaboration:acomprehensivereview用于多种无人机协作的群体智能算法：综合综述https://doi.org/10.1007/s10462-022-10281-7Swarmintelligencealgorithmsformultipleunmannedaerialvehiclescollaboration:acomprehensivereview摘要：在过去的十年里，无人机（uav）显示出了越来越大的前景。在此背景下，我们提供了一个在多个无人

GAI：发展历史，核心技术，应用领域以及未来发展摘要1、引言1.1、主要贡献1.2、组织结构2、生成式AI的发展历史2.1、NLP领域的发展2.2、CV领域的发展2.3、CV与NLP的融合3、AIGC的核心技术基础3.1、经典基础模型3.1.1、Transformer3.1.2、Pre-trainedLanguageModels（预训练语言模型）3.2、基于人类反馈的强化学习3.3、计算能力3.3.1、硬件设备3.3.2、分布式训练3.3.3、云计算4、生成式人工智能（GAI）4.1、单模态模型4.1.1、生成语言模型（GenerativeLanguageModels）4.1.2、视觉生成模型

文章目录MedicalImageSegmentationReview:TheSuccessofU-Net摘要引言分类法2DUnet3DU-NetU-Ne的临床意义和疗效Unet扩展跳过连接增强IncreasingtheNumberofSkipConnections在跳过连接中处理特征映射编码器和解码器特征映射的组合BackboneDesignEnhancementsResidualBackbone多分辨率块Re-consideringConvolutionRecurrentArchitectureBottleneckEnhancementsAttentionModulesMulti-Scale

一句话总结本综述全面回顾了生成模型的历史、基本模型组件、AIGC从单模态交互和多模态交互的最新进展，以及模态之间的交叉应用，最后讨论了AIGC中存在的开放问题和未来挑战。摘要最近，ChatGPT与DALL-E-2和Codex一起受到了社会的广泛关注。因此，许多人对相关资源产生了兴趣，并试图揭开其出色表现背后的背景和秘密。实际上，ChatGPT和其他生成式人工智能(GAI)技术属于人工智能生成内容(AIGC)的范畴，涉及通过人工智能模型创建数字内容，例如图像、音乐和自然语言。AIGC的目标是使内容创建过程更加高效和易于访问，从而能够以更快的速度制作高质量的内容。AIGC是通过从人类提供的指令中提

©PaperWeekly原创· 作者|缥缈孤鸿影引言ChatGPT的横空出世，在整个自然语言处理乃至人工智能领域均掀起波澜。不同于普通的闲聊式机器人和任务型智能客服仅局限于固定场景，ChatGPT具有相当丰富的知识储备，对于很多冷门的知识，它亦能对答如流，堪称当代“百晓生”。因此，将语言模型与知识结合具有很高的研究价值，更强的知识性也标志着模型更加智能。本文先讲述预训练语言模型与知识的关系，再阐述在对话系统中引入外部知识的原因和做法等方面，对基于知识的对话模型作简单综述。海纳百川——大语言模型也是知识库一个知识库通常包含结构化或半结构化数据，例如实体、属性和关系，在人工构造知识库时往往也需要繁

     《重识云原生系列》专题各章首节索引：第一章——不谋全局不足以谋一域第二章计算第1节——计算虚拟化技术总述第三章云存储第1节——分布式云存储总述第四章云网络第一节——云网络技术发展简述第六章容器6.1.1节——容器综述   《云原生进阶之容器》专题索引：第一章Docker核心技术1.1节——Docker综述

     《重识云原生系列》专题各章首节索引：第一章——不谋全局不足以谋一域第二章计算第1节——计算虚拟化技术总述第三章云存储第1节——分布式云存储总述第四章云网络第一节——云网络技术发展简述第六章容器6.1.1节——容器综述   《云原生进阶之容器》专题索引：第一章Docker核心技术1.1节——Docker综述

HowSegmentAnythingModel(SAM)BoostMedicalImageSegmentation?论文：[2305.03678]HowSegmentAnythingModel(SAM)BoostMedicalImageSegmentation?(arxiv.org)仓库：https://github.com/yichizhang98/sam4mis摘要：在这项工作中，我们总结了近期工作中以扩展SAM医疗图像分割的任务，包括经验基准和方法的调整，并讨论了潜在的未来方向的SAM在医疗图像分割。SAM：略SAM在医学图像上分割效果：病理图像分割：在WSI图像上肿瘤分割、非肿瘤组织分