论文链接：https://arxiv.org/abs/2302.09419该综述系统性的回顾了预训练基础模型（PFMs）在文本、图像、图和其他数据模态领域的近期前沿研究，以及当前、未来所面临的挑战与机遇。具体来说，作者首先回顾了自然语言处理、计算机视觉和图学习的基本组成部分和现有的预训练方案。然后，讨论了为其他数据模态设计的先进PFMs，并介绍了考虑数据质量和数量的统一PFMs。此外，作者还讨论了PFM基本原理的相关研究，包括模型的效率和压缩、安全性和隐私性。最后，列出了关键结论，未来的研究方向，挑战和开放的问题。写在前面的话笔者主要从事NLP相关方向，因此在阅读该综述时，重点归纳整理了NLP
论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10017184/背景准确、鲁棒的感知系统是理解自动驾驶和机器人驾驶环境的关键。自动驾驶需要目标的3D信息，包括目标的位置和姿态，以清楚地了解驾驶环境。摄像头传感器因其颜色和纹理丰富且价格低廉而广泛应用于自动驾驶中。摄像头的主要问题是缺乏了解3D驾驶环境所必需的3D信息。此外，物体的尺度变化和遮挡使得3D物体检测更具挑战性。许多基于深度学习的方法（例如深度估计）已经被开发来解决3D信息的缺乏。为了实现完全自动驾驶，感知系统（例如3D目标检测）需要能够在恶劣天气下正常工作，准确地提供有关驾驶环境
博主的研究方向为图像分割，想顶会发一篇关于全景分割的论文，语义分割和实例分割是全景分割的必经之路。所以本人先把自己最近阅读的顶会中语义分割相关的优秀论文罗列出来，方便复习巩固，对语义分割方向有一个宏观的掌握。目录一、论文综述1.1经典分割算法1.1.1FCN1.1.2U-Net 1.1.3SegNet1.1.4Deeplab系列 1.1.5GCN(全局卷积网络)1.1.6DANet1.1.7 SwinTransformer1.2实时分割算法1.2.1ENet1.2.2 BiSeNet1.2.3DFANet1.3RGB-D分割1.3.1RedNet 1.3.2RDFNet 1.4拓展阅读二、常
《半监督医学影像分割综述》引言两种不同类型的图像分割问题。相应的语义类对每个像素进行分类，从而给图像中属于这个类的所有对象或区域一个相同的类标签。实例分割试图更进一步，试图区分同一类的不同出现内容提供了半监督SS方法的最新分类以及对它们的描述。对文献中最广泛使用的数据集进行了广泛的最先进的半监督分割方法的实验。讨论了所获得的结果，当前方法的优点和缺点，该领域的挑战和未来的工作方向。背景问题阐述半监督方法的目的是提取知识从标记和未标记数据,为了获得一个比我们只使用标记数据训练得到的模型性能更好的模型。语义分割经典方法首先提出的图像分割方法基本上是无监督的：图像阈值、区域增长，变形模型，聚类算法基
【论文阅读笔记】序列数据的数据增强方法综述摘要 这篇论文探讨了在深度学习模型中由于对精度的要求不断提高导致模型框架结构变得更加复杂和深层的趋势。随着模型参数量的增加，训练模型需要更多的数据，但人工标注数据的成本高昂，且由于客观原因，获取特定领域的数据可能变得困难。为了缓解数据不足的问题，作者提出了数据增强的概念，通过人为生成新的数据来增加数据量。 论文指出，数据增强方法在计算机视觉领域取得了显著的成果，并探讨了这些方法是否可以应用在序列数据上。除了在时间域进行增强的方法（如翻转、裁剪）外，论文还描述了在频率域实现数据增强的方法。此外，除了基于经验或知识设计的方法，还详细论述了一系列基于生成对抗
针对国内外单片机的现况与发展研究综述（太原理工大学，电气与动力工程学院）摘要单片机是一种将微处理器、存储器、定时器、输入输出接口等集成在一块芯片上的微型计算机系统，具有体积小、功耗低、可靠性高、功能强等特点。单片机技术自从1971年诞生以来，已经在工业控制、仪器仪表、家用电器、通信设备、医疗器械等各个领域得到了广泛的应用，实现了电子产品的智能化和数字化。本文首先介绍了单片机技术的背景和意义，然后对国内外不同厂家不同型号的单片机在发展现状、性能优劣以及应用场景等方面进行了比较分析，接着总结了不同单片机的硬件结构、整体架构、指令系统、工作原理以及编程开发工具等，最后展望了单片机在未来社会的应用领域
ASurveyofLargeLanguageModels前言4.PRE-TRAINING4.1数据收集4.1.1数据源4.1.2数据预处理4.1.3预训练数据对LLM的影响4.2模型架构4.2.1典型架构4.2.2详细配置4.2.3预训练任务4.2.4解码策略4.2.5总结和讨论4.3模型训练4.3.1优化设置4.3.2可扩展的训练技术前言随着人工智能和机器学习领域的迅速发展，语言模型已经从简单的词袋模型（Bag-of-Words）和N-gram模型演变为更为复杂和强大的神经网络模型。在这一进程中，大型语言模型（LLM）尤为引人注目，它们不仅在自然语言处理（NLP）任务中表现出色，而且在各种跨
0.简介对于基于环视视觉的3D检测而言，目前已经有很多文章了。因为基于视觉的3D检测任务是自动驾驶系统感知的基本任务，然而，使用单目相机的2D传感器输入数据来实现相当好的3DBEV（鸟瞰图）性能不是一项容易的任务。这篇文章《Surround-ViewVision-based3DDetectionforAutonomousDriving:ASurvey》就是围绕着现有的基于视觉3D检测方法进行了文献调研，并且将它们分为不同的子组以便更容易地理解共同趋势。这对于想要入门这块领域的同学非常友好图1.自动驾驶中的全景图像3D检测器。在透视视图中，覆盖在全景图像上的地面真实3D框（顶部）；在BEVHD地
摘要：覆盖路径规划包括找到覆盖某个目标区域的每个点的路线。近年来，无人机已被应用于涉及地形覆盖的多个应用领域，如监视、智能农业、摄影测量、灾害管理、民事安全和野火跟踪等。本文旨在探索和分析文献中与覆盖路径规划问题中使用的不同方法相关的现有研究，特别是使用无人机的研究。考虑到目标区域的信息可用性，我们总结了简单的几何飞行模式和更复杂的基于网格的解决方案。调查的覆盖方法根据经典分类法进行分类，如无分解、精确细胞分解和近似细胞分解。这篇综述还考虑了感兴趣区域的不同形状，如矩形、凹多边形和凸多边形。还介绍了通常用于评估覆盖任务成功与否的性能指标。关键词：无人机；覆盖路径规划；地形覆盖率；精确细胞分解；
文章目录前言生成式AI的定义生成式AI应用领域AI+办公软件AI+创意工具AI+企业服务AI+网络安全AI+IT运维AI+软件开发AI+数据智能AI+数字代理AI+金融AI+医疗AI+教育AI+工业AI+汽车AI+机器人后记前言在当今数据时代，人工智能和云计算已经成为了企业发展和创新的必不可少的工具。亚马逊作为一家在云计算和人工智能领域具有领先地位的公司，在不断地探索如何将这两者进行融合，为用户带来更具价值的创新服务。本文将分析亚马逊云与生成式AI的融合，探讨其未来展望和发展趋势，为读者提供对这一领域的深入了解和参考。生成式AI的定义生成式AI（GenerativeAI），也称生成式模型，是一
