匿名凭证论文阅读—OnlineSubscriptionwithAnonymousAccessOnlineSubscriptionwithAnonymousAccess目的是构造一个匿名获取在线服务的方案，没有直接提及anonymouscredential（匿名凭证）。此方案使用了Camenisch-Lysyanskaya(CL)signature。CLSignatureonmultiplemessageSignature我们使用CL-Signature方案作为在订阅方案中，我们对消息(m,r,t,d)(m,r,t,d)(m,r,t,d)签名，其中rrr是一个随机数用来隐藏某些值。一个在(m,r
ZengJ,LiuT,ZhouJ.Tag-assistedmultimodalsentimentanalysisunderuncertainmissingmodalities[C]//Proceedingsofthe45thInternationalACMSIGIRConferenceonResearchandDevelopmentinInformationRetrieval.2022:1545-1554.【开放源码】【论文概述】本文提出了一种名为“标签辅助变换器编码器（TATE）网络”的新型多模态情感分析方法，旨在解决在不确定的多模态数据中部分模态缺失的问题。该方法通过引入一个标签编码模块来
原文链接githubcode介绍视频视频序列包含丰富的动态模式，例如在时域中表现出平稳性的动态纹理模式，以及在空间或时域中表现出非平稳的动作模式。我们证明了时空生成卷积网络可用于建模和合成动态模式。该模型定义了视频序列上的概率分布，对数概率由时空ConvNet定义，该网络由多层时空滤波器组成，用于捕获不同尺度的时空模式。该模型可以通过迭代以下两个步骤的“综合分析”学习算法从训练视频序列中学习。步骤1从当前学习的模型合成视频序列。步骤2然后根据合成视频序列和观察到的训练序列之间的差异更新模型参数。我们证明了学习算法可以合成真实的动态模式。1.Introduction视频序列中有各种各样的动态模式
文章目录IntroductionDiffusionModelsConsistencyModelsDefinitionParameterizationSamplingTrainingConsistencyModelsviaDistillationTrainingConsistencyModelsinIsolationExperimentIntroduction相比于单步生成的模型（例如GANs,VAEs,normalizingflows)，扩散模型的迭代式生成过程需要10到2000步计算来采样，导致推理速度低，实时性应用受限.本文的目的是创造高效、单步的生成，同时不牺牲迭代采样的优势。在数据到噪
TR3DTOWARDSREAL-TIMEINDOOR3DOBJECTDETECTION迈向实时室内3D目标检测论文网址：TR3D论文代码：TR3D论文简读这篇论文提出了TR3D,一个用于室内3D对象检测的快速且准确的全卷积网络方法。主要贡献如下:提出TR3D网络结构,相比普通的连通域卷积处理稀疏的3D数据更有效率。TR3D是在FCAF3D(ECCV2022)的基础上改进的，FCAF3D是一个用于3D对象检测的全卷积Anchor-free网络（如果不了解，请看这篇文章讲解Fcaf3d），主要改进如下:删除的头两层和尾层来自FCAF3D的多尺度特征。FCAF3D有4个尺度输出,TR3D只保留中间2
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Self-DrivingDatabaseManagementSystemsMySummaryABSTRACT之前的advisorytools来帮助DBA处理系统调优和物理设计的各个方面，都仍然需要人类对数据库的任何更改做出最终决定，并且是在问题发生后修复问题的反动措施reactionarymeasures。Antruly“self-driving”databasemanagementsystem(DBMS)是针对autonomousoperation(自主操作)设计的全新架构。系统的所有方面都是由一个integratedplanningcomponen综合规划组件来控制。该组件不仅针对当前的工
【论文阅读】AHigh-PerformanceCNNProcessorBasedonFPGAforMobileNetsAbstractIntroduction基于FPGA的mobilenet高性能CNN处理器Abstract缺陷：CNN由于参数量巨大难以部署到嵌入式设备上。背景：MobileNet,whichadoptsdepthwiseseparableconvolutiontoreplacethestandardconvolutionhassignificantlyreduceoperationsandparrameterswithonlylimitedlossinaccuracy.研究的
Khan,S.,Naseer,M.,Hayat,M.,Zamir,S.W.,Khan,F.S.,&Shah,M.(2021).TransformersinVision:ASurvey.InarXiv[cs.CV].arXiv.http://arxiv.org/abs/2101.01169Transformer综述摘要Transformer模型在自然语言任务上取得的惊人成果引起了视觉社区对研究它们在计算机视觉问题中的应用的兴趣。在它们显著的优势中，Transformer使得能够对输入序列元素之间的长依赖关系进行建模，并支持对序列的并行处理，相比之下循环网络（如长短时记忆网络LSTM）需要更多的设
感谢B站意の茗的讲解。论文地址：https://arxiv.org/abs/2308.04079项目主页：https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/概述从已有点云模型出发（sfm），以每个点为中心建立可学习的3D高斯表达，Splatting方法进行渲染，实现高分辨率实时渲染。（推动NERF加速方向）能用训练好的点云在windows上进行实时渲染。随机初始化点云，不提供初始点云也行，在训练过程中可以对点云进行生长和修剪。（一般NeRF需要从COLMAP计算相机位姿，此时已经得到初始点云。）用instant-NGP的速度，实现
