论文名称：EnhancedDeepResidualNetworksforSingleImageSuper-Resolution论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1707.02921.pdf论文代码地址：https://github.com/sanghyun-son/EDSR-PyTorch论文参考翻译：https://blog.csdn.net/qq_43620967/article/details/126210566论文标题1.论文概述在本论文中，作者提出了一种增强的深度超分辨率网络（EDSR），其性能超过了目前最先进的SR方法。EDSR模型的显著性能改进是通过去除传
下面所有博客是个人对EEG脑电的探索，项目代码是早期版本不完整，需要完整项目代码和资料请私聊。数据集1、脑电项目探索和实现(EEG)(上)：研究数据集选取和介绍SEED相关论文阅读分析：1、EEG-SEED数据集作者的—基线论文阅读和分析2、图神经网络EEG论文阅读和分析：《EEG-BasedEmotionRecognitionUsingRegularizedGraphNeuralNetworks》3、EEG-GNN论文阅读和分析：《EEGEmotionRecognitionUsingDynamicalGraphConvolutionalNeuralNetworks》4、论文阅读和分析:Mas
下面所有博客是个人对EEG脑电的探索，项目代码是早期版本不完整，需要完整项目代码和资料请私聊。数据集1、脑电项目探索和实现(EEG)(上)：研究数据集选取和介绍SEED相关论文阅读分析：1、EEG-SEED数据集作者的—基线论文阅读和分析2、图神经网络EEG论文阅读和分析：《EEG-BasedEmotionRecognitionUsingRegularizedGraphNeuralNetworks》3、EEG-GNN论文阅读和分析：《EEGEmotionRecognitionUsingDynamicalGraphConvolutionalNeuralNetworks》4、论文阅读和分析:Mas
原始题目EnhancingUnderwaterImageryusingGenerativeAdversarialNetworks中文名称使用GAN增强水下图像发表时间2018年1月11日平台ICRA2018来源UniversityofMinnesota,MinneapolisMN文章链接https://arxiv.org/abs/1801.04011开源代码官方：https://github.com/IRVLab/UGAN（tensorflow）摘要自动水下航行器(Autonomousunderwatervehicles(AUVs))依靠各种传感器——声学、惯性和视觉（acoustic,ine
论文源码：https://download.csdn.net/download/zhouaho2010/87393184 Abstract图像去雾是低层视觉中的一个活跃话题，随着深度学习的快速发展，许多图像去雾网络被提出。尽管这些网络的工作良好，但提高图像去雾性能的关键机制仍不清楚。出于这个原因，我们不打算提出一个具有奇特模块的去雾网络；相反，我们对流行的U-Net进行最小的修改以获得紧凑的去雾网络。具体来说，我们将U-Net中的卷积块交换为具有门控机制的残差块，融合主路径的特征映射，并使用选择核跳过连接，并调用得到的U-Net变体gUNet。因此，gUNet以显著降低的开销，在多个图像去雾数
paper: https://nvlabs.github.io/eg3d/media/eg3d.pdfproject: EG3D:EfficientGeometry-aware3DGANscode: GitHub-NVlabs/eg3d总结：本文提出一种hybridexplicit-implicit3Drepresentation:tri-planehybrid3Drepresentation，该方法不仅有更强的表达能力，速度更快，内存开销更小。同时，为解决多视角不一致问题，引入相机参数矩阵作为StyleGANv2生成器、超分模型、VolumeRendering的控制条件。最后，为解决超分模型
停止docker后，它拒绝重新启动。它提示另一个名为docker0的网桥已经存在:level=warningmsg="devmapper:Basedevicealreadyexistsandhasfilesystemxfsonit.Userspecifiedfilesystemwillbeignored."level=infomsg="[graphdriver]usingpriorstoragedriver\"devicemapper\""level=infomsg="Graphmigrationtocontent-addressabilitytook0.00seconds"level
不足之处请大家多多指点！文章目录链接代码详解链接论文题目：用图卷积网络进行自监督分类（GCN）（2017ICLR）论文链接：1609.02907v3.pdf(arxiv.org)代码链接：tkipf/pygcn:GraphConvolutionalNetworksinPyTorch(github.com)代码讲解（非本人）：4.1_GCN代码_哔哩哔哩_bilibili注意：这里给的代码链接是用PyTorch实现的，原始论文中的代码是用Tensorflow实现的，有兴趣的可以自己玩：tkipf/gcn:ImplementationofGraphConvolutionalNetworksinTe
摘要实时的交通流监测是智慧城市中交通条件和预防危险事的建设基础。本文提出了一个可信和高效的交通流检测系统并整合了区块链和车联网的强势技术。它可以将其交通信息收集任务众包给在路上行驶的车辆，而不是在每个角落安装摄像头。首先，我们设计了一个轻量级的基于区块链的信息交易框架去模拟交通管理部门和车辆的交互；其次，我们定义了系统中的实体的基本功能，考虑到增加预算的机制即汽车主动接收收集的任务。在我们的算法中，不只保证对所选车辆的总付款不超过给定的预算，而且还保持拍卖过程的真实性，避免某些车辆提供不真实的出价以获得更大的利益。最后，我们搭建了实验去评价基于所提出的算法对数据交易框架和性能，结果证明正确性和
《FocalModulationNetworks》摘要本文提出了
