摘要 提出SimCLR，用于视觉表征的对比学习，简化了最近提出的对比自监督学习算法，为了理解是什么使对比预测任务能够学习有用的表示，系统研究了提出框架的主要组成部分，发现：（1）数据增强的组成在定义有效的预测任务中起着关键的作用（2）在表示和对比损失之间引入一个可学习的非线性变换，大大提高了已学习表示的质量（3）与监督学习相比，对比学习受益于更大的批量规模和更多的训练步骤SimCLR学习的自监督表示训练的线性分类器达到了76.5%的top-1精度，比之前的技术水平提高了7%，与监督ResNet-50的性能相匹配。  方法对比学习框架  随机采样一个minibatch的数据（N个样本），定义生

我在android中开发了一个应用程序我想在appbrain中看到我的应用程序请帮助我告诉我如何在appbrain中发布我的应用程序，即..，下面的链接。http://www.appbrain.com/我没有在androidlist文件中使用任何权限提前致谢 最佳答案 您可以在此处向AppBrain添加应用:http://www.appbrain.com/info/addapp然后它将从GooglePlay市场获取最新信息并将该应用程序添加到AppBrain站点。 关于android-如

一般来说，我的开发只涉及中小型公司和电子商务网站。我的下一个项目将包括30个网站-但是，它们之间将有大约95%的共同点。我希望他们有1个“大脑”，这意味着我可以只推出一次更改、更新框架等。我想知道StackOverflow系列网站是否这样做(super用户、stackoverflow、serverfault等)。我选择的语言/平台是PHP5.3、MySQL5和KohanaFramework。大脑应该有1个可以处理每个站点的管理系统所有模板都存在于大脑中-但是它们有占位符，例如标题、Logo等我可以推出任何对全局模板的更新的方法将自动过滤到所有其他网站。我意识到这会给大脑带来很大压力，所

摘要卷积神经网络因为其卷积核的固有属性，其在远程建模方面存在着较大的问题。这可能导致对可变大小的肿瘤进行分割时存在不足。另一方面，Transformer在多个领域在捕获远程依赖信息方面表现出了出色的能力。本文提出了一个新的分割模型,称为SwinUNETR，具体来说，3D脑肿瘤语义分割被重新定义为一个序列到序列的预测问题，其中多模态输入数据被投影到一个1D嵌入序列当中，并用作分层SwinTransformer的输入作为编码器。SwinTransformer编码器利用移位窗口计算自注意力，以5种不同分辨率提取特征，并通过跳跃连接在每个分辨率上连接到基于FCNN的解码器。在本文中提出的网络称为Swi

HowtouseacustomTF.litemodelwith2classesonaRasperryPiwithaCoral?两天前，我在Tflite中根据图像数据集创建了一个自定义模型。准确率为97.4%，它只有2个类(人、花)我将模型转换为在我的RasberryPi中使用TPUGoogleCoral。目前，我遇到了一些问题。GoogleCoral的文档并不适合我。语言：Python3图书馆喀拉斯张量流枕头皮卡梅拉麻木的EdgeTPU-引擎项目树：-------->模型(子文件夹)----------->model.tflite----------->labels.txt-------->v

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