DingY,YuX,YangY.RFNet:Region-awarefusionnetworkforincompletemulti-modalbraintumorsegmentation[C]//ProceedingsoftheIEEE/CVFinternationalconferenceoncomputervision.2021:3975-3984.【开放源码】论文概述本文的核心思想是提出了一个名为RFNet（Region-awareFusionNetwork）的新型网络架构，用于处理不完整的多模态脑肿瘤分割问题。RFNet的关键创新点包括：区域感知融合模块（RFM）：RFNet通过RFM来

@article{zhang2020ifcnn,title={IFCNN:Ageneralimagefusionframeworkbasedonconvolutionalneuralnetwork},author={Zhang,YuandLiu,YuandSun,PengandYan,HanandZhao,XiaolinandZhang,Li},journal={InformationFusion},volume={54},pages={99–118},year={2020},publisher={Elsevier}}论文级别：SCIA1影响因子：18.6📖文章目录📖论文解读🔑关键词💭核心思想

文章目录简介创新点神经辐射场场景表示（NeuralRadianceFieldSceneRepresentation）带有辐射场的体渲染（VolumeRenderingwithRadianceFields）优化神经辐射场（OptimizingaNeuralRadianceField）位置编码（Positionalencoding）分层体积采样（Hierarchicalvolumesampling）参考关于NeRF的相关介绍很多，可见其火爆程度。论文地址项目主页简介它要处理的任务是新视角合成。会围绕物体采集不同角度的图像，之后计算每个采集角度的相机位姿，将采集的图像序列以及它们对应的位姿送入到Ne

TSegNet:一种高效、准确的三维牙齿模型牙齿分割网络TSegNet:Anefficientandaccuratetoothsegmentationnetworkon3Ddentalmodel摘要牙模型的自动准确分割是计算机辅助牙科研究的基本任务。现有方法对正常牙模型的分割效果满意;然而，他们未能强有力地处理具有挑战性的临床病例，如牙齿模型缺失，拥挤，或牙齿错位前正畸治疗。在本文中，我们提出了一种新的基于端到端学习的方法，称为TSegNet，用于对牙齿模型的三维扫描点云数据进行鲁棒和高效的牙齿分割。我们的算法在第一阶段采用距离感知的牙齿质心投票方案来检测所有的牙齿，保证了即使在异常牙齿模型上

https://arxiv.org/pdf/2201.04066.pdf        社群检测是网络科学中一个基础而重要的问题，但基于图神经网络的社群检测算法为数不多，其中无监督算法几乎是空白。        本文通过将高阶模块化信息与网络特征融合，首次提出了基于变异图自动编码器重构的社群检测VGAER，并给出了其非概率版本。它们不需要任何先验信息。        我们根据社群检测任务精心设计了相应的输入特征、解码器和下游任务，这些设计简洁、自然、性能良好（在我们的设计下，NMI值提高了59.1%-56.59%）。        基于广泛的数据集和先进方法的一系列实验，VGAER取得了优异的

感受：代码、路径方面有点混乱，需要大改，怎么改的过程未及时记录，记录改完后的一些思考，还在慢慢更新中，写的比较乱，还存在许多问题为想明白，已在文中标红，欢迎大佬们评论区或者私信帮我答答疑惑orz orz orz!paper：CoANet:ConnectivityAttentionNetworkforRoadExtractionFromSatelliteImagery|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore使用的源代码仓库：GitHub-mj129/CoANet:CoANet:ConnectivityAttentionNetworkforRoadExtractionFr

个人阅读笔记，如有错误欢迎指出！会议：2021S&P        DetectingAITrojansUsingMetaNeuralAnalysis|IEEEConferencePublication|IEEEXplore问题：        当前防御方法存在一些难以实现的假设，或者要求直接访问训练模型，难以在实践中应用。创新：        通过元分类器来预测给定目标模型是否被后门攻击。该方法不对攻击策略进行假设，仅为黑盒访问。        为了在不了解攻击策略的情况下训练元模型，提出了jumbolearning，按照一般分布对一组特洛伊模型进行采样。然后将查询集与元分类器一起动态优化，

我正在尝试使用cron作业将一些值从一台服务器更新到另一台服务器。我使用file_get_contents()。奇怪的是，这偶尔会失败。一分钟它起作用，一分钟它就不起作用。我收到这两个错误:PHPWarning:file_get_contents():php_network_getaddresses:getaddrinfofailed:NameorservicenotknownPHPWarning:file_get_contents():failedtoopenstream:php_network_getaddresses:getaddrinfofailed:Nameorservice

原文链接：https://arxiv.org/abs/2311.152601.引言神经辐射场（NeRF）应用在自动驾驶中，可以创建可编辑的场景数字克隆（可自由编辑视角和场景物体），以进行仿真。但目前的方法或者需要大量的训练时间，或者对传感器的建模过于简单（导致仿真和真实数据的间隙），或者性能较低。本文提出NeuRAD，一种可编辑的新视图合成模型。该方法可以处理大型自动驾驶场景，建模了重要的传感器特性（如相机的卷帘式快门、激光雷达的光束发散）。此外，本文的模型简单，其中静态和动态元素通过位置嵌入分辨。NeuRAD有泛化性和SotA性能。3.方法本文的NeuRAD在各数据集上均有低重建误差和推断时

最近又遇到一个类似的问题，也是在tcpdump抓到的包里没有找到应该看到的包，搞得很迷惑。这次是现场技术给研发挖了一个坑，给带偏了。研发自己抓包，发现根本就是没有丢在主机和虚拟机之间，也不是Linux内核丢掉了包。那怎么回事呢？如果研发从主机上抓的没有问题，而是技术支持在虚拟机上抓的有问题。就这个对比问题的发生情况，我们有几个怀疑点，一个是就是人与人的不同，另一个是抓的地方不一样，经过缜密的分析，环境的问题不大，倒是人的差别不小。因为大家对于tcpdump的使用习惯非常的不同，现场由于对现场产品的操作的高要求，可能会考虑所抓包的大小问题，当然是期望在抓取文件比较小的时候，同时可以定位问题；而研