I、Introduction分布式计算|—>1.1特性（容错、资源共享、负载均衡、鲁棒性和可扩展性等）|—>1.2挑战（数据移动开销、同步、处理节点间数据分布和通信的复杂性等）数据移动开销、同步以及处理节点之间的数据分发和通信所涉及的复杂性，这使得它不适合高性能的科学和工程应用。高性能计算（HPC）|—>2.1优化电网控制|—>2.2降低成本和损失|—>2.3规划传输投资高吞吐量计算（HTC）|—>3.1提高处理速度|—>3.2解决成本效率、节能、系统可靠性和安全等关键问题相比HPC，HTC不仅提高计算速度，还解决成本效率、节能、系统可靠性和安全性编程模型|—>4.1在多个分布式基础设施中执行

中科大、西安交大、南开大学发表在ICCV2023的论文，作者里有李重仪老师和中科大的JieHuang（ECCV2022的FECCVPR2022的ENC和CVPR2023的ERL的一作）喔，看来可能是和JieHuang同一个课题组的，而且同样代码是开源的，我很喜欢。文章利用了MAE的encoder来做一些事情，提出了一个叫customizedunfoldingenhancer（CUE）的方法。从MAE中学了illuminationprior和noiseprior两个先验，用到了retinex模型中。流程如下图所示：文章用的是如下的常规retinex公式：目标是最小化如下表达式：把限制项（2b）放

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