论文笔记--1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1模型架构3.2训练数据3.3模型评估3.3.1文本3.3.1.1Science3.3.1.2Modelsizes3.3.1.3Multilingual3.3.1.4LongContext3.3.1.5Humanpreference3.3.2多模态3.3.2.1图像理解3.3.2.2视频理解3.3.2.3图像生成3.3.2.4音频理解3.4部署4.文章亮点5.原文传送门1.文章简介标题：Gemini:AFamilyofHighlyCapableMultimodalModels作者：GeminiTeam,Google日期：20232.文章概括

Edge-FVV:FreeViewpointVideoStreamingbyLearningattheEdge会议信息：Publishedin:2023IEEEInternationalConferenceonMultimediaandExpo(ICME)作者：1背景FVV允许观众从多个角度观看视频，但是如果所选视点的视频帧不能及时加载或者从相邻视点的多个视频流合成，用户可能会遇到延迟。2挑战a.FVV视图合成过程可能会消耗大量的带宽和计算资源b.更多边缘缓存可以减少每个用户虚拟视图合成延迟，但设置缓存越多，每个缓存可能存储更少的参考视点3贡献a.提出了一种边缘辅助FVV系统edge-FVVb

这是发表在2022IEEETRANSACTIONSONINFORMATIONFORENSICSANDSECURITY（TIFS）上的一篇文章目录abstract主要贡献II.RELATEDWORKB.Blockchain-BasedFederatedLearningIII.PRELIMINARIESA.FederatedLearningB.PoisoningAttacksCheon-Kim-Kim-Song（AFHEsheme）智能合约IV.PROBLEMFORMULATIONB.问题定义C.威胁模型D.设计目标方案设计B.ConstructionofPBFL本地计算归一化判断模型聚合max函

论文笔记--DetectGPT:Zero-ShotMachine-GeneratedTextDetectionusingProbabilityCurvature1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1PerturbationDiscrepancyGap(PDG)Hypothesis3.2DetectGPT4.文章亮点5.原文传送门6.References1.文章简介标题：DetectGPT:Zero-ShotMachine-GeneratedTextDetectionusingProbabilityCurvature作者：EricMitchell,YoonhoLee,AlexanderKh

Farm3D:LearningArticulated3DAnimalsbyDistilling2DDiffusion1.Introduction最近的研究DreamFusion表明，可以通过text-imagegenerator提取高质量的三维模型，尽管该生成模型并未经过三维训练，但它仍然包含足够的信息以恢复三维形状。在本文中，展示了通过文本-图像生成模型可以获取更多信息，并获得关节模型化的三维对象类别。也就是说，我们的目标不是提取单个的三维单元（DreamFusion），而是一个整个关节三维对象类别的统计模型（例如：牛，羊，马），能够通过单个图像（真实或合成）重建一个可动的三维单元，可以轻松

数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加高效本篇介绍的正则化处理，主要功能是对每个样本计算其范数，然后对该样本中每个元素除以该范数，这样处理的结果是使得每个处理后样本的范数（如l1-norm、l2-norm）等于1。1.原理介绍正则化之前，先简单介绍下范数的概念。1.1.范数范数常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小，可以简

本文是自己学习对比学习的总结，如有问题，欢迎批评指正。前言有的paper将对比学习称为自监督学习（Self-supervisedlearning），有的将其称为无监督学习（UnsupervisedLearning,UL）。自监督学习是无监督学习的一种形式。自监督学习(Self-supervisedlearning)可以避免对数据集进行大量的标签标注。把自己定义的伪标签当作训练的信号，然后把学习到的表示(representation)用作下游任务里。目的：学习一个编码器，此编码器对同类数据进行相似的编码，并使不同类的数据的编码结果尽可能的不同（通过代理任务引入更多的外部信息，以获得更通用（gen

数据的预处理是数据分析，或者机器学习训练前的重要步骤。通过数据预处理，可以提高数据质量，处理数据的缺失值、异常值和重复值等问题，增加数据的准确性和可靠性整合不同数据，数据的来源和结构可能多种多样，分析和训练前要整合成一个数据集提高数据性能，对数据的值进行变换，规约等（比如无量纲化），让算法更加高效本篇介绍的数据缩放处理，主要目的是消除数据的不同特征之间的量纲差异，使得每个特征的数值范围相同。这样可以避免某些特征对模型的影响过大，从而提高模型的性能。1.原理数据缩放有多种方式，其中有一种按照最小值-最大值缩放的算法是最常用的。其主要步骤如下：计算数据列的最小值（min）和最大值（max）对数据列

我遇到了一些问题，如果你们不尝试，我无法很好地解释。我无法正确加载多维数据集。不过，我能够让它在所有轴上很好地旋转。(“axis”的复数是“axes”？)我还没有尝试过光照和纹理，所以如果您似乎还不能辨认出模型，我很抱歉。这是它现在的样子(自由旋转模型的快照):这是预期的结果:这是我的GLSurfaceView.Renderer的代码:packagedd.ww;importjavax.microedition.khronos.egl.EGLConfig;importjavax.microedition.khronos.opengles.GL10;importandroid.conten

我试图在Android项目中创建一个新类，但不断收到以下错误:错误:com.google.android.gms.maps.model包不存在我已经在SDK管理器中安装了GooglePlayServices。知道如何解决这个问题吗？此处为Android开发新手 最佳答案 将这个添加到你的gradle文件中compile"com.google.android.gms:play-services-maps:10.0.1" 关于android-无法在AndroidStudio中导入com.go