导语：自用的论文笔记SuS,GuanJ,ChenB,etal.NonnegativeMatrixFactorizationBasedonNodeCentralityforCommunityDetection[J].ACMTransactionsonKnowledgeDiscoveryfromData,2023,17(6):1-21.文章目录一、摘要二、文章创新点三、本文模型1.准备工作1、符号（Notations）2、相似度量（SimilarityMeasures）3、SymmetricNMF4、homophilypreservingNMFmodel(HPNMF)2.模型框架2.读入数据总结一

1.前言AB3MOT是经典的3D多目标跟踪框架，将2D卡尔曼推广到了3D,并将2DIOU匹配推广到了3D。由于论文的原理基本上与2D相同所以作者在文中没有叙述很多细节，要理解具体实现细节，只能看代码。项目代码论文地址2.环境配置anaconda官网下载KITTI数据集KITTI这是会发现很大如果简单测试可以先不下载，我是先按照README测试了QuickDemo后，最后测试的完整数据集，因为校园网很贵，或者凌晨下载，凌晨不要钱，总之你如果下载数据集不方便可以跳过继续看。参考链接1：ubuntu18.04配置AB3DMOT多目标跟踪算法，详细配置流程–暧昧的呆呆猫按照官方README一步一步来，

我尝试使用Alamofire与我的服务器API通信以获取JSON数据。我的API使用摘要访问身份验证，但我在最初面对服务器挑战时遇到了问题，并设法通过以下代码克服了问题。letuserNameValue="username"letpasswordValue="password"letcredential=URLCredential(user:userNameValue,password:passwordValue,persistence:.forSession)letsessionMananager=Alamofire.SessionManager.defaultletrequest=

RSIS系列RotatedMulti-ScaleInteractionNetworkforReferringRemoteSensingImageSegmentation论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作ReferringImageDetectionandSegmentationRemoteSensingReferringImageDetectionandSegmentation四、RRSIS-D五、RMSIN5.1总览5.2CompoundedScaleInteractionEncoder(CSIE)5.2.1尺度内交互模块各种感知分支跨模态对齐分支5.2.2跨尺度交互模块多

我正在使用ShareKit2.0(通过cocoapods安装)从我的iOS应用程序将文本和图像发布到facebook。问题是它陷入了打开facebook应用程序的无限循环，在那里它显示了该应用程序的授权页面，但显示了它已经被授权的消息。我将我的fbid的URL方案添加到info.plist，我还添加了应用程序委托(delegate)方法，就像在ShareKitwiki中一样。我该怎么办？谢谢，标记 最佳答案 所以问题是ShareKit与最新的FacebookiOSsdk不兼容，这是由cocoapods安装的，因为没有附加到依赖项的版

一、论文简述1.第一作者：OlegVoynov2.发表年份：20233.发表期刊：CVPR4.关键词：三维重建、数据集、多传感器5.探索动机：商品硬件越来越多地提供多传感器数据。使用来自不同传感器的数据，特别是RGB-D数据，有可能大大提高3D重建的质量。例如，多视图立体算法从RGB数据生成高质量的3D几何图形，但可能会错过无特征的表面；用深度传感器数据补充RGB图像可以获得更完整的重建。相反，商品深度传感器往往缺乏RGB相机提供的分辨率。6.工作目标：基于学习的技术极大地简化了组合来自多个传感器的数据的挑战性任务。然而，学习方法需要合适的数据进行训练。本数据集旨在补充现有的数据集，最重要的是

这个错误是因为MySQL数据库使用了caching_sha2_password插件进行身份验证，而该插件需要MySQL8.0.4及以上版本的MySQL客户端才能够使用。如果你使用的是旧版本的MySQL客户端，可以考虑升级到MySQL8.0.4或更高版本。如果升级不是一个可行的选项，你可以考虑使用以下两种方法之一来解决这个问题：方法一：.更改MySQL用户密码的加密方式可以更改MySQL用户密码的加密方式，以便它与你正在使用的MySQL客户端兼容。你可以使用以下命令更改用户密码的加密方式：ALTERUSER'username'@'localhost'IDENTIFIEDWITHmysql_nat

WangH,ChenY,MaC,etal.Multi-ModalLearningWithMissingModalityviaShared-SpecificFeatureModelling[C]//ProceedingsoftheIEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2023:15878-15887.【论文概述】本文的核心思想是提出一种名为“共享-特定特征建模（ShaSpec）”的方法，用于处理多模态学习中的缺失模态问题。该方法在训练和评估期间利用所有可用的输入模态，通过学习共享和特定的特征来更好地表示输入数据。这是通过基

paper：Multi-ConDoS:MultimodalContrastiveDomainSharingGenerativeAdversarialNetworksforSelf-SupervisedMedicalImageSegmentation存在的问题：         现有的自监督医学图像分割通常会遇到域偏移问题(也就是说,预训练的输入分布不同于微调的输入分布)和/或多模态问题(也就是说,它仅基于单模态数据,无法利用医学图像丰富的多模态信息)。针对这些问题，本文提出多模态对比域共享(Multi-ConDoS)生成对抗网络，实现有效的多模态对比自监督医学图像分割。ConDoS具有以下3个

Müller-FranzesG,Müller-FranzesF,HuckL,etal.FibroglandularTissueSegmentationinBreastMRIusingVisionTransformers–Amulti-institutionalevaluation[J].arXivpreprintarXiv:2304.08972,2023.【代码开放】本文创新点一般，只做简单总结【论文概述】本文介绍了一项关于乳房MRI中纤维腺体组织分割的研究，主要内容是开发并评估了一种基于变压器架构的神经网络模型（TraBS），用于多机构MRI数据中的乳房分割。这项研究显示，TraBS模型在内