阅读时间：2023-11-271介绍年份：2016作者：OlafSporns，RichardBetzel，印第安纳大学心理与脑科学杰出教授期刊：Annualreviewofpsychology引用量：1205详细介绍了模块化大脑网络及其如何利用图论工具进行分析，以检查大脑连接的结构和功能。首先介绍了大脑网络的概念以及检测这些网络中模块的方法。然后讨论了结构和功能大脑网络中存在模块的证据，并探讨了这些模块在大脑进化和连接性最小化中的生物作用。总之，论文详细陈述了模块化大脑网络的相关概念、生物作用和检测方法的研究进展。2创新点（1）整合网络建模和大脑连接的方法，通过图论工具分析模块化大脑网络的结构
prompt组件简介prompt组件一共有三种弹出框:showToast（）showDialog（）showActionMenu（）一.显示一个ToastshowToast函数内参数说明如下:message：提示文本，必填项。duration：Toast显示时间，单位毫秒，范围[1500,10000]，默认1500。bottom：设置Toast的显示位置距离底部的间距。代码实例:Button("显示一个toast").onClick(()=>{promptAction.showToast({message:'案例一',duration:2000,bottom:100});})二.显示一个Dia
RAG实战5-自定义prompt在阅读本文之前，先阅读RAG实战4。在RAG实战4中我们分析了LlamaIndex中RAG的执行过程，同时留下了一个尚待解决的问题：LlamaIndex中提供的prompttemplate都是英文的，该如何使用中文的prompttemplate呢？直接看以下代码：importloggingimportsysimporttorchfromllama_index.coreimportPromptTemplate,Settings,StorageContext,load_index_from_storagefromllama_index.core.callbacksi
论文：联邦忘却学习研究综述federatedunlearning-联邦忘却学习摘要联邦忘却学习撤销用户数据对联邦学习模型的训练更新，可以进一步保护联邦学习用户的数据安全。联邦忘却学习在联邦学习框架的基础上，通过迭代训练，直接删除等方式，撤销用户本地局部模型对全局模型的训练更新2.1联邦学习传统机器学习要求用户将原始数据上传至高性能云服务器进行集中式训练联邦学习为中心服务器协同由N个持有训练数据的用户组成的集合U={u1，u2…un}共同训练机器学习模型，得到模型最优参数，其中每个用户持有训练数据。（FedAvg聚合规则对参与训练用户局部模型的参数更新进行聚合）联邦学习所有用户共享全局模型的训练
随着科技飞速发展，CES（国际消费电子展）已然成为全球科技产业的风向标，每年的CES大会都是业界瞩目的盛事。回顾2024年CES大会，不难发现其亮点纷呈，其中以人工智能的深度赋能为最引人注目之处。AI技术的深入应用成为CES大会上的一大亮点，各大厂商纷纷展示了在AI领域的最新成果。关键词：CES；AI；VR；消费电子；生成式AI；NVIDIA；Copilot；RabbitR1；VisionPro；MicroLED；GeForceRTX40SUPERAI深度赋能产业创新纷呈各大芯片公司围绕生成式AI展开激烈竞争。英伟达RTX40SUPER系列表现优秀，不仅提高性能还节约成本；AMD锐龙8000G
目录一、正向和负向提示词二、作图参数你好，我是giszz.AI做图真是太爽了，解放生产力，发展生产力。但是，你是不是也总疑惑，为什么别人的图，表现力那么丰富呢，而且指哪打哪，要什么有什么，而你只能等着AI“智能推荐”？从多次重复中，选一个勉强可用的呢。今天我来把AI作图的大部分提示词，都整理出来，供大家参考和收藏。一、正向和负向提示词首先，你要控制你的提示词，准确的描述画面，你想有什么。之后，你还要控制你的提示词，准确的描述画面，你不想有什么。这是最先要知道的技巧。二、作图参数作图参数表参数名称参数取值（中英文）配色薰衣草色Lavender反射透明彩虹色ReflectionsTranspare
在ChainofThought出来后，出现过许多的优化方案例如Treeofthought,GraphofThought,AlgorithmofThought等等，不过这些优化的出发点都更加"MachineLike",而非"HumanLike",哈哈不是说机器化不好，仅仅是对AGI的一些个人偏好而已。所以如果我们从人类思考的角度出发，能否把当前模型的思考方式和人类的思考方式进行关联呢？我先问了下PPLX-70B人类思维有哪些分类（这个问题RAG真的不如模型压缩后回答的效果）我们再把之前已经聊过的一些引导模型推理思考的prompt模板，以及工具调用的一些prompt方案和上面的人类思维逻辑进行下不
针对图像编辑中的扩散模型，中科院联合Adobe和苹果公司的研究人员发布了一篇重磅综述。全文长达26页，共1.5万余词，涵盖297篇文献，全面研究了图像编辑的各种前沿方法。同时，作者还提出了全新的benchmark，为研究者提供了便捷的学习参考工具。在这份综述中，作者从理论和实践层面，详尽总结了使用扩散模型进行图像编辑的现有方法。作者从学习策略、输入条件等多个角度对相关成果进行分类，并展开了深入分析。为了进一步评估模型性能，作者还提出了一个测评基准，并展望了未来研究的一些潜在方向。△基于扩散模型的图像编辑成果速览下面，作者将从任务分类、实现方式、测试基准和未来展望四个方面介绍基于扩散模型的图像编
本文全面研究图像编辑前沿方法，并根据技术路线精炼地划分为3个大类、14个子类，通过表格列明每个方法的类型、条件、可执行任务等信息。此外，本文提出了一个全新benchmark以及LMMScore指标来对代表性方法进行实验评估，为研究者提供了便捷的学习参考工具。强烈推荐AIGC大模型研究者或爱好者阅读，紧跟热点。论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.17525开源项目：https://github.com/SiatMMLab/Awesome-Diffusion-Model-Based-Image-Editing-Methods摘要去噪扩散模型已成为各种图像生成和编辑任务的
M.Z.SiddiqiandT.Mir,“Reconfigurableintelligentsurface-aidedwirelesscommunications:Anoverview,”inIntelligentandConvergedNetworks,vol.3,no.1,pp.33-63,March2022,doi:10.23919/ICN.2022.0007.可重构智能表面辅助无线通信：综述我只选取了部分，如果想了解全文内容可以访问：https://ieeexplore.ieee.org/document/9765811摘要：RIS是一项新兴的技术，有望给无线通信带来一场新的革命。RI
