1、一般流程 Xilinx的开发工具Vivado其实还是比较好上手的，在左边的设计流程导航已经把FPGA的开发过程按先后顺序给排列出来了：ProjectManager：项目管理器，此项是对项目的参数进行设置IPIntegrator：IP集成器，此项是对IP的操作Simulation：仿真，包括功能仿真、综合后仿真和实现后仿真RTLAnalysis：RTL分析，将用户的设计输入细化成逻辑电路，也就是常说的RTL电路Synthesis：综合，类似于软件编程中的编译，是一个把RTL电路用FPGA内资源实现的过程，会生成综合网表Implementation：实现，把综合网表具体实现的过程
Citations：Z.Liao,Y.Hu,J.Zhang,etal.SO-SLAM:SemanticObjectSLAMWithScaleProportionalandSymmetricalTextureConstraints[J].inIEEERoboticsandAutomationLetters.2022,7(2):4008-4015.Keywords：Simultaneouslocalizationandmapping,Semantics,Robots,Cameras,Ellipsoids,Solidmodeling,Objectdetectionletter提出了一个单目对象SLA
Citations：Z.Liao,Y.Hu,J.Zhang,etal.SO-SLAM:SemanticObjectSLAMWithScaleProportionalandSymmetricalTextureConstraints[J].inIEEERoboticsandAutomationLetters.2022,7(2):4008-4015.Keywords：Simultaneouslocalizationandmapping,Semantics,Robots,Cameras,Ellipsoids,Solidmodeling,Objectdetectionletter提出了一个单目对象SLA
ICLR2022/扩散模型/语义分割：基于扩散模型的标签高效语义分割Label-efficientsemanticsegmentationwithdiffusionmodels0.摘要1.概述2.相关工作2.1.扩散模型2.2.基于生成模型的图像分割2.3.区分性任务生成模型的表征3.扩散模型表示3.1.表征分析3.2.基于DDPM的FEW-SHOT语义分割表示4.实验4.1.讨论5.结论附录A.预测性能的演变B.DATASETDDPM&DATASETGANC.训练设置D.每一类的IoUsE.数据集细节E.1.类别名E.2.类别的统计数据F.从MAE中提取表示论文下载开源代码0.摘要去噪扩散概
ICLR2022/扩散模型/语义分割：基于扩散模型的标签高效语义分割Label-efficientsemanticsegmentationwithdiffusionmodels0.摘要1.概述2.相关工作2.1.扩散模型2.2.基于生成模型的图像分割2.3.区分性任务生成模型的表征3.扩散模型表示3.1.表征分析3.2.基于DDPM的FEW-SHOT语义分割表示4.实验4.1.讨论5.结论附录A.预测性能的演变B.DATASETDDPM&DATASETGANC.训练设置D.每一类的IoUsE.数据集细节E.1.类别名E.2.类别的统计数据F.从MAE中提取表示论文下载开源代码0.摘要去噪扩散概
在首席执行官萨蒂亚·纳德拉（SatyaNadella）的支持下，微软似乎正在迅速转变为一家以人工智能为中心的公司。最近微软的众多产品线都采用GPT-4加持，从Microsoft365等商业产品到“新必应”搜索引擎，再到低代码/无代码PowerPlatform等面向开发的产品，包括软件开发组件PowerApps[1]。非常重要的一点是这些产品都是使用.NET构建的，这些项目可以快速的使用LLM加持，我们写程序的同学肯定都会想微软是怎么做的，正好微软在3月17日在发布了一篇博客文章：[Hello,SemanticKernel!](https://devblogs.microsoft.com/sem
在首席执行官萨蒂亚·纳德拉（SatyaNadella）的支持下，微软似乎正在迅速转变为一家以人工智能为中心的公司。最近微软的众多产品线都采用GPT-4加持，从Microsoft365等商业产品到“新必应”搜索引擎，再到低代码/无代码PowerPlatform等面向开发的产品，包括软件开发组件PowerApps[1]。非常重要的一点是这些产品都是使用.NET构建的，这些项目可以快速的使用LLM加持，我们写程序的同学肯定都会想微软是怎么做的，正好微软在3月17日在发布了一篇博客文章：[Hello,SemanticKernel!](https://devblogs.microsoft.com/sem
Practicalusageofcppreferenceandmovesemantic在优化重构一部分老代码时，实际使用c++的reference与movesemantic遇到了若干问题，在此记录。Aggregation首先，数据的设计并不复杂，只有一个类，成员变量为一个stdfunction并需要在初始化时赋值。最初设计如下，我希望尽一切可能避免保存function对象的副本，所以将函数参数与成员变量全部用reference表示。classUniformValueWrapper{public:explicitUniformValueWrapper(conststd::function&par
Practicalusageofcppreferenceandmovesemantic在优化重构一部分老代码时，实际使用c++的reference与movesemantic遇到了若干问题，在此记录。Aggregation首先，数据的设计并不复杂，只有一个类，成员变量为一个stdfunction并需要在初始化时赋值。最初设计如下，我希望尽一切可能避免保存function对象的副本，所以将函数参数与成员变量全部用reference表示。classUniformValueWrapper{public:explicitUniformValueWrapper(conststd::function&par
L2M-GAN:LearningtoManipulateLatentSpaceSemantics forFacialAttributeEditing2021CVPR L2M-GAN:LearningToManipulateLatentSpaceSemanticsforFacialAttributeEditing(thecvf.com)（个人理解，欢迎指正错误） Introduction 本文是一篇面部属性编辑的文章，虽然与人脸匿名是两个角度，但是任务是相通的。 面部属性编辑有两点要求：1、目标属性特征应当正确出现在编辑后的人脸上；2、任何不相关的面部特征均不应当在编辑后被修改。针对以上
