zotero文献管理器及相关插件配置1、zotero下载2、zoteroconnector3、茉莉花（[下载网址](https://github.com/l0o0/jasminum)）4、zotfiles（[下载地址](http://zotfile.com/)）5、pdf-translate（[下载地址](https://github.com/windingwind/zotero-pdf-translate/releases/tag/v0.8.28)）6、SCI自动下载插件zotero-scihub（[下载链接](https://github.com/ethanwillis/zotero-sc
文章目录文件夹文献总览图像生成技术视频生成技术VideoGenerationwithTextConditionVideoGenerationwithotherConditionsVideoEditing生成模型在其他任务上的应用扩散模型在数据标记上的应用可控的图像生成技术文件夹文献总览AIGC视觉生成文献整理├──图像生成技术│├──AutoStoryGeneratingDiverseStorytellingImageswithMinimalHumanEffort.pdf│├──Classifier-FreeDiffusionGuidance.pdf│├──DenoisingDiffusion
1.购买一台国外服务器（openai支持的国家或地区,香港不可用），保证服务器可以访问公网ip。2.（1）ssh连接服务器，安装nginx，命令是yuminstallnginx --installroot=“你的安装目录” (2) 安装完成后启动nginx，如果启动失败的话，通过执行 systemctlstatusnginx,来查看启动失败原因，大部分情况是80端口被占用导致的,关闭占用80端口的进程就行然后重新启动（启动命令：systemctlstartnginx）。这个就是启动成功后的3.配置代理文件，查看nginx.conf文件，查看默认引入那个目录下的conf,到对应目录创建代理
0.简介Transfomer最近几年已经霸榜了各个领域，之前我们在《经典文献阅读之–DeformableDETR》这篇博客中对DETR这个系列进行了梳理，但是想着既然写了图像处理领域的方法介绍，正好也按照这个顺序来对另一个非常著名的SwinTransformer框架。SwinTransformer框架相较于传统Transformer精度和速度比CNN稍差，SwinTransformer可以说是CNN模型一个非常有力的替代方案。·下面是SwinTransformer在Github上的开源路径：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer。1.Swin
最近在写半导体器件课的文献阅读作业，动力不足，逻辑不清晰，所以在此记录一下写的过程和思路。以下是作业要求：由于只需要写一篇，当然需要精读，就拿这次作业当作自己精读文献的一次练手。第一步：文献大致阅读+全文翻译昨天效率很低，用的是小绿鲸英文文献阅读软件翻译的，粗略完成了第一步。接下来记录一下阅读的文章的详细信息：1.1文献基本信息介绍：文章来源：老师发的名称：Thefuturetransistors《未来晶体管》类型：综述类摘要：金属氧化物半导体场效应晶体管（MOSFET）是互补金属氧化物半导体（CMOS）技术的核心元件，代表了自工业革命以来最重要的发明之一。在集成电路产品对更高速度、能效和集成
在这篇博客中，我们将探讨和比较四个不同的人工智能模型——ChatGPT3.5、ChatGPT4.0、ChatGPT4.0+插件和GoogleBard。我们将通过三个问题的测试结果来评估它们在处理特定任务时的效能和响应速度。导航问题1:统计自VehicleRoutingProblem(VRP)第一篇文章发布以来，每隔十年的发表文章数量。问题2:提供1975-1979年间所有关于VehicleRoutingProblem的文献。问题3:简述ElectricVehicleRoutingProblem的发展历程，并提供相关参考文献。GoogleBard的使用方法结论问题1:统计自VehicleRout
带你看懂基于Citespace的文献计量学及可视化分析编辑切换为居中添加图片注释，不超过140字（可选）你知道文献计量学分析吗？听过，据说可以用citespace等特殊软件完成，做出很漂亮的图片。编辑切换为居中添加图片注释，不超过140字（可选）对呢，文献计量学分析可通过citespace软件产生可视化的图谱反映某领域的研究热点和发展趋势。你要是感兴趣的话我们可以一起学习学习。★文献计量学分析：是以文献体系和文献相关媒介为研究对象，采用数学、统计学等计量方法，研究文献情报的分布、结构、数量、关系、规律和科学管理，并进而探讨和充实图书情报科学结构、特征和规律的一门学科。科学知识图谱：科学知识
0.简介3D语义信息地图的构建对于构建地图来说非常关键，所以《Vision-basedLarge-scale3DSemanticMappingforAutonomousDrivingApplications》一文提出了一种完整的流程，基于立体相机系统实现的3D语义地图构建，该流程包括直接稀疏视觉里程计前端以及全局优化的后端，包括GNSS集成和语义三维点云标记。我们提出了一种简单但有效的时间投票方案，改善了3D点云标记的质量和一致性，并对KITTI-360数据集进行了定性和定量评估。1.主要贡献目前的状态是除了在线感知之外，环境模型通过静态道路设施的拓扑信息来进行补充，HD地图可以提供冗余丰富的
文献速递：生成对抗网络医学影像中的应用——CG-3DSRGAN：用于从低剂量PET图像恢复图像质量的分类指导的3D生成对抗网络本周给大家分享文献的主题是生成对抗网络（Generativeadversarialnetworks,GANs）在医学影像中的应用。文献的研究内容包括同模态影像生成、跨模态影像生成、GAN在分类和分割方面的应用等。生成对抗网络与其他方法相比展示出了优越的数据生成能力，使它们在医学图像应用中广受欢迎。这些特性引起了医学成像领域研究人员的浓厚兴趣，导致这些技术在各种传统和新颖应用中迅速实施，如图像重建、分割、检测、分类和跨模态合成。01文献速递介绍正电子发射断层扫描（PET）
0.简介对于基于环视视觉的3D检测而言，目前已经有很多文章了。因为基于视觉的3D检测任务是自动驾驶系统感知的基本任务，然而，使用单目相机的2D传感器输入数据来实现相当好的3DBEV（鸟瞰图）性能不是一项容易的任务。这篇文章《Surround-ViewVision-based3DDetectionforAutonomousDriving:ASurvey》就是围绕着现有的基于视觉3D检测方法进行了文献调研，并且将它们分为不同的子组以便更容易地理解共同趋势。这对于想要入门这块领域的同学非常友好图1.自动驾驶中的全景图像3D检测器。在透视视图中，覆盖在全景图像上的地面真实3D框（顶部）；在BEVHD地
