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
文献：Asurveyoncomputationoffloadingmodelingforedgecomputing一、介绍边缘计算：在网络边缘、代表云服务的下游数据和代表物联网服务的上游数据上执行计算。优势：计算或云计算包括：与本地计算相比，EC可以克服终端设备（ED）有限计算能力的限制。与向远程云卸载计算相比，EC可以避免将某些任务卸载到远程云导致的高延迟。计算卸载将计算任务卸载到EC，由传输过程、远程执行过程和结果发回过程组成。关键因素：任务分区、卸载决策、资源分配（计算资源、通信资源和能量）。卸载目标：找到最佳解决方案（怎么划分任务、分配资源）二、边缘计算相关调查Mobileedgeco
摘要2022年１月28日，中国创建首个区块链与隐私计算科技创新平台，为解决多方协作和多方信任等安全性问题提供了有力支持。区块链实现数据可信存储，隐私计算保护实体秘密提供可信计算，如果将隐私计算的数据部署到区块链，并由智能合约触发，那么可以解决传统领域各种实际问题。本文基于区块链和隐私计算技术构建了安全的去中化的电子投票应用以解决传统投票系统中的安全隐私问题。本文提出一种安全电子投票方案。在可信数据安全存储方面，使用区块链及其上运行的智能合约提供信息安全的运行环境。区块链上的信息公开可访问，确保投票记录的公开透明性;智能合约满足条件就自动触发计算，避免人为的干涉。在可信计算安全执行方面，使用基于
如果你有一定神经网络的知识基础，想学习GNN图神经网络，可以按顺序参考系列文章：深度学习GNN图神经网络（一）图的基本知识深度学习GNN图神经网络（二）PyTorchGeometric（PyG）安装深度学习GNN图神经网络（三）模型原理及文献分类案例实战一、前言本文介绍GNN图神经网络的思想原理，然后使用Cora数据集对其中的2708篇文献进行分类。用普通的神经网络与GNN图神经网络分别实现，并对比两者之间的效果。二、总体思想GNN的作用就是对节点进行特征提取，可以看下这个几分钟的视频《简单粗暴带你快速理解GNN》。比如说这里有一张图，包含5个节点，每个节点有三个特征值：节点A的特征值xa=[
文献简介题目IMS-CDA:PredictionofCircRNA-DiseaseAssociationsFromtheIntegrationofMultisourceSimilarityInformationWithDeepStackedAutoencoderModel作者wanglei文献类型期刊文献来源期刊年份IF/分区11.8/SCI一区，中科院TOP原文链接IMS-CDA:PredictionofCircRNA-DiseaseAssociationsFromtheIntegrationofMultisourceSimilarityInformationWithDeepStackedA
1.Googlescholar网址：https://scholar.google.com.hk/?hl=zh-CN如今搜索论文的首选，可以在这里查看论文统计和引用参考文献，还能通过关注作者或者论文获得新论文更新提醒，以及利用自动化推荐来提供一个基本库2.DBLP网址：https://dblp.uni-trier.de/定义：DBLP（DataBasesystemsandLogicProgramming）是计算机领域内对研究的成果以作者为核心的一个计算机类英文文献的集成数据库系统。简介：DBLP按年代列出了作者的科研成果。包括国际期刊和会议等公开发表的论文。DBLP没有提供对中文文献的收录和检索
我在这里寻找一些方向。我已经在这个论坛上搜索了该主题的答案，并陷入困境。我需要知道如何修复我在控制台上发现的JavaScript错误，该错误导致我的画廊图像不出现在我的画廊页面上。他们在那里，但看不见。这是我控制台的复制错误消息。UncaughtReferenceError:moduleisnotdefinedatenvira-min.js?ver=1.6.1.4:9atenvira-min.js?ver=1.6.1.4:9UncaughtTypeError:$(...).enviratopeisnotafunctionatHTMLDocument.((index):325)ati(jquer
0.简介最近几年随着深度学习的发展，现在通过深度学习去预估出景深的做法已经日渐成熟，所以随之而来的是本文的出现《Real-TimeDenseMonocularSLAMwithNeuralRadianceFields》。这篇文章是一个结合单目稠密SLAM和层次化体素神经辐射场的3D场景重建算法，能实时地用图像序列实现准确的辐射场构建，并且不需要位姿或深度输入。核心思想是，使用一个单目稠密SLAM方法来估计相机位姿和稠密深度图以及它们的不确定度，用上述信息作为监督信号来训练NeRF场景表征。代码已经在Github上完成了开源。【搬】NeRF-SLAM：具有神经辐射场的实时密集单目SLAM1.什么是
对STD集合返回的元素(例如map)的引用有效多长时间？例如，在这段代码中:structEmployee{intsalary;stringname;//thekey};mapallemployees;...Employee&Joe=allemployees["JoeSmith"];Joe.salary=150;//change"JoeSmith"'ssalaryassert(allemployees["JoeSmith"].salary==150);//alwaystrue....allemployees["MarkJones"]=Employee();...//No"JoeSmith
