OS-Copilot:TowardsGeneralistComputerAgentswithSelf-Improvement前言ABSTRACT1INTRODUCTION2THEOS-COPILOTFRAMEWORK2.1PLANNER2.2CONFIGURATOR2.2.1DECLARATIVEMEMORY2.2.2PROCEDURALMEMORY2.2.3WORKINGMEMORY2.3ACTOR3THEFRIDAYAGENT3.1ARUNNINGEXAMPLE3.2SELF-DIRECTEDLEARNING4EXPERIMENTS4.1MAINRESULTS4.2SELF-DIRECTE
Michael.W基于Foundry精读Openzeppelin第47期——SafeERC20.sol0.版本0.1SafeERC20.sol1.目标合约2.代码精读2.1safeTransfer(IERC20token,addressto,uint256value)internal2.2safeTransferFrom(IERC20token,addressfrom,addressto,uint256value)internal2.3safeApprove(IERC20token,addressspender,uint256value)internal2.4safeIncreaseAllow
【CV论文精读】【BEV感知】BEVDet:High-PerformanceMulti-Camera3DObjectDetectioninBird-Eye-ViewBEVDet：鸟瞰下的高性能多摄像机三维目标检测0.论文摘要自动驾驶感知周围环境进行决策，这是视觉感知中最复杂的场景之一。范式创新在解决2D目标检测任务中的成功激励我们寻求一种优雅、可行和可扩展的范式，从根本上推动该领域的性能边界。为此，我们在本文中贡献了BEVDet范式。BEVDet在鸟瞰视图（BEV）中执行3D目标检测，其中大多数目标值被定义，并且可以方便地执行路线规划。我们只是重用现有的模块来构建它的框架，但通过构建一个独占的
论文网址：[2307.10181]Community-AwareTransformerforAutismPredictioninfMRIConnectome(arxiv.org)论文代码：GitHub-ubc-tea/Com-BrainTF:TheofficialPytorchimplementationofpaper"Community-AwareTransformerforAutismPredictioninfMRIConnectome"acceptedbyMICCAI2023英文是纯手打的！论文原文的summarizingandparaphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法
继TimeSformer模型之后，咱们再介绍两篇来自FacebookAI的论文，即MultiscaleVisionTransformers以及改进版MViTv2:ImprovedMultiscaleVisionTransformersforClassificationandDetection。本文由深圳季连科技有限公司AIgraphX自动驾驶大模型团队编辑。如有错误，欢迎在评论区指正。由于本司大模型组最近组织阅读的论文较多，为理清相互之间的脉络，画草图如下MViT，MultiscaleVisionTransformersMViT就是Transformer和多尺度分层建模相融合的产物。Abstr
第一次来请先看这篇文章：【图像拼接（ImageStitching）】关于【图像拼接论文精读】专栏的相关说明，包含专栏使用说明、创新思路分享等（不定期更新）图像拼接系列相关论文精读SeamCarvingforContent-AwareImageResizingAs-Rigid-As-PossibleShapeManipulationAdaptiveAs-Natural-As-PossibleImageStitchingShape-PreservingHalf-ProjectiveWarpsforImageStitchingSeam-DrivenImageStitchingParallax-tol
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今天读的论文题目是IsSpace-TimeAttentionAllYouNeedforVideoUnderstanding?FacebookAI提出了一种称为TimeSformer视频理解的新架构，这个架构完全基于transformer，不使用卷积层。它通过分别对视频的时间和空间维度应用自注意力机制，有效地捕捉动作的时空特征。自transformer提出以来，在NLP领域得到了非常广泛的使用，是机器翻译以及语言理解中最常用的方法。相比于现在的3DCNN，TimeSformer训练要快3倍，推理的时间为它的1/10。除此之外，TimeSformer可以在更长的视频片段上训练更大的模型。当前的3D
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