写在前面最近文献调研，发现一个研究相近的师兄最近发的几篇文章给的启发性很高，阅读文献的同时也对这几篇文章做个总结，以防自己忘记，也分享给大家。首先，甩出这位大佬的RG:https://www.researchgate.net/profile/Xuan-Tong-3/research最近的研究都是将深度学习应用到气象领域的，比如用深度学习反演葵花、风云卫星夜间云相态产品，利用可解释性方法做气候学诊断分析以及利用深度学习订正全球季节预报模式。论文1. ImprovingBorealSummerPrecipitationPredictionsFromtheGlobalNMMEThroughRes3
Motivation文生图模型对于图像空间组成的控制有限；仅通过文本提示难以精确表达复杂的布局、子式、形状和形式以端到端（e.g.深度图到图像，姿势到图像等）的方式学习大型文生图扩散模型的条件控制具有挑战性（训练数据不足、训练过度拟合或灾难性遗忘）Approach通过锁定模型参数并制作其编码层的可训练副本来保持模型的质量与功能可训练副本和原始锁定模型通过零卷积层连接，权重初始化为零，以便它们在训练过程中逐渐增长。一次确保在训练开始时不会将有害噪声添加到largediffusionmodel的深层特征中，并保护可训练副本中的大规模预训练主干免受这种噪声的破坏。零卷积(zeroconvolutio
求解约束多目标区间优化的交互多属性决策NSGA-II算法作者：陈志旺,陈林,白锌,杨七,赵方亮期刊：控制与决策、2015.05DOI：10.13195/j.kzyjc.2014.0455内容简介针对约束多目标区间优化问题,提出一种交互多属性决策NSGA-II算法.该算法将非线性问题线性化,定义P占优支配关系求出个体的序值,定义区间拥挤距离来区分具有相同序值个体的优劣,采用约束精英策略删除种群中不满足约束的个体.将选出的个体作为方案集,目标函数作为属性集,决策者对于各目标函数的偏好作为属性权重,构建一个多属性决策模型,在进化过程中融入该模型来选取符合决策者偏好的满意解.仿真实验验证了所提出方法的
摘 要基于微信的学生选课系统是利用微信中的小程序功能来实现，自2011年微信诞生以来，微信的使用越来越普遍，尤其最近几年微信旗下的微信小程序因其不占内存，用完即走的特点吸引越来越多用户，使用微信小程序设计的系统也越来越多。本课题利用了发展至今逐渐趋于成熟的小程序来满足学生选课的需求，优化了传统人工选课的流程，使得用户可以通过微信小程序进行选课。本文以实际运用为开发背景,运用软件工程原理和开发方法,它主要是采用java语言技术、springboot框架和mysql数据库来完成对系统的设计。整个开发过程首先对微信小程序的学生选课系统进行需求分析,得出微信小程序的学生选课系统主要功能。接着对微信小程
TimesURL:Self-supervisedContrastiveLearningforUniversalTimeSeriesRepresentationLearning摘要 学习适用于多种下游任务的通用时间序列表示，并指出这在实际应用中具有挑战性但也是有价值的。最近，研究人员尝试借鉴自监督对比学习（SSCL）在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）中的成功经验，以解决时间序列表示的问题。然而，由于时间序列具有特殊的时间特性，仅仅依赖于来自其他领域的经验指导可能对时间序列是无效的，并且难以适应多个下游任务。 在1和2中，研究发现不适当的正负样本构造可能引入不恰当的归纳偏差，既不能保持时
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下文包含：2024年美国大学生数学建模竞赛（美赛）A-F题思路解析、选题建议、代码可视化及如何准备数学建模竞赛（2号发）C君将会第一时间发布选题建议、所有题目的思路解析、相关代码、参考文献、参考论文等多项资料，帮助大家取得好成绩。2024年美国大学生数学建模竞赛于2号早上6点正式开赛（下简称美赛）美赛介绍：美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）是历史最为悠久的一项数学建模赛事，起源于上世纪八十年代，主办方为美国COMAP公司。一共有MCM、ICM两大类型A、B、C、D、E、F六种题型，是唯一的国际性数学建模竞赛。题内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全等众多领域。除了数学建模国赛，
在上一个关于3D目标的任务，是基于普通CNN网络的3D分类任务。在这个任务中，分类数据采用的是CT结节的LIDC-IDRI数据集，其中对结节的良恶性、毛刺、分叶征等等特征进行了各自的等级分类。感兴趣的可以直接点击下方的链接，直达学习：【3D图像分类】基于Pytorch的3D立体图像分类1（基础篇）【3D图像分类】基于Pytorch的3D立体图像分类2（数据增强篇）在开始本次关于3D目标的分割任务前呢，我还是建议先去看看上述较为简单的分类任务，毕竟大多数是相似的，有很高的借鉴意义。一、导言准备一个训练，需要下面这些内容组成：准备数据准备网络搭建训练主模型trainoneepochvalidone
本文介绍AK卷积，传统的卷积有2个缺陷：1、卷积运算在固定大小的窗口运行、无法捕获其他窗口的信息，并且窗口的形状是固定的；2、卷积核的尺寸固定为，窗口大小固定为k，随着k增加，参数会快速增加。针对传统卷积的缺陷，作者提出了AK卷积，AK卷积拥有任意形状和任意的参数。作者在yolov5n和yolov8n上进行了测试，效果非常好。论文地址：AKConv:ConvolutionalKernelwithArbitrarySampledShapesandArbitraryNumberofParameters代码：https://github.com/cv-zhangxin/akconv一、AKConv前
