论文阅读三——端到端的帧到凝视估计主要内容研究问题文章的解题思路文章的主要结构论文实验关于端到端凝视估计的数据集3种基线模型与EFE模型的对比在三个数据集中与SOTA进行比较问题分析重要架构U-Net基础知识主要内容文章从端到端的方法出发，提出了根据heatmap和sprasedepthmap生成凝视原点和通过图像帧获得凝视方向，将两者结合获得注视点（PoG），和先前传统的通过裁剪人脸眼睛和脸部特征有所区别，并且PoG误差较之前的小。研究问题文章所需要解决的问题是远程基于网络摄像头的凝视估计，即如何通过通过单个用户面向的、远程放置的摄像头捕捉用户的图像，然后利用这些图像来估计用户的凝视方向的问

论文名称：PerformanceAnalysisofMachineLearningCenteredWorkloadPredictionModelsforCloud摘要由于异构服务类型和动态工作负载的高变异性和维度，资源使用的精确估计是一个复杂而具有挑战性的问题。在过去几年中，资源使用和流量的预测已受到研究界的广泛关注。许多基于机器学习的工作负载预测模型通过利用其计算能力和学习能力得以发展。本文提出了第一篇系统调查、基于性能分析的比较研究，涉及多样化的基于机器学习的云工作负载预测模型。从预测资源管理的重要性开始讨论，接着介绍了这些工作负载预测模型的框架描述、操作设计、动机和挑战。将不同预测方法的

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介绍摘要在目标检测任务中，多尺度特征对于编码具有尺度变化的对象至关重要。采用经典的自顶向下和自底向上特征金字塔网络是提取多尺度特征的常用策略。然而，这些方法存在特征信息的丢失或降级问题，损害了非相邻层次之间融合效果。本文提出了一种渐近特征金字塔网络（AFPN），以支持非相邻层次之间的直接交互。AFPN通过融合两个相邻的低级特征启动，并渐进地将更高级别的特征纳入融合过程。通过这种方式，可以避免非相邻层次之间较大的语义差距。考虑到每个空间位置的特征融合过程中可能出现多对象信息冲突的潜力，进一步利用自适应空间融合操作来缓解这些不一致。我们将所提出的AFPN纳入两阶段和单阶段目标检测框架中，并使用MS

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