@article{li2024crossfuse,title={CrossFuse:Anovelcrossattentionmechanismbasedinfraredandvisibleimagefusionapproach},author={Li,HuiandWu,Xiao-Jun},journal={InformationFusion},volume={103},pages={102147},year={2024},publisher={Elsevier}}论文级别：SCIA1影响因子：18.6📖[论文下载地址]💽[代码下载地址]文章目录📖论文解读🔑关键词💭核心思想🪅相关背景知识🪢网络结
写在前面国际万维网会议（ProceedingsoftheACMWebConference，简称WWW）是互联网技术领域最重要的国际会议之一。今年的WWW将在美国德克萨斯州举行。本届会议共收到了1900篇论文，接收365篇，录用率为19.2%。本文介绍了WWW2023中收录的几篇量化交易相关的论文。论文标题：KnowYourTransactions:Real-timeandGenericTransaction SemanticRepresentationonBlockchain&Web3Ecosystem作者单位：中山大学论文链接：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.11
一、背景IEEETIE作为控制领域的TOP期刊，接收机器人、控制、自动驾驶、仪器和传感等方面的论文，当然范围不止这些，感兴趣的可以自行登录TIE官网查看。所投稿论文必须经过实验验证，偏工程应用类，当然也必须有方法上的创新。其姊妹期刊IEEETransactionsonIndustrialInformatics（TII工业信息）更偏理论、公式上的推导等。但近几年来，论文越来越难投，所有的方法基本都要有实验验证，所以两者区别越来越小。TIE官网：https://www.ieee-ies.org/pubs/transactions-on-industrial-electronics注意：2020年7
#0简介今天学长向大家介绍适合作为毕设的项目：毕设分享基于Python实现的新闻搜索引擎(源码+论文)项目获取：https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing基于Python实现的新闻搜索引擎一、Scraper-爬虫使用的库有：requestsBeautifulSoup4爬虫分为两部分，网络通信部分（scraper.py）与适配器（adapers/*.py）部分。1.1网络通信部分网络部分也分为两部分：第一部分是初始化部分，使用适配器提供的链接，下载数据后发给适配器（适配器用这些链接捕获哪些链接是下一步需要爬取的）第二部分是爬取新闻的部分，适配器在前一
对齐语言模型的通用和可迁移对抗攻击 论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.063871.Motivation之前的越狱攻击方法可以通过对有害请求添加对抗前缀或后缀来破解对齐的LLM，以产生有害的答案。然而，由于这些前/后缀的不自然性，这些对抗性prompt可以通过简单的困惑检测器轻松防御。本文提出是否可以利用LLM的上下文学习(ICL)能力来使用自然语言越狱LLMs。利用模型的上下文学习能力，我们可以通过首先向LLM展示另一个有害的查询-答案演示来诱导LLM生成所需的内容。此外，由于这个对抗演示也使用自然语言，因此上下文攻击也更加隐蔽，更难被发现2. MethodI
FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation（FCN）是全卷积神经网络，是全卷积网络在语义分割领域的革命性之作。图1：全卷积网络可以有效地学习对语义分割等每像素任务进行密集预测。一、论文理解1.1概述作者提出了一种全卷积网络（FCN），并将其应用于语义分割任务中，取得了当前最先进的效果，也在后续的发展中，给研究人员们提供了新的思路。【背景小知识】为何叫全卷积？在此之前，卷积网络是总所周知的，在卷积网络之前是全连接网络。通常的“100个输入值，1个输出值”这是简单的单层网络或说是感知机，每个输入值对应有一个w和b权值，汇总相加“每个输入值经过
文章目录论文基本信息摘要1.引言2.相关工作3.PROPOSEDSCHEME4.实验和讨论5.总结补充论文基本信息《ICRA:AnIntelligentClusteringRoutingApproachforUAVAdHocNetworks》《ICRA:无人机自组织网络的智能聚类路由方法》Publishedin:IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems(Volume:24,Issue:2,February2023)摘要依赖无人机的海洋监测系统作为获取海洋形势信息的重要手段，越来越受到世界各国的关注，对任务的需求不断增长。在无人机自组网
论文原文：AGraphDeepLearning-BasedFaultDetectionandPositioningMethodforInternetCommunicationNetworks一种基于图深度学习的互联网通信故障检测与定位方法1引言 新一代互联网在现代社会中，互联网接入的规模正在逐渐扩大。根据深度学习IC发布的最新报告，近一半已经成为网民[1]。互联网的不断普及也使计算机网络对我们的生活越来越重要。计算机网络已经开始渗透到我们生活的各个方面，如购物、医疗、工作等[2]。可以说，现在没有互联网，我们不能移动一步[3]。然而，随着互联网规模的普及和不断增长，网络的规模也变
TC2022Paper，元数据论文阅读汇总“multiplemetadataserver(MDS)”多个元数据服务器“localitypreservinghashing(LPH)”局部保持哈希“MultipleSubsetSumProblem(MSSP).”多子集和问题“polynomial-timeapproximationscheme(PTAS)”多项式时间近似方法背景分布式元数据的挑战目前的分布式文件系统被设计用于支持PB规模甚至EB规模的数据存储。元数据服务负责管理文件属性信息和全局命名空间树，对系统性能至关重要。元数据是描述文件系统组织和结构的数据，包括文件属性、文件块指针等[1]。
文章目录AdvFilter:PredictivePerturbation-awareFilteringagainstAdversarialAttackviaMulti-domainLearning背景贡献相关工作对抗性去噪防御对抗性训练防御其他对抗性防御方法一般图像去噪创新公式方法多域学习实验AdvFilter:PredictivePerturbation-awareFilteringagainstAdversarialAttackviaMulti-domainLearning来源：ACMMM2021作者：YihaoHuang1,QingGuo2†,FelixJuefei-Xu3,LeiMa4
