Slide-Transformer:HierarchicalVisionTransformerwithLocalSelf-Attention一、分析1、改进transformer的几个思路：（1）将全局感受野控制在较小区域，如：PVT，DAT，使用稀疏全局注意力来从特征图选择稀疏的键对值，并且在所有查询中共享它们。（2）就是SwinTransformer这条窗口注意力范式，输入被分为特殊设计的窗口，特征在窗口中提取并融合。非常有效，但是有一些局限性，一方面，稀疏全局注意力在捕捉局部特征方面往往较差，并且容易受到关键和值位置的影响，在这些位置，其他区域中的信息特征可能会被丢弃。另一方面，窗口注意
【产品介绍】名称 scholarcy成立/上线时间 2018年具体描述 scholarcy是一个基于AI的在线论文文献摘要总结工具，可以帮助研究人员和学生快速阅读和理解各种类型的文献，如研究论文、报告和书籍章节。 scholarcy可以在几秒钟内读取文献，并将其分解为小块的部分，让用户可以快速评估文献对自己的工作有多重要。还可以识别文献中的关键信息，如研究参与者、数据分析、主要发现和局限性，以及提供参考文献和引用建议。 scholarcy的目标是让用户节省时间和精力，提高阅读效率和质量，避免重复劳动和误解。适用于各种学科领域支持多种语言和格式。可以通过网页、浏览器
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。🍎个人主页：小嗷犬的个人主页🍊个人网站：小嗷犬的技术小站🥭个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录标题和作者摘要创新点ReLU多GPUDropout其他网络结构输入层（Inputlayer）卷积层（C1）卷积层（C2）卷积层（C3）卷积层（C4）卷积层（C5）全连接层（FC6）全连接层（FC7）输出层（Outputlayer）标题和作者ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks，意为使用深度卷积神经网络在ImageN
PaperListComputerVision2DVision3DVisionGaussianSplattingObjectGenerationNeuralRadienceFieldsNovelViewSynthesisSceneGenerationLearningVisualReinforcementLearningRoboticsRoboticManipulation3DManipulationMobileManipulationPre-trainingwithLargeModelRL+roboticsDexterousHandManipulationSim2realHumanMotion
AFGRL:Augmentation-FreeSelf-SupervisedLearningonGraphs文献地址：Augmentation-FreeSelf-SupervisedLearningonGraphsMotivation图对比的正例对构造对增强方法敏感，由于图包含了语义信息和结构信息，因此在对边进行不同增强方法时，可能会影响其语义对不同数据分布的数据集，模型增强的参数需要分别进行调整简单的将其他节点特征看作负样本等同于忽略了图的结构信息，因此不一定从这种样本偏置中获益Comment对BGRL的工作进行了总结，认为BGRL虽然并没有使用负样本，但是利用了图增强技术，因此可能同样会损
翻译论文来源：bitcask-intro.pdf(riak.com)背景介绍Bitcask的起源与Riak分布式数据库的历史紧密相连。在Riak的K/V集群中，每个节点都使用了可插拔的本地存储；几乎任何结构的K/V存储都可以用作每个主机的存储引擎。这种可插拔性使得Riak的处理能够并行化，从而可以在不影响代码库其他部分的情况下改进和测试存储引擎。有很多类似的本地K/V存储系统，包括但不限于BerkeleyDB、TokyoCabinet和Innostore。在评估此类存储引擎时，我们想实现的目标包括：读取或写入每个项目的低延迟高吞吐量，尤其是在写入随机项目的传入流时处理比RAM大得多的数据集的能
2023年，人工智能（AI）领域迎来了前所未有的飞速发展。随着技术的不断突破和革新，AI已经成为引领未来潮流的重要驱动力。在这篇文章中，深入研究了来自不同领域的十篇具有变革性的研究论文，涵盖了语言模型、图像处理、图像生成和视频编辑。随着对人工通用智能（AGI）的讨论揭示了AGI似乎比以往更易接近，一些特色论文探讨了通往AGI的各种路径，如扩展语言模型或利用强化学习进行跨领域的掌握。以下是十篇推荐的研究论文：2023年十篇具有影响力的人工智能研究论文1.Microsoft的AGI火花2.Google发布的PALM-E3.MetaAI发布的LLaMA24.威斯康辛大学、Microsoft和哥伦比亚
@article{zhao2023ddfm,title={DDFM:denoisingdiffusionmodelformulti-modalityimagefusion},author={Zhao,ZixiangandBai,HaowenandZhu,YuanzhiandZhang,JiangsheandXu,ShuangandZhang,YulunandZhang,KaiandMeng,DeyuandTimofte,RaduandVanGool,Luc},journal={arXivpreprintarXiv:2303.06840},year={2023}}论文级别：ICCV2023影响因
这是一篇ICCV2023的文章，主要介绍的是用自监督的方式进行多帧超分的学习Abstract这篇文章介绍了一种基于自监督的学习方式来进行多帧超分的任务，这种方法只需要原始的带噪的低分辨率的图。它不需要利用模拟退化的方法来构造数据，而且模拟退化的方法又可能存在域差异的问题，可能无法匹配真实场景下的图像分布。另外，它也不同于那种同时拍摄手机和高清单反的弱配对的方法，弱配对的方法，需要进行实际的数据的采集，无法实现大规模的数据构造，而且也不用担心会出现手机与单反的颜色差异问题。为了避免模拟退化以及采集数据对的这些问题，文章提出利用自监督学习的方法，从低清带噪图像中直接学习超分模式。文章作者也说，这个
AI视野·今日CS.Robotics机器人学论文速览Fri,5Jan2024Totally11papers👉上期速览✈更多精彩请移步主页DailyRoboticsPapersMachineLearninginRoboticUltrasoundImaging:ChallengesandPerspectivesAuthorsYuanBi,ZhongliangJiang,FelixDuelmer,DianyeHuang,NassirNavab本文回顾了智能机器人超声超声成像系统的最新进展。我们首先介绍机器人超声成像中常用的机器人机制和控制技术及其临床应用。随后，我们重点关注机器学习技术在机器人超声检
