文章地址一、文章背景论文的意义：HR-MSI与LR-HSI融合的数据集获取困难，文章构建了无监督多注意力引导网络和无监督轻量注意力环形网络来融合MSI和HSI。核心：通过深度学习的方法生成HR-HSI（HSI超分辨率重建）。二、文章成果与重点以随机编码和HR-MSI为输入，反复迭代学习先验，便可获得HR-HSI。采用多注意力模块，NL模块可以更好的保留图像的光谱细节和空间细节，协调注意力模块可以抑制冗余信息。采用轻化注意力块。采用了无监督图像融合模型。三、网络细节（一）无监督多注意力引导网络融合算法框架（与GDD相似，后文会提到）：1.理论a.深度图像先验（DeepImagePrior，DIP
AI视野·今日CS.Sound声学论文速览Tue,2Jan2024Totally7papers👉上期速览✈更多精彩请移步主页DailySoundPapersEnhancingPre-trainedASRSystemFine-tuningforDysarthricSpeechRecognitionusingAdversarialDataAugmentationAuthorsHuimengWang,ZengruiJin,MengzheGeng,ShujieHu,GuinanLi,TianziWang,HaoningXu,XunyingLiu迄今为止，构音障碍语音的自动识别仍然是一项极具挑战性的任务
Triton:AnIntermediateLanguageandCompilerforTiledNeuralNetworkComputationsAbstract深度学习领域新颖研究想法的验证和部署通常受到某些基本原语高效计算内核的可用性限制。特别是，无法利用现有供应商库（例如cuBLAS、cuDNN）的操作面临着设备利用率不佳的风险，除非由专家编写自定义实现——通常以牺牲可移植性为代价。因此，开发新的编程抽象来以最小的性能成本指定自定义深度学习工作负载变得至关重要。我们提出了Triton，一种以图块（tile）概念为中心的语言和编译器，即静态形状的多维子数组。我们的方法围绕：基于C语言和基于
论文阅读笔记AI篇——Transformer模型理论+实战（二）第二遍阅读（通读）2.1Background2.2ModelArchitecture2.2.1EncoderandDecoderStacks2.2.2ScaledDot-ProductAttention2.2.3Multi-HeadAttention2.3WhySelf-Attention2.4Training2.5Results2.6Conclusion资源地址Attentionisallyouneed.pdf(0积分)-CSDN第二遍阅读（通读）图1——Transformer结构图图2——Attention结构图2.1Back
2024华数杯国际大学生数学建模A题思路模型代码论文：1.17上午第一时间更新，详细内容见文末名片问题A：来自日本的放射性废水背景2011年3月，日本东海岸发生的地震引发了福岛第一核电站的事故。一场大规模海啸摧毁了该核电站的冷却系统，导致三个核反应堆熔毁，核燃料碎片熔化。为了冷却熔化的核燃料，海水不断地注入反应堆，产生大量被放射性核素污染的冷却水。2023年8月24日，尽管遭到了各国人民的反对，日本政府还是开始强行将经过处理过的福岛放射性废水排放入太平洋。被放射性核素污染的放射性废水总量超过100万吨。整个项目预计将至少持续30年。附录是由日本政府宣布的四轮排放计划。这些核废水含有氚，一种放射
文章目录AccurateDecentralizedApplicationIdentificationviaEncryptedTrafficAnalysisUsingGraphNeuralNetworks摘要存在的问题论文贡献1.背景/威胁模型2.DApp流的图结构3.GraphDApp4.实验评估5.移动应用识别评价总结论文内容工具数据集AccurateDecentralizedApplicationIdentificationviaEncryptedTrafficAnalysisUsingGraphNeuralNetworks中文题目：通过使用图神经网络的加密流量分析来准确地识别分散应用程序
简介造成shapemiss主要由三个原因:外部遮挡。前方物体挡住了后面的物体，使得传感器难以感知到后面的物体。信号丢失。由于目标的材质或者传感器的原因，一部分传感器信号丢失，使得传感器难以感知这个区域自身遮挡。物体自身的靠近传感器的部分遮挡住了远离传感器的部分。shapemiss的影响：以前的工作都没有考虑目标形状，只是对box监督从而优化模型参数，PartA2里增加了对部分形状（激光雷达检测到的形状）的监督X,D,Sob,Soc分别代表box中心、boxsize、观察到的目标形状、丢失的目标形状只对box监督的参数优化：对box和部分形状监督的参数优化：完整目标形状：预测感兴趣区域的形状占有
一、motivation作者这里认为传统个目标检测的anchor/anchorpoint其实跟detr中的query作用一样，可以看作query（1）densequery：传统目标检测生成一堆密集anchor，但是onetomany需要NMS去除重复框，无法endtoend。（2）sparequery在one2one：egDETR，100个qeury，数量太少造成稀疏监督，收敛慢召回率低。（3）densequery在one2one：密集的query会有许多的相似的query，会导致相似的query却分配矛盾的label的情况，优化困难低效。从下面的图(针对one2one)也可以观察【黑色的线，
来源：投稿作者：橡皮编辑：学姐论文链接：https://arxiv.org/pdf/2307.15131项目主页：https://windingwind.github.io/seal-3d/摘要：随着隐式神经表征或神经辐射场（NeRF）的普及，人们迫切需要与隐式三维模型交互的编辑方法，以完成重建场景的后期处理和三维内容创建等任务。虽然以前的作品从不同角度探索了神经辐射场编辑，但它们在编辑灵活性、质量和速度方面受到限制，无法提供直接的编辑响应和即时预览。关键的挑战在于如何构想一种本地可编辑的神经表征，它能直接反映编辑指令并即时更新。为了弥补这一缺陷，我们提出了一种新的隐式表征交互式编辑方法和系统
AAAI是国际顶级人工智能学术会议，属于CCFA类，在人工智能领域享有盛誉。今年的AAAI会议投稿量突破了历史记录，共有12100篇投稿（主赛道），最终录用2342篇，录用率为23.75%。对比前几年有了很大的提升：本次AAAI2024会议将于2024年2月20日至27日在加拿大温哥华会议中心举行。大家可以期待下~另外，为了帮同学们提前领略学术前沿趋势，了解大佬们的最新想法，我就先整理了一部分AAAI2024已录用论文来和大家分享，目前共有29篇，涉及图神经网络、时间序列、多模态、异常检测等热门研究方向。完整的论文录用清单也给整理啦。也欢迎中稿的同学在评论区分享~全部论文及录用清单看文末图神经
