博主介绍：黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！如果需要联系我，可以在CSDN网站查询黄菊华老师在文章末尾可以获取联系方式一、研究背景和意义研究背景随着互联网技术和移动设备的快速发展，人们的阅读方式正在发生深刻的变化。传统的纸质书籍逐渐被电子书所取代，而在线小说作为电子书的重要组成部分，更是受
WangH,ChenY,MaC,etal.Multi-ModalLearningWithMissingModalityviaShared-SpecificFeatureModelling[C]//ProceedingsoftheIEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2023:15878-15887.【论文概述】本文的核心思想是提出一种名为“共享-特定特征建模（ShaSpec）”的方法，用于处理多模态学习中的缺失模态问题。该方法在训练和评估期间利用所有可用的输入模态，通过学习共享和特定的特征来更好地表示输入数据。这是通过基
paper：Multi-ConDoS:MultimodalContrastiveDomainSharingGenerativeAdversarialNetworksforSelf-SupervisedMedicalImageSegmentation存在的问题： 现有的自监督医学图像分割通常会遇到域偏移问题(也就是说,预训练的输入分布不同于微调的输入分布)和/或多模态问题(也就是说,它仅基于单模态数据,无法利用医学图像丰富的多模态信息)。针对这些问题，本文提出多模态对比域共享(Multi-ConDoS)生成对抗网络，实现有效的多模态对比自监督医学图像分割。ConDoS具有以下3个
Self-SupervisedDiscriminativeFeatureLearningforDeepMulti-ViewClustering文章链接聚类结构不明确的某些视图所带来的负面影响，导致多视图聚类性能较差，所以本文提出SDMVC。深度编码器用来独立的学习每个视图；为了利用互补信息，将所有视图的嵌入特征串联起来形成全局特征，可以克服某些视图聚类结构不清晰的负面影响。以自监督的方式获得伪标签，建立统一的目标分布，进行多视图判别特征学习。在此过程中，可以挖掘全局判别信息来监督所有视图，从而学习到更多的判别特征，进而用于更新目标分布。此外，这种统一的目标分布可以使SDMVC学习一致的聚类分配
PairLIE论文阅读笔记论文为2023CVPR的LearningaSimpleLow-lightImageEnhancerfromPairedLow-lightInstances.论文链接如下：openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Fu_Learning_a_Simple_Low-Light_Image_Enhancer_From_Paired_Low-Light_Instances_CVPR_2023_paper.pdf文章目录PairLIE论文阅读笔记出发点创新点模型设计及其损失出发点1.However,collectinghigh-
Müller-FranzesG,Müller-FranzesF,HuckL,etal.FibroglandularTissueSegmentationinBreastMRIusingVisionTransformers–Amulti-institutionalevaluation[J].arXivpreprintarXiv:2304.08972,2023.【代码开放】本文创新点一般，只做简单总结【论文概述】本文介绍了一项关于乳房MRI中纤维腺体组织分割的研究，主要内容是开发并评估了一种基于变压器架构的神经网络模型（TraBS），用于多机构MRI数据中的乳房分割。这项研究显示，TraBS模型在内
代码 原文地址 预备知识：1.什么是标记索引（tokenindices）？标记索引是一种用于表示文本中的单词或符号的数字编码。它们可以帮助计算机理解和处理自然语言。例如，假如有一个字典{"我":1,"是":2,"Bing":3,".":4}，那么文本"我是Bing."的标记索引就是[1,2,3,4]。不同的模型或任务可能使用不同的字典或编码方式，因此标记索引也可能有所不同。 2.什么是交替段落标记索引（alternatingsegmenttokenindices）？交替段落标记索引是一种用于区分文档中不同句子的方法。它可以帮助PLM更好地理解文档的结构和语义。具体来说，就是在每个句子的开头和结
个人阅读笔记，如有错误欢迎指出!会议：NDSS2022 [2009.03561]LocalandCentralDifferentialPrivacyforRobustnessandPrivacyinFederatedLearning(arxiv.org)问题： 尽管联邦学习能在一定程度上保护数据隐私，但也存在隐私和鲁棒性漏洞主要贡献： 首次发现LDP和CDP都可以抵御后门攻击 发现仅在FL的非攻击者上应用LDP可以提高后门攻击的准确性 LDP和CDP可以防止（白盒）成员推断 LDP与CDP均不能防御属性推断攻击
我必须为iOS开发一个电子书阅读器应用程序，它将在窗口中一次显示2页电子书。我应该采取什么方法连续显示2个页面(WebView必须是连续的)？ 最佳答案 解决方案是修改固定UIWebView中显示内容大小的css属性，然后减半NSString*insertRule1=[NSStringstringWithFormat:@"addCSSRule('html','padding:0px;height:%fpx;-webkit-column-gap:0px;-webkit-column-width:%fpx;')",webView.fra
JointShared-and-SpecificInformationforDeepMulti-ViewClustering摘要多视图数据描述了具有不同特征模态的图像样本，从而为数据提供了更全面的描述。它的三个基本特征，即共识、互补和冗余，决定了它在计算机视觉任务中的性能。在本文中，我们有效地利用上述三个特征，提出了一种具有联合共享和特定信息(JSSI)的深度学习方案进行多视图聚类。为了促进共识，JSSI通过对抗性相似性约束提取多视图数据的共享信息，该约束是通过分类和判别交互实现的。为了减少冗余，JSSI分离出特定于视图的特征，并通过差异约束防止它们干扰共享特征。为确保互补性，JSSI对齐共享
