论文地址：https://arxiv.org/pdf/2202.05263.pdf复现源码：https://github.com/dvlab-research/BlockNeRFPytorch概述 Block-NeRF是一种能够表示大规模环境的神经辐射场（NeuralRadianceFields）的变体，将NeRF扩展到渲染跨越多个街区的城市规模场景。该方法将场景分解为单独训练的NeRF，使渲染时间与场景大小解耦，并允许对环境进行每个街区的更新。Block-NeRF为每个单独的NeRF添加外观嵌入（appearanceembeddings）、学习姿态优化（learnedposerefinem
在音视频通信中，网络抖动和延迟是常见的问题，会导致音视频质量下降和用户体验不佳。为了解决这些问题，WebRTC引入了JitterBuffer（抖动缓冲区）这一重要组件。JitterBuffer是一个缓冲区，用于接收和处理网络传输中的音频和视频数据。它的主要作用是解决网络抖动和延迟带来的问题，以提供更稳定和流畅的音视频传输。JitterBuffer通过调整数据包的接收和播放时间，使得音视频数据能够按照正确的顺序和时序进行解码和播放。本文将从webrtc源码分析jitterbuffer的实现，版本m98。一、RTP数据包接收及解析1、RTP包接收流程跟P2P时的流程相似，从底层socket读取数据
2023.07.10虽说目前已经有频谱效率更高的叠加导频设计，但是这篇论文堪称OTFS嵌入式导频的经典之作，经常被其他论文引用，左思右想觉得还是有必要重新阅读并记录学习过程。（注：关于MIMO的部分暂未深入）。【OTFS与信号处理：论文阅读】EmbeddedPilot-AidedChannelEstimationforOTFSinDelay–DopplerChannel一、前言1.1写在前面1.2中心思想1.3INTRODUCTION二、系统模型2.1基本OTFS概念/符号2.2OTFS输入输出分析（重头戏来了！）case1：整数多普勒频移case2：分数多普勒频移三、嵌入式信道估计（SISO
有谁知道如何为KindleFireSilk浏览器阅读View正确实现CSS类？KindleFire6.3Update添加了“阅读View”:WithReadingViewonSilk,thecontentthatyou'reinterestediniselevatedabovetheclutterinareading-optimized,singlescreenview(evenformulti-pagearticles).Thefullpageisstillavailableinthebackground,allowingyoutoeasilytogglebacktoatraditi
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我们可以使用说抱歉，此网站需要JavaScript才能运行。宣布网站不支持屏幕阅读器的类似方式是什么？类似于Sorry,....(简短的背景故事:这是一个依赖于从不使用文字的想法的应用程序。它严重依赖图像来传达信息。宣布任何内容用口语。) 最佳答案 屏幕阅读器在浏览器之上工作，因此没有直接的方法(只是一些复杂的Flashtechniques)来检测何时有人在使用它。最好的办法是将警告放在内容的开头，并对视力正常的用户隐藏。Thisarticle提到了几种技术。.hidden{position:absolute;left:-10000
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来源：北京交通大学硕士学位论文，2022摘要电网拓扑形态多样，重构场景频繁，，传统故障定位方法的单一阈值设定无法满足要求，基于人工智能的配电网故障定位技术具有很大的应用潜力，但仍存在着拓扑关联性差、泛化能力弱、难以兼顾灵敏性与多场景适应性等问题。以装设有微型同步相量测量装置的小电流接地配电网为研究对象，以图神经网络技术为载体提升故障特征与配电网拓扑之间的融合深度，通过拓扑-数据的结合构建基于图神经网络的配电网故障定位模型，解决考虑拓扑变化和多拓扑形态下的配电网故障区段定位问题。主要成果：不同拓扑形态和网络重构下需要提取故障特征，对配电网建模，结合电网拓扑和数据特征；图卷积神经网络配电网故障定位
论文相关论文标题：Labelpromptformulti-labeltextclassification（基于提示学习的多标签文本分类）发表时间：2023领域：多标签文本分类发表期刊：AppliedIntelligence（SCI二区）相关代码：无数据集：无摘要多标签文本分类由于其实际应用而受到学者的广泛关注。多标签文本分类的关键挑战之一是如何提取和利用标签之间的相关性。然而，在一个复杂和未知的标签空间中，直接建模标签之间的相关性是相当具有挑战性的。在本文中，我们提出了一种标签提示多标签文本分类模型（LP-MTC），该模型受到预先训练语言模型的启发。具体来说，我们设计了一套多标签文本分类的模板
论文来源：LiM,LiuY,LiuX,etal.TheDeepLearningCompiler:AComprehensiveSurvey[J].2020.DOI:10.1109/TPDS.2020.3030548.这是一篇关于深度学习编译器的综述类文章。什么是深度学习编译器深度学习（DeepLearning）编译器将深度学习框架描述的模型在各种硬件平台上生成有效的代码实现，其完成的模型定义到特定代码实现的转换将针对模型规范和硬件体系结构高度优化。具体来说，它们结合了面向深度学习的优化，例如层融合和操作符融合，实现高效的代码生成。此外，现有的编译器还采用了来自通用编译器（例如LLVM）的成熟工具
