OmniSense:TowardsEdge-AssistedOnlineAnalyticsfor360-DegreeVideosAbstractOmniSense是第一个特别关注实际系统效率的边缘辅助的低延迟和高精度的在线360°视频分析框架,解决了计算和网络资源的挑战。主要实现了以下几方面内容:通过轻量级的球形感兴趣区域(SRoI)预测方法,修剪360°视频帧的冗余信息结合视频内容和网络动态性智能选择视觉模型分析SRoI,优化资源利用率由现有的视觉模型提供支持,不需要设计和重新训练现有模型Introduction360°视频是球面图像,投影到2D平面实现存储和传输。现有的模型大多针对2D透视
[论文地址][代码][MICCAI23]Abstract息肉的准确分割是筛查过程中有效诊断结直肠癌的关键步骤。由于能够有效捕获多尺度上下文信息,普遍采用类似UNet的编码器-解码器框架。然而,两个主要限制阻碍了网络实现有效的特征传播和聚合。首先,跳跃连接仅将单个尺度特征传输到解码器,这可能导致特征表示有限。其次,特征在没有任何信息过滤器的情况下被传输,这对于在解码器处执行特征融合来说效率低下。为了解决这些限制,我们提出了一种新颖的特征增强网络,它利用特征传播增强和特征聚合增强模块来实现更有效的特征融合和多尺度特征传播。具体来说,特征传播增强模块将所有编码器提取的特征图从编码器传输到解码器,而特
ChaoZhang,AngelaBonifati,andM.TamerÖzsu.2023.AnOverviewofReachabilityIndexesonGraphs.InCompanionofthe2023InternationalConferenceonManagementofData(SIGMOD'23).AssociationforComputingMachinery,NewYork,NY,USA,61–68.https://doi.org/10.1145/3555041.3589408ABSTRACT图一直是建模实体和它们之间的关系的自然选择。最基本的图处理运算符之一是可达性查询,
论文题目:DemoSG:Demonstration-enhancedSchema-guidedGenerationforLow-resourceEventExtraction论文来源:EMNLP2023论文链接:2023.findings-emnlp.121.pdf(aclanthology.org)代码链接:https://github.com/GangZhao98/DemoSG0摘要当前大多数事件抽取(EE)方法都专注于高资源场景,这需要大量的带注释数据,难以应用于低资源领域。为了更有效地应对有限资源下的EE问题,我们提出了增强演示引导生成(DemoSG)模型,它从两个方面为低资源EE提供
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基于Java招生报名咨询系统的设计与实现(Springboot框架)文献综述一、引言随着信息技术的快速发展,互联网已经深入到各行各业,为各类业务提供了便捷、高效的服务。在教
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以下是关于“基于JAVA新闻信息管理系统设计与实现(springboot框架)”主题的中文参考文献列表:[1]汪云飞.SpringBoot实战[M].北京:电子工业出版社,
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以下是关于“基于JAVA高校校园学习资料共享系统设计与实现(springboot框架)”主题的中文参考文献列表:[1]汪云飞.SpringBoot实战[M].北京:电子工业
代码:https://github.com/AllminerLab/Code-for-KAERR-master摘要双向推荐系统(RRS)在线上相亲和求职招聘等在线平台中得到了广泛的应用。它们可以同时满足推荐过程中涉及的两方的需求。由于任务本身的特性,与其他推荐任务相比,交互数据相对稀疏。现有的工作主要通过基于内容的推荐方法来解决这个问题。然而,这些方法通常从统一的角度隐式地对文本信息进行建模,这使得捕捉每一方持有的不同意图变得具有挑战性,进一步导致性能有限和缺乏解释性。在本文中,我们提出了一个知识感知的可解释双向推荐系统(Knowledge-AwareExplainableReciprocal
目录摘要IntroductionRelatedWork3InstructGLM3.1Preliminary3.2InstructionPromptDesign3.3节点分类的生成指令调整3.4辅助自监督链路预测4Experiments4.1ExperimentalSetup4.2MainResults4.2.1ogbn-arxiv 4.2.2Cora&PubMed4.3AblationStudy4.4InstructionTuningatLowLabelRatio 5FutureWork论文链接:https://arxiv.org/pdf/2308.07134.pdf摘要 Cha
0.简介对于单目摄像头完成SLAM建图这类操作,对于自动驾驶行业非常重要,《OnlineMonocularLaneMappingUsingCatmull-RomSpline》介绍了一种仅依靠单个摄像头和里程计生成基于样条的在线单目车道建图方法。我们提出的技术将车道关联过程建模为一个二分图的分配问题,并通过结合Chamfer距离、姿态不确定性和横向序列一致性为边赋予权重。此外,文中还精心设计了控制点初始化、样条参数化和优化,以逐步创建、扩展和精化样条。相关的代码已经在Github上开源了。1.主要贡献基于Catmull-Rom样条表示,设计了一个完整的在线车道建图系统,如图1所示。所提出的系统允