论文传送门：[1]GLM:GeneralLanguageModelPretrainingwithAutoregressiveBlankInfilling[2]Glm-130b:Anopenbilingualpre-trainedmodelGithub链接：THUDM/ChatGLM-6B目录笔记AbstractIntroductionThedesignchoicesofGLM-130BThetrainingstabilityofGLM-130B框架总结1.模型架构2.预训练设置3.训练稳定性4.并行策略和模型配置5.量化和推理优化6.结果分析7.相关工作8.结论和经验教训9.伦理评估10.可复
我正在webview中加载一本书的xhtml页面。当打开一本书并第一次在webview中加载它的页面时一切正常，但是当我返回主屏幕并加载其他书籍时，会显示该书的封面和索引页(cover.xhtml和index.xhtml)那本旧书(打开的第一本书)。所有书籍都一样，即任何书籍的封面和索引页都显示为第一本打开的书。我尝试了很多方法，例如删除webview并重新添加。[selfloadRequest:[NSURLRequestrequestWithURL:[NSURLURLWithString:@"about:blank"]]];,[webViewloadHTMLString:@""bas
个人博客:Sekyoro的博客小屋个人网站:Proanimer的个人网站abs介绍图像融合概念，回顾sota模型，其中包括数字摄像图像融合，多模态图像融合，接着评估一些代表方法介绍一些常见应用，比如RGBT目标跟踪，医学图像检查，遥感监测Intro动机：由于硬件设备的理论和技术限制，单一传感器或单一拍摄设置所拍摄的图像无法有效、全面地描述成像场景图像融合：图像融合能够将不同源图像中的有意义信息结合起来，生成单一图像，该图像包含更丰富的信息，更有利于后续应用由于融合图像的优异特性，图像融合作为一种图像增强方法已被广泛应用于许多领域，例如摄影可视化传统融合方法：在深度学习盛行之前，图像融合已经得到
DAMO-YOLODAMO-YOLO:AReportonReal-TimeObjectDetectionDesign实时目标检测设计报告论文网址：DAMO-YOLO简读论文这篇论文介绍了一个名为DAMO-YOLO的新型目标检测方法,相比YOLO系列的其他方法有着更好的性能。该方法的优势来自于几项新技术:使用了MAE-NAS作为骨干网络,可以自动搜索出不同延迟预算下的优化网络结构。MAE-NAS被称为一种启发式的、免训练的神经架构搜索方法,并且不依赖supernet,主要基于以下几点:1.启发式:MAE-NAS没有采用复杂的搜索算法,而是利用最大熵原理作为指导,构建了一个代理任务快速评估未训练的
ImageBind-LLM:Multi-modalityInstructionTuning论文阅读笔记Method方法BindNetworkRMSNorm的原理及与LayerNorm的对比RelatedWord/PriorWorkLLaMA-Adapter联系我们本文主要基于LLaMA和ImageBind工作，结合多模态信息和文本指令来实现一系列任务。训练中仅使用图像文本信息作为多模态信息提取能力的训练数据（onlyleveragethevision-languagedataformulti-modalityinstructiontuning）。Github代码link.Method方法对于一
AnomalyTransformer是一个由Transformer:AttentionIsAllYouNeed启发出的检测时间序列异常点的无监督学习算法。在这一篇我会深度解析论文算法以及代码的一一对应，让人更方便能读懂和使用源代码。阅读笔记前篇：ICLR2022:AnomalyTransformer论文阅读笔记+代码复现阅读前提你应该大致阅读了AnomalyTransformer论文本体（起码Introduction）你应该下载好了论文代码并安装好了环境。论文源码可以在github上获取：在https://github.com/thuml/Anomaly-Transformer处下载，或者直接
AnomalyTransformer是一个由Transformer:AttentionIsAllYouNeed启发出的检测时间序列异常点的无监督学习算法。在这一篇我会深度解析论文算法以及代码的一一对应，让人更方便能读懂和使用源代码。阅读笔记前篇：ICLR2022:AnomalyTransformer论文阅读笔记+代码复现阅读前提你应该大致阅读了AnomalyTransformer论文本体（起码Introduction）你应该下载好了论文代码并安装好了环境。论文源码可以在github上获取：在https://github.com/thuml/Anomaly-Transformer处下载，或者直接
原文链接：CSDN-脉冲神经网络（SNN）论文阅读（五）-----AAAI-2024时间步长逐渐收缩的SNNShrinkingYourTimeStep:TowardsLow-LatencyNeuromorphicObjectRecognitionwithSpikingNeuralNetworks目录论文信息主要贡献TimestepShrinkageEarlyClassifier完整的SSNN训练算法实验验证及对比目录论文信息论文地址arXiv版本（带有附录）地址由电子科技大学（左琳教授团队）研究人员发表于AAAI2024。主要贡献第一个具有异质性时间步长的SNN论文提出了ShrinkingSN
联邦多视图合成用于元宇宙标题:FederatedMulti-ViewSynthesizingforMetaverse作者:YiyuGuo;ZhijinQin;XiaomingTao;GeoffreyYeLi摘要:元宇宙有望提供沉浸式娱乐、教育和商务应用。然而，虚拟现实（VR）在无线网络上的传输是数据和计算密集型的，这使得引入满足严格的服务质量要求的新颖解决方案变得至关重要。随着边缘智能和深度学习的最近进展，我们开发了一个新颖的多视图合成框架，能够高效地为元宇宙中的无线内容传递提供计算、存储和通信资源。我们提出了一个三维（3D）感知的生成模型，该模型使用一组单视图图像。这些单视图图像被传输给一组
我正在使用UIWebView为iOS开发图书阅读器。目前我正在处理一些基本的HTML文件，但最终会处理ePub。我正在寻找一种合适的方式来设置文本范围的样式。我的范围有点特别，因为它们通常包含三个范围-一个键范围和紧接在前的范围和紧接在后的范围。keyrange可以跨越多个节点，并且可以开始或结束，例如在选择的粗体文本等中。不应将样式写入文件。目前我有一个可行的解决方案如下:document.designMode="on";//Colorthefirstsectionvarselection=window.getSelection();selection.removeAllRanges
