YoloV8可视化界面GUI本项目旨在基于YoloV8目标检测算法开发一个直观的可视化界面，使用户能够轻松上传图像或视频，并对其进行目标检测。

part1图的分类一、简单图1.1无向图VS有向图无向图：节点之间的边不存在方向，常见的例子有facebook上好友关系、合作发表论文等；在计算机存储中，无法直接表示“无向”这个概念，因此一般通过双向同权图来表示有向图

文章目录1安装endnote之后打开word出现乱码3EndNoteX9插入参考文献常见问题总结4EndNoteX9快速上手教程（毕业论文参考文献管理器）1安装endnote之后打开word出现乱码安装了

大家好，我是木易，一个持续关注AI领域的互联网技术产品经理，国内Top2本科，美国Top10CS研究生，MBA。我坚信AI是普通人变强的“外挂”，所以创建了“AI信息Gap”这个公众号，专注于分享AI全维度知识，包括但不限于AI科普，AI工具测评，AI效率提升，AI行业洞察。关注我，AI之路不迷路，2024谷歌一起变强。一些结论谷歌今天发布了Gemini1.5ProGemini1.5Pro的核心功

它是一种中型多模态模型，针对多种任务的扩展进行了优化，其性能水平与谷歌迄今为止最大的模型1.0Ultra类

NLP论文投稿、LLM交流、论文直播群前段时间Google推出Gemini多模态大模型，展示了不凡的对话能力和多模态能力，其表现究竟如何呢？

图像金字塔的作用及实现图像金字塔简单来说就是用多个不同的尺寸来表示一张图片。如下图，最左边的图片是原始图片，然后从左向右图片的尺寸依次缩小直到图片的尺寸达到一个阈值，这个阈值就是多次缩小图片的最小尺寸，不会有比这更小尺寸的图片了，像这种图片的尺寸逐步递增或递减的多张图层就是图像金字塔，每张不同尺寸的图片都称为图像金字塔的一层。图像金字塔的目的就是寻找图片中出现的不同尺寸的目标（物体、动物等）。im

1、概述在本报告中，我们展示了Gemini系列的最新模型Gemini1.5Pro，这是一个计算效率极高的多模态专家混合模型，能够从数百万个上下文标记中回忆和推理细粒度信息，包括多个长文档和数小时的视频和音频

今天开始写论文了，先胡诌出字数再想怎么修改吧～今天呢，仍旧是手机玩很久，b站是罪魁祸首，我发现，以后没事，控制自己不拿起手机，可能就能节省很多时间…今天，坐在电脑前，就能够主动想起时间控制，脱离懒惰第一步

在ubuntu上使用WPS时，发现没有论文中常用的TimesNewRoman字体，通过运行如下命令行即可安装。

上图是我司总结的大模型经典论文拓扑图，欢迎各位拍砖帮助更新，使得最终能落地到端到端自动驾驶。LLM基础模型核心论文Traininglan

文章目录0前言1课题背景2实现效果3DeepSORT车辆跟踪3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习得交通车辆流量分析**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工

去年的这个时候，我刚错过了一次提交论文的机会，下半年还有最后一次答辩机会否则就挂了。原以为只是读个在职研究生拿个学位而已，不想学习的中途来了二宝，再加上大宝生病四处求

原标题：教程|深度学习+OpenCV，Python实现实时视频目标检测选自PyimageSearch参与：路雪、李泽南使用OpenCV和Python对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码

1.级联分类器在这里，我们学习如何使用objdetect来寻找我们的图像或视频中的对象在本教程中,我们将学习Haar级联目标检测的工作原理。

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论文链接：https://arxiv.org/pdf/2402.09

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在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。

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第三个部分是自己毕业论文的片段，作为对最后一部分的铺垫。最后一个部分（第四部分）是重点，其中还需要资料补充，以证明近代学者是否认可全祖望的四大书院说，证明岳麓书院是否“居

今天是什么日子起床：8:00就寝：3:00天气：多云心情：困纪念日：木~任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：1.变更审核2.N3真题模拟3.职称论文投稿期刊确定改进：1.晚上不要开知乎习惯养成：睡前想第二天穿什么周目标

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。

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“哼，你管我~~~”“不过静啊，我这是在大学的最后的半个学期了，又要搞毕业论文又要答辩的，还要实习，突然压力好大……”宏毅稍微有点emo的感觉。奈静咽下去了几口生煎包，喝了口豆浆。

Lag-Llama:TowardsFoundationModelsforTimeSeriesForecasting摘要本文提出Lag-Llama，在大量时间序列数据上训练的通用单变量概率时间序列预测模型。模型在分布外泛化能力上取得较好效果。模型使用平滑破坏幂律（smoothlybrokenpower-laws）。介绍目前任务主要集中于在相同域的数据上训练模型。当前已有的大规模通用模型在大规模不同数

在原论文《Lag-Llama:TowardsFoundationMo

借此机会，也顺便探索一下整个AI论文的工作应该是什么样子的？AI可以如何帮助我们快速地获取、总结并复现论文。不瞒你说，春节放大假当我还沉浸在老头环

UnsupervisedLearningofVideoRepresentationsusingLSTMs（2015ICML）NitishSrivastava,ElmanMansimov,RuslanSalakhutdinovNotesContributionsOurmodelusesanencoderLSTMtomapaninputsequenceintoafixedlengthrepresent

摘要翻译我们使用长短时记忆（LongShortTermMemory,LSTM）网络来学习视频序列的表征。我们的模型使用LSTM编码器将输入序列映射到一个固定长度的表征向量。之后我们用一个或多个LSTM解码器解码这个表征向量来实现不同的任务，比如重建输入序列、预测未来序列。我们对两种输入序列——原始的图像小块和预训练卷积网络提取的高层表征向量——都做了实验。我们探索不同的设计选择，例如解码器的LST

openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators总感觉有点隔靴搔痒，关键的地方没有说透，这篇文章的最后他们贴上了引用的32篇论文

润色及优化Eg4：论文总结、翻译等ChatGPT4.0的Plugin。Eg5：如何有记忆功能：记忆窗口（Cha

之前那篇《Sora背后的32篇论文》发出后，大家都觉得不错，有很多小伙伴都开始啃论文了。那么我就趁热打铁，把这32篇论文的通俗解读版贴一下。

1.YOLOv5在"零售业库存管理"领域的应用在零售业库存管理中，YOLOv5可以帮助自动化商品识别和库存盘点过程。通过使用深度学习模型来实时识别货架上的商品，零售商可以更高效地管理库存，减少人工盘点的时间和成本。以下是一个使用YOLOv5进行商品识别的Python脚本示例：importcv2importyolov5#初始化YOLOv5模型model=yolov5.YOLOv5(weights="

一、知识蒸馏的来源知识蒸馏（KnowledgeDistillation）源自于一篇由Hinton等人于2015年提出的论文《DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork》

公式后面的编号问题1.问题之前写小论文的时候，都是使用的word自带的公式输入器，因为小论文的公式编号是不需要划分章节的，只需要从1开始往后编号即可。

论文和小说，你喜欢看哪一个？多数人一定会选小说，因为，小说是在讲故事。人对故事有天生的好奇感。2018年特别流行“卖茶叶”的故事。注意，这是一个骗局。

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论文名称：Hydra:ADecentralizedFileSystemforPersistentMemoryandRDMANetworks摘要新兴的字址持久内存（PM）有可能颠覆内存和存储之间的边界。

注1:本文系“无线感知论文速递”系列之一,致力于简洁清晰完整地介绍、解读无线感知领域最新的顶会/顶刊论文(包括但不限于Nature/Science及其子刊;MobiCom,Sigcom,MobiSys,

目录引言背景方法离散化离散化的导数算子速度插值广义的半拉格朗日步重新网格化双向流固耦合和质量守恒原文：Klingner,BryanM.,etal.“Fluidanimationwithdynamicmeshes.”ACMSIGGRAPH2006Papers.2006.820-825.引言使用[Alliezetal.,2005]的方法动态生成不规则的四面体网格根据边界的位置、边界的形状、基于流体和速

Explicit3Dmodel(显示3D模型)4.SPNbasedmodel(基于SPN的模型)5.Residualdepthmodel(残差深度模型)总结前言此篇博文为个人记录向，内容为多篇深度补全相关论文的半详读

论文名称：基于动态权重的一致性哈希微服务负载均衡优化摘要随着互联网技术的发展，互联网服务器集群的负载能力正面临前所未有的挑战。在这样的背景下，实现合理的负载均衡策略变得尤为重要。

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AutoAugment:LearningAugmentationStrategiesfromData摘要研究方法:本文描述了一种名为AutoAugment的简单程序，通过这个程序可以自动寻找改进的数据增强策略。研究设计了一个策略空间，其中策略包含多个子策略，在每个小批量数据中针对每张图片随机选择一个子策略。每个子策略由两个操作组成，每个操作是图像处理函数（如平移、旋转或剪切），以及应用这些函数的概

本研究使用多模态方法探究了与行为监测相关神经反应的年龄差异。该方法将fMRI和ERPs的源定位相结合，对12岁、15岁和成人参与者进行了研究。

（小声bb）一级备考期间感情问题困扰，而且处于找实习时期，而且各种期末考试，所以.....备考期间时间不足...二级的考试时间和毕业冲突，6月论文答辩和各种聚会不断，所以楼主