游戏引擎综述

2020年广西中医专长医师资格考核报名与培训

广西中医医术确有专长人员医师资格考核注册管理实施细则》，其中第七条：“经多年中医医术实践的，申请参加医师资格考核”，广西去年已进行一次尝试，从今年开始还有四年这种考核方式的机会，即是通过申请，填写3000字医术专长综述及其他表格后
1a1b0fe0015b·2023-11-22 03:52

游戏引擎启示录

游戏引擎基础（一）（渲染和构造3D世界）来源：IIEEG03-22-2011第1部分:游戏引擎介绍，渲染和构造3D世界介绍自Doom游戏时代以来我们已经走了很远。
huodianyan·2023-11-22 02:56

18LLM4SE革命性技术揭秘：大型语言模型LLM在软件工程SE领域的全景解析与未来展望 - 探索LLM的多维应用、优化策略与软件管理新视角【网安AIGC专题11.15】作者汇报 综述

LargeLanguageModelsforSoftwareEngineering:ASystematicLiteratureReview写在最前面论文名片课堂讨论RQ1部分：LLMs的选择和优化RQ2部分：LLMs的数据集大小RQ3部分：LLMs在软件开发中的应用关于综述论文的写作
是Yu欸·2023-11-22 01:10

Multi-modal Sensor Fusion for Auto Driving Perception: A Survey（自动驾驶感知多模态传感器融合综述）

在这片文章中，作者对于现有的基于多模态自动驾驶感知任务方法进行了文献综述。作者对于超过50片论文进行了一个详细的分析，利用感知传感器（包括激光雷达和相机）试图解决目标检测和语义分割的任务。
qaaaaaaz·2023-11-22 01:43

论文阅读：A Critical Review of Recurrent Neural Networks for Sequence Learning

作者：ZacharyC.LiptonUCSD一、论文所解决的问题现有的关于RNN这一类网络的综述太少了，并且论文之间的符号并不统一，本文就是为了RNN而作的综述二、论文的内容（0）整体一览由前馈神经网络
xizero00·2023-11-21 18:34

值得收藏的 9 款适用于 Windows 的 PDF 转换器软件

在本次综述中，我们将向您展示适用于Windows11的最佳PDF转换器软件列表。无论您想要将PDF转换为Word、Excel、PowerPoint，还是想要使扫描
分享者花花·2023-11-21 17:01

中国造纸行业发展趋势与盈利前景展望报告2022-2027年

第一章2019-2022年造纸行业节能减排的宏观环境分析第二章2019-2022年造纸工业经济运行分析2.1中国造纸工业发展概况2.1.1行业发展综述2.1.2产业发展特征2.22019-2022年中国造
HSXHYJY88·2023-11-21 17:07

esb 和 开源esb_ESB综述第一部分：定义ESB

esb和开源esb埃森哲首席技术官唐·里珀特（DonRippert）最近的采访主题是，SOA的全部潜力还需要五年的时间。但是，被采访掩盖的是一个简单的断言-企业服务总线（ESB）的使用是实现ESB的全部潜力的四个步骤中的第三步。DonRippert模型的步骤如下：使用可扩展标记语言（XML）以更标准的方式使用应用程序接口。采取一些业务流程并将其转变为Web服务。介绍和充分利用企业服务总线。业务流程
cunfu6353·2023-11-21 13:17

C#3.0与.NET

第一章.NET之道本章的目的在于为本书其余部分建立起一个概念性的框架，由.NET之前各种技术的局限性和复杂性开始，然后综述了.NET和C#是如何试图简化这种状况的。
MoFzAgel·2023-11-21 12:58

谈一谈游戏AI - 综述

成功者总是善于发现“可学之处”，执着精进；失败者总是善于发现“不可学之处”，怨天尤人。郑重说明：本文适合对游戏开发感兴趣的小白初学者，本人力图将事物用简单的语言表达清楚，但水平有限，能力一般，文章如有错漏之处，还望批评指正。最近，人工智能应用chatGPT火遍全球。今天，我想开一个小专题，谈一谈游戏AI。但此AI非彼AI，形式和机制差别巨大，相同的是，两者都创造了价值。AI，全称为Artifici
零壹协奏·2023-11-21 11:42

【综述-遥感图像】

Panchromaticandmultispectralimagefusionforremotesensingandearthobservation:Concepts,taxonomy,literaturereview,evaluationmethodologiesandchallengesahead（遥感和地球观测的全色和多光谱图像融合：概念、分类、文献审查、评价方法和今后的挑战-----202
小郭同学要努力·2023-11-21 10:43

【光谱超分辨率：综述】

Spectralsuper-resolutionmeetsdeeplearning:Achievementsandchallenges（面向深度学习的光谱超分辨率：成就和挑战）光谱超分辨率是一种从RGB图像获取高光谱图像的重要技术，可以有效地克服高光谱图像获取成本高、空间分辨率低的缺点。从线性插值到稀疏恢复，光谱超分辨率技术得到了快速发展。在过去的五年里，随着深度学习在各种计算机视觉任务中的起飞，
小郭同学要努力·2023-11-21 10:43

深度学习图像融合_从网络设计到实际应用，深度学习图像超分辨率综述

选自arXiv作者：ZhihaoWang、JianChen、StevenC.H.Hoi机器之心编译参与：王淑婷、张倩图像超分辨率(SR)研究已经利用深度学习技术取得了重大进展，本文旨在系统性地综述这些进展
weixin_39816260·2023-11-21 10:11

基于生成对抗性网络的单图像超分辨率技术综述

论文：AreviewonSingleImageSuperResolutiontechniquesusinggenerativeadversarialnetwork单图像超分辨率(SISR)是一种从低分辨率(LR)图像中获得高像素密度和精细细节，以获得升级和更清晰的高分辨率(HR)图像的过程。在过去的十年中，基于卷积神经网络(CNN)的SISR在生成×3大小的超分辨率图像方面取得了令人印象深刻的成果
水水水淼·2023-11-21 10:34

光谱图像超分辨率综述

光谱图像超分辨率综述简介论文链接：AReviewofHyperspectralImageSuper-ResolutionBasedonDeepLearningUpSample网络框架1.Front-endUpsampling
Miracle Fan·2023-11-21 10:28

廿壹-爬 URL 、Python 异步 、Supervisor 安装配置等事宜

1.综述伪代码可以参考《廿-爬URL以及分词情绪分析初步设想》，才发现这个要做一整天才做得出来，不过大部分时间都是用来部署服务器。
小秉子·2023-11-21 10:31

积极心理学期末小总结

2.担当是最大的成长，积极抓住担当的机会，期间做了一次课堂综述。感谢冯一飞等老师给我的学习成长的机会，通过做课程综述，能更好的进行学习提高，逼迫自己不掉队，下一次我还
快乐老家·2023-11-21 10:42

首篇大模型压缩论文综述

首篇大模型压缩综述来啦！！！
卷心菜不卷Iris·2023-11-21 10:01

大模型压缩首篇综述来啦~~

来自：对白的算法屋进NLP群—>加入NLP交流群近来，LLM以惊人的推理效果惊艳全世界，这得益于它巨大的参数量与计算任务。以GPT-175B模型为例，它拥有1750亿参数，至少需要320GB（以1024的倍数计算）的半精度（FP16）格式存储空间。此外，为了有效管理操作，部署该模型进行推理至少需要五个A100GPU，每个GPU配备80GB内存。巨大的存储与计算代价让有效的模型压缩成为一个亟待解决的
zenRRan·2023-11-21 10:28

人机交互-语音交互方法综述

上图展示了智能语音的界面架构，从中可以看出，语音交互所涉及的技术模块有4个部分，如下图所示：首先，通过应用自动语音识别技术听到用户说的话，然后应用自然语言理解来分析语句的含义，随后用自然语言生成对话结果，最后应用文字转语音技术将结果播放给用户，完成与用户的语音交互。下面分别介绍这几种技术：自动语音识别：AutomaticSpeechRecognition,ASRASR是通过声学模型和语言模型，将人
yuxy36·2023-11-21 08:26

【左程云算法全讲10】打表技巧和矩阵处理技巧

系列综述：目的：本系列是个人整理为了秋招面试的，整理期间苛求每个知识点，平衡理解简易度与深入程度。
逆羽飘扬·2023-11-21 07:12

【左程云算法全讲13】暴力递归

系列综述：目的：本系列是个人整理为了秋招面试的，整理期间苛求每个知识点，平衡理解简易度与深入程度。
逆羽飘扬·2023-11-21 07:12

【左程云算法全讲11】贪心算法 & 并查集

系列综述：目的：本系列是个人整理为了秋招面试的，整理期间苛求每个知识点，平衡理解简易度与深入程度。
逆羽飘扬·2023-11-21 07:36

《Deep learning for time series classification a review》基于深度学习的时间序列分类综述

1.引言本文针对以下开放性问题：TSC目前最先进的DNN是什么？当前的DNN方法是否达到TSC的最先进性能并且不如HIVECOTE复杂？哪种类型的DNN架构最适合TSC任务？随机初始化如何影响深度学习分类器的性能？最后：是否可以避免DNN的黑盒效应以提供可解释性？我们的实验表明，不仅DNN能够明显优于NN-DTW，而且使用深度残差网络架构也能够获得与COTE和HIVE-COTE没有显着差异的结果（
ManRock·2023-11-21 07:34

CVE-2020-0796 漏洞的检测及修复

通告背景2020年3月11日，某国外安全公司发布了一个近期微软安全补丁包所涉及漏洞的综述，其中谈到了一个威胁等级被标记为Critical的SMB服务远程代码执行漏洞（CVE-2020-0796），攻击者可以利用此漏洞远程无需用户验证通过发送构造特殊的恶意数据导致在目标系统上执行恶意代码
余生似梦·2023-11-21 06:53

3D重建算法综述

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达三维重建算法广泛应用于手机等移动设备中，常见的算法有SfM，REMODE和SVO等。2.2双目/多目视觉双目视觉主要利用左右相机得到的两幅校正图像找到左右图片的匹配点，然后根据几何原理恢复出环境的三维信息。但该方法难点在于左右相机图片的匹配，匹配地不精确都会影响最后算法成像的效果。多目视觉采用三个或三个以上摄像机来提高匹配的精度
小白学视觉·2023-11-20 20:23

Flutter 游戏引擎 flame

FlameEngine的目标是为使用Flutter开发的游戏可能共享的常见问题提供一套完整的解决方案。目前Flame提供以下功能：游戏循环。组件/对象系统（FCS）。效果和粒子。碰撞检测。手势和输入支持。图像、动画、精灵和精灵表。及使开发更容易的其他实用程序。插件地址：flame|FlutterPackage教程为：https://tutorials.flame-engine.org/您可以使用桥
computerclass·2023-11-20 16:49

ARM Trustzone 技术（一） 综述

从2008年12月ARM公司第一次releaseTrustzone技术白皮书，已经过去了十年。2013年Apple推出了第一款搭载指纹解锁的iPhone：iPhone5s，用以保证指纹信息安全的SecureEnclave技术据分析深度定制了ARMtrustzone架构，印象中这大概是Trustzone技术第一次走进大众视线。到如今Trustzone技术已经成为移动安全领域的重要基础技术，你也许不了
kunkliu·2023-11-20 15:32

中国医疗美容行业深度调研分析及投资战略咨询报告2021-2027年

1.1.1基本概念1.1.2相关属1.2医疗美容行业分类和特点1.2.1行业分类1.2.2行业特点第二章2019-2021年全球医疗美容行业发展分析及经验借鉴2.12019-2021年全球医疗美容行业发展综述
qq_1106715599·2023-11-20 14:24

【MATLAB】GA优化算法整定PID控制器参数（三）—— 一阶带时延的被控对象

目录0背景1遗传算法介绍与发展1.1遗传算法的简单介绍1.2算子的操作与理解1.3遗传算法的研究发展2被控对象介绍2.1带时延二阶系统的传递函数2.2适应度评价函数的综述3PID参数整定3.1GA算法的
昔时扬尘处·2023-11-20 13:42

基于协同过滤算法的图书推荐系统设计与实现

DesignandImplementationofaBookRecommendationSystemBasedonCollaborativeFilteringAlgorithm目录目录2摘要3关键词3第一章引言41.1研究背景41.2研究目的51.3研究意义6第二章相关技术综述
wusp1994·2023-11-20 12:21

多模式脑肿瘤MRI分割中的视觉变换器：综述

Visiontransformersinmulti-modalbraintumorMRIsegmentation:Areview多模式脑肿瘤MRI分割中的视觉变换器：综述脑肿瘤介绍传统方法分割TransformerMethodPureTransformerVITBIShttps
火柴狗·2023-11-20 12:45

H5游戏开发：游戏引擎入门推荐

毕竟网络上的游戏引擎良莠不齐，官网上相关资料也比较少，而选择一个适合的游戏引擎是一个项目最基础，也是很核心的一部分。
涅槃快乐是金·2023-11-20 12:26

Deep Learning for Image and Point Cloud Fusion in Autonomous Driving: A Review（自动驾驶图像点云融合深度学习综述）论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2004.05224.pdfII.深度学习的简要回顾B.点云深度学习本文将点云深度学习方法分为5类，即基于体素、基于2D视图、基于点、基于图以及基于索引/树的方法。（2）基于索引/树的方法引入树状数据结构（如kd树、八叉树），自适应地划分分辨率，减小计算量。通过建立不平衡的树，可以根据点云密度划分区域。这样，点密度低的区域可以有低分辨率。根据树
byzy·2023-11-20 07:35

3D点云深度学习综述

3D点云深度学习综述DeepLearningfor3DPointClouds:ASurvey作者：YulanGuo,HanyunWang,QingyongHu,HaoLiu,LiLiu,andMohammedBennamoun
dxzysk·2023-11-20 07:26

自然语言处理-神经网络史综述

本文试图将大约15年的工作量浓缩为今天最重要的八个里程碑，因此省略了许多相关和重要的发展。特别是，主要介绍神经网络方法，其他方法暂时忽略。更重要的是，本文中提出的许多神经网络模型建立在同一时代的非神经网络上。2001年-神经语言模型语言建模是在给定前面的单词的情况下预测文本中的下一个单词的任务。它可能是最简单的语言处理任务，具有实际应用，如智能键盘，电子邮件响应建议（Kannanetal。，201
城市中迷途小书童·2023-11-20 07:45

《A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation》阅读笔记

ASurveyonDeepLearning-basedFine-grainedObjectClassificationandSemanticSegmentation》基于深度学习的细粒度对象分类和语义分割的综述为什么是
AncilunKiang·2023-11-20 03:22

《Fine-Grained Image Analysis with Deep Learning: A Survey》阅读笔记

论文标题《Fine-GrainedImageAnalysiswithDeepLearning:ASurvey》作者魏秀参，南京理工大学初读摘要与上篇综述相同：细粒度图像分析（FGIA）的任务是分析从属类别的视觉对象
AncilunKiang·2023-11-20 03:22

Beyond One-Model-Fits-All: A Survey of Domain Specialization for Large Language Models

超越一个模型适合所有：大型语言模型领域专业化综述摘要1引言1.1相关综述2领域专业的分类2.1背景2.2领域专业的技术分类3领域专业化的外部增强3.1领域知识增强3.1.1LLM中显性知识的利用3.1.2LLM
UnknownBody·2023-11-20 03:21

漫谈C++游戏引擎开发

前言最近我用C++写了一个游戏引擎，并用该引擎开发了一个名为HopOut的小型手游。先来看看实际运行效果：(译者注这里本来有个小视频，放到附件里了，感兴趣的朋友请下载观看，文件不到4MB。)
代码人生ll·2023-11-20 02:19

基于深度学习的超分辨率综述

1.单图像超分辨率重建SISR方法框架由两部分组成，非线性映射学习和上采样模块。非线性映射学习模块负责完成LR到HR的映射，这过程中利用损失函数引导和监督学习的进程；上采样模块实现重建图像的放大，两个模块协同完成SISR1.1超分框架（1）前端上采样超分框架前端上采样避免在低维进行映射学习，降低了学习难度，但噪声和模糊也被放大，并且高维卷积运算增加计算量，消耗更多资源（2）后端上采样超分框架该框架
teacher_ma_·2023-11-20 02:21

基于深度学习的单帧图像超分辨率重建综述

论文标题：基于深度学习的单帧图像超分辨率重建综述作者：吴靖，叶晓晶，黄峰，陈丽琼，王志锋，刘文犀发表日期：2022年9月阅读日期：2023.11.18研究背景：图像超分辨率重建是计算机视觉中的基本图像处理技术之一
小蒋的技术栈记录·2023-11-20 02:46

中国物流园区潜力评估及十四五战略研究报告2022-2028年

中国物流园区潜力评估及十四五战略研究报告2022-2028年第1章：中国物流园区发展综述1.1物流园区的相关概述1.1.1物流园区的概念（1）国内的概念及定义（2）国外的定义简介1.1.2物流园区的内涵
qq_1106715599·2023-11-20 00:48

实时追踪科研动态丨谷歌、马克斯·普朗克光科学研究所等机构精选新论文

结合前沿动态订阅功能，精选arXiv当日热门新论文，形成论文综述，让大家更加快速了解前沿动态。如果想要对某篇论文进行深入对话
AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2023-11-19 23:34

网络空间安全论文笔记3——缺陷

Asystematicliteraturereviewonsoftwaredetectpredictionusingartificialintelligence:Datasets,DataValidationMethods,Approaches,andTools软件缺陷预测的系统文献综述
TARO_ZERO·2023-11-19 21:53

1.40 基于WiFi的室内定位深度学习方法综述（2）

[J].JournalofInformationandTelecommunication,2022,6(2):163-216.以下为文章的中文翻译文章的前半部分参照：基于WiFi的室内定位深度学习方法综述
weixin_42963026·2023-11-19 21:18

自动驾驶-BEV感知综述

BEV感知综述随着自动驾驶传感器配置多模态化、多源化，将多源信息在unifiedView下表达变得更加关键。
xiaoooli·2023-11-19 19:20

复旦大学邱锡鹏组最新综述：A Survey of Transformers！

作者|Tnil@知乎编辑|NewBeeNLP转眼Transformer模型被提出了4年了。依靠弱归纳偏置、易于并行的结构，Transformer已经成为了NLP领域的宠儿，并且最近在CV等领域的潜能也在逐渐被挖掘。尽管Transformer已经被证明有很好的通用性，但它也存在一些明显的问题，例如：核心模块自注意力对输入序列长度有平方级别的复杂度，这使得Transformer对长序列应用不友好。例如
人工智能与算法学习·2023-11-19 19:45

清北联合发布TransformRL综述

©作者|WenzheLi等来源|机器之心强化学习（RL）为顺序决策提供了一种数学形式，深度强化学习（DRL）近年来也取得巨大进展。然而，样本效率问题阻碍了在现实世界中广泛应用深度强化学习方法。为了解决这个问题，一种有效的机制是在DRL框架中引入归纳偏置。在深度强化学习中，函数逼近器是非常重要的。然而，与监督学习（SL）中的架构设计相比，DRL中的架构设计问题仍然很少被研究。大多数关于RL架构的现有
PaperWeekly·2023-11-19 19:05

【时间序列综述】Transformer in Time Series：A Survey 论文笔记

文章全名：TransformersinTimeSeries:ASurvey文章链接：[论文地址]([2202.07125v2]TransformersinTimeSeries:ASurvey(arxiv.org))来源：IJCAI2023完成单位：阿里巴巴达摩院、上海交通大学摘要Transformer在自然语言处理和计算机视觉领域都取得了诸多成果，Transformer的捕获长距离依赖和交互的能力
Henry_Zhao10·2023-11-19 19:03
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