激光雷达综述第14页

【论文阅读】深度学习中的后门攻击综述

深度学习中的后门攻击综述1.深度学习模型三种攻击范式1.1.对抗样本攻击1.2.数据投毒攻击1.3.后门攻击2.后门攻击特点3.常用术语和标记4.常用评估指标5.攻击设置5.1.触发器5.1.1.触发器属性

ADSecT吴中生·2024-01-09 08:43

大数据平台比较-CDH、HDP、CDP

ApacheHadoop与CDH、HDP的比较一、Hadoop版本综述不收费的Hadoop版本主要有三个（均是国外厂商），分别是：Apache（最原始的版本，所有发行版均基于这个版本进行改进）Cloudera

Sql强·2024-01-09 07:24

旅行时要不要请个讲解员

综述其实是以“讲解员”为例，讲一下我对知识付费的看法，以及自己在旅行和学习过程中的一些心得。临时想到，觉得还是写一下吧，用时25min。

im天行·2024-01-09 04:52

评-冯瑞-大数据与算法人生

utm_campaign=haruki&utm_content=note&utm_medium=reader_share&utm_source=weixin【综述】大数据时代，你我都是贡献者，而没有收益

李子心诚·2024-01-09 00:02

世界杯早报：梅西导演逆天改命大戏

综述第14分钟，巴内加中场过顶长传，梅西拿球后突入禁区推射远角破门，阿根廷1-0领先！第49分钟，尼日利亚角球传中，马斯切拉诺争顶时推人犯规，领到一张黄牌，主裁判判罚点球。

小林时讯·2024-01-08 23:30

《态度》︱写科技论文的技巧

科技论文里有四个部分必须写清楚：第一，问题的提出和前人的工作综述。很多人搞科研，不做详细的文献研究，上来就谈自己的工作，让人不明白为什么要做这件事。第二，自己的工作想得

俞燕文·2024-01-08 21:44

Argoverse2数据集的导入

带标注的传感器数据集包含1000个多模态数据序列，包括来自七个环视摄像机和两个双目摄像机的高分辨率图像，以及激光雷达点云和6自由度地图配准位姿。

技术宅学长·2024-01-08 17:26

多模态推荐系统综述：三、多模态特征增强

三、多模态特征增强同一对象的不同模态表示具有独特且共同的语义信息。如果能够区分独特特征和共同特征，那么MRS的推荐性能和泛化能力可以得到显着提高。解耦表征学习（DRL）和对比学习（CL）被用来进行基于交互的特征增强。3.1解耦表征学习DRL不同模态特征对于用户对项目的特定因素的偏好具有不同的重要性。然而，每种模态中不同因素的表示往往是纠缠在一起的，因此许多研究人员引入分解学习技术来挖掘用户偏好中的

南宫凝忆·2024-01-08 16:50

多模态推荐系统综述：二、特征交互 Fusion

二、Fusion融合不同的多模态信息，与bridge相比，融合更关注项目之间的多模态内部关系。它可以灵活地融合不同权重和焦点的多模态信息。注意机制是应用最为广泛的特征融合。2.1粗粒度注意力。一些模型应用注意力机制在粗粒度级别融合来自多种模式的信息。注：将多模态信息分为用户侧和项目侧，包括各自的id信息和side信息：UVCAN、MCPTR。UVCAN:User-VideoCo-Attention

南宫凝忆·2024-01-08 16:20

多模态综述笔记整理

#参考论文##MultimodalRecommenderSystems:ASurvey##AComprehensiveSurveyonMultimodalRecommenderSystems:Taxonomy,Evaluation,andFutureDirections

南宫凝忆·2024-01-08 16:49

多模态推荐系统综述：一、特征交互 Bridge

一、特征交互挑战1.如何融合不同语义空间中的模态特征并获得每种模态的偏好。GNN+注意力挑战2.如何在数据稀疏的情况下获得推荐模型的全面表示。对比学习+解缠学习挑战3.如何优化轻量级推荐模型和参数化模态编码器。1.Bridge侧重于考虑多模态信息来捕获用户和项目之间的相互关系。大多数早期作品只是简单地使用多模态内容来增强项目表达，但它们往往忽略了用户和项目之间的交互。1.1用户-相互二部图利用用户

南宫凝忆·2024-01-08 16:17

机器学习周刊第4期：动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述

LLM开发者必读论文：检索增强（RAG）生成技术综述！

机器学习算法与Python实战·2024-01-08 13:50

k8s的yaml文件中的kind类型都有哪些？（详述版Part2/2）

目录综述分块详述13、ConfigMap14、Secret15、Ingress16、StorageClass17、Namespace18、ServiceMonitor19、HorizontalPodAutoscaler20

shanshan3003·2024-01-08 12:21

k8s的yaml文件中的kind类型都有哪些？（详述版Part1/2）

目录综述分块详述1、Pod2、Deployment3、Service4、DaemonSet5、ReplicaSet6、ServiceAccount7、PodDisruptionBudget8、PersistentVolumeClaim9

shanshan3003·2024-01-08 12:48

PTA 7-32 说反话-加强版 (20 分) - 不愧是加强版呀！

综述：这道题思路从开始看这道题，到我做对这道题可是一直没变过呀！

芝士就是菜·2024-01-08 10:21

基于python的贝叶斯分类算法预测_python机器学习：朴素贝叶斯分类算法

1分类问题综述对于分类问题，其实谁都不会陌生，日常生活中我们每天都进行着分类过程。例如，当你看到一个人，你的脑子下意识判断他是学生还是社会上的人；你可能经常会走在路上对身旁

Puzzle Cosmo·2024-01-08 09:10

贝叶斯理论框架综述

对高效全局优化(EfficientGlobalOptimization,EGO)有了更全面的理解，该优化方法与贝叶斯推理有着密切的联系。文章从所应用的数据类型(离散和连续)出发，回顾了贝叶斯方法在离散空间和在连续空间中具有代表性的应用方法。在离散空间中，贝叶斯往往依赖于频率统计和先验条件的假设，文章简要描述了离散条件下贝叶斯推理的应用场景和先置条件。在对数据类型为连续型的背景中，贝叶斯推理方法更依

萌新待开发·2024-01-08 09:39

2020最强图像匹配综述论文-全部引文免费下载

柚有所思·2024-01-08 09:53

算法第4版第2章排序

综述：5个小节，四种排序+应用，初级排序、归并排序、快速排序、优先队列===2.1.初级排序===排序算法模板，less(),exch(),排序代码在sort()方法中；选择排序：如升序排列，1.找到数组中最小的元素

下海的alpha·2024-01-08 08:35

【北邮国院大四上】Business Technology Strategy 企业技术战略

本门课程是着重从企业的视角来看创新、发展、营销等等各种方面，可以作为一个商科的综述性课程来看，重在理解，真正的去理解什么是什么，为什么

顾青弦·2024-01-08 08:56

2019-12-23

书的第一章是审美教育综述。从中，我似乎学到了如何做文献综述。熊

若水袁·2024-01-08 08:56

综述 | 一文看尽三种针对人工智能系统的攻击技术及防御策略

本文综述了三种针对人工智能系统的攻击技术——对抗性输入、数据中毒攻击及模型窃取技术，在每一种攻击的讨论中都加入了具体例子及防御策略，旨在为所有对利用人工智能进行反滥用防御感兴趣的人提供一个概述。

容数据服务集结号·2024-01-08 08:54

SqueezeNet：通过紧凑架构彻底改变深度学习

二、SqueezeNet架构2.1综述SqueezeNet是一

无水先生·2024-01-08 06:12

知识图谱之汽车实战案例综述与前瞻分析

知识图谱的前置介绍什么是知识图谱知识图谱本质(KnowledgeGraph）上是一种叫做语义网络(semanticnetwork）的知识库，即具有有向图结构的一个知识库；图的结点代表实体（entity）或者概念（concept），而图的边代表实体/概念之间的各种语义关系，比如说两个实体之间的相似关系；知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系，一般用三元组表示；知识图谱概念由来知识图谱

数据与后端架构提升之路·2024-01-08 05:56

（2024，少样本微调自适应，泛化误差界限，减小泛化误差的措施）多模态基础模型的少样本自适应：综述

Few-shotAdaptationofMulti-modalFoundationModels:ASurvey公和众和号：EDPJ（添加VX：CV_EDPJ或直接进Q交流群：922230617获取资料）目录0.摘要1.简介2.多模态基础模型的预训练3.多模态基础模型的少样本适应方法A.基于提示的微调适应方法B.基于适配器的微调适应方法C.基于外部知识的适应方法D.其他方法4.数据集和实验结果比较5

EDPJ·2024-01-08 05:13

这篇综述讲明白了

©作者|机器之心编辑部来源|机器之心同济大学王昊奋研究员团队联合复旦大学熊赟教授团队发布检索增强生成（RAG）综述，从核心范式，关键技术到未来发展趋势对RAG进行了全面梳理。

PaperWeekly·2024-01-08 02:08

读书笔记-Linux概述

Linux系统概述【阅读《Linux网络编程》笔记】基本结构综述硬件部分向操作系统提供基本服务。操作系统直接与硬件交互，向程序提供公共服务，并使他们同硬件特性隔离。

锦绣拾年·2024-01-08 01:08

Priors in Deep Image Restoration and Enhancement: A Survey

深度图像恢复和增强中的先验：综述论文链接：https://arxiv.org/abs/2206.02070项目链接：https://github.com/VLIS2022/Awesome-Image-Prior

通街市密人有·2024-01-07 23:12

利用基因组信息改善牲畜 -综述（2019）

阅读MichelGeorges综述的笔记。

Hello育种·2024-01-07 20:56

论文倒数第二天

除了理论的主体部分，她还什么都没写，比如文献综述。她的特点就是，只看原著，不喜欢看参考文献，所以文献综述是很难了，在写完主体部分后，她才看了一篇论文。

乐钗·2024-01-07 19:40

论文阅读:《An Overview of Deep Learning Architectures in Few-Shot Learning Domain》

今天更新一篇小样本的综述论文的阅读笔记。

LiBiscuit·2024-01-07 16:42

V-SLAM综述：四、VINS-MONO（预积分和联合初始化）

3——IMU预积分论文内容：1.论文第IV点的B部分IMU预积分，IMU预积分的作用是计算出IMU数据的观测值（就是IMU预积分值）以及残差的协方差矩阵和雅各比矩阵，那就要清楚的明白为什么要计算这三个量？计算出这三个量为什么就可以和视觉观测值进行耦合？如果你现在回答不出来，请好好想一想自己以前学到的知识，关于视觉的这三个量，视觉中观测值是用来计算残差的（也就是误差），残差的雅各比矩阵是优化中下降的

循梦渡·2024-01-07 16:32

机器学习算法优缺点综述

机器学习算法优缺点综述计算机视觉联盟前天原文地址：收藏！机器学习算法优缺点综述仅作学术分享，不代表本公众号立场，侵权联系删除转载于：七月在线AI博士笔记系列推荐周志华《机器学习》手推笔记正式开源！

yishuihan-Oliver·2024-01-07 13:15

NLP论文阅读记录 - 01 | 2021 神经抽象摘要方法及摘要事实一致性综述

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction二.背景2.1自动总结任务2.2数据集DUC-2004Gigaword[Graffetal.,2003,Napolesetal.,2012]CNN/DailyMail[Nallapati等人，2016]XSum[Narayan等人，2018]2.3摘要系统的评估2.3.1Rouge[Lin,2004]三.抽象概括技术3.1前神经网络时代3.1.1

yuyuyu_xxx·2024-01-07 11:41

ROS Gazebo的基本使用

Gazebo提供了一个实时的三维虚拟环境，用于模拟各种复杂的真实世界条件，包括光照、地形、物理碰撞以及传感器模型（如激光雷达、摄像头等）。

K-Liberty·2024-01-07 08:47

基于互补激光雷达和雷达信号的雾天多模态车辆鲁棒检测

RobustMultimodalVehicleDetectioninFoggyWeatherUsingComplementaryLidarandRadarSignals论文代码：https://github.com/qiank10/MVDNet论文摘要使用激光雷达和摄像头等视觉传感器进行车辆检测是实现自动驾驶的关键功能之一

飞大圣·2024-01-07 07:19

IMU预计分公式

在SLAM中，IMU的数据可以与其他传感器数据（如视觉或激光雷达）一起使用，以更准确地估计系统的运动。IMU预计分（IMU预积分）是一种方法，

机器人那些事儿·2024-01-07 06:13

自动驾驶感知-预测-决策-规划-控制学习（3）：感知方向文献阅读笔记

轻量化卷积网络提取特征④单模态表达和多模态特征融合的区别⑤基于ROS的多传感器融合感知⑥TensorRT工具2.总结摘要三、绪论解析1.首先分析了车道线检测方面有三类工作2.又分析了三维目标检测研究的三类工作3.综述各章节内容四

棉花糖永远滴神·2024-01-07 06:41

一文带你了解，AGV和AMR有哪些区别和功能

AMR：AMR通常具有更先进的导航技术，如激光雷达、视觉感知、编码器等，使它们能够实时感知和适应环境，无

Fuweizn·2024-01-07 06:57

Ouster激光雷达获取点云线数ring（通道）信息

文章目录前言一、Ouster驱动程序定义的Point的数据类型二、如何接收带有`ring`信息的点云1.定义自己的点类型2.接收程序前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：本人在ROS环境下使用Ouster激光雷达获取的点云做检测算法

ros_navigation·2024-01-07 02:12

2018-08-21code complete 笔记

架构先决：1先做综述，不然谁知道你下面设计的东西是怎么拼的、定义程序或者系统的主要构造块或子系统，遵循28原则，百分之20的构造快完成百分之80的行为。每个构造块尽量只扫自家门前雪。

闲散老人·2024-01-07 01:59

5实践报告撰写

数据分析报告的整体架构封面页目录页标题摘要关键字引言文献综述研究问题过程（商业数据分析过程）数据收集数据处理描述性分析诊断性分析结论建议目录一项目流程二确定分析目标1电商零售行业

樱萄枳·2024-01-06 20:49

《数字孪生应用与虚拟现实技术发展综述》蒲雨彤张岭江范凌杰杨秋琪 (重庆邮电大学重庆 400065)

文章目录前言1.数字孪生2.虚拟现实前言这篇文章主要介绍了数字孪生和虚拟现实技术，以及两者的应用，这两种技术可以结合应用在现实中，比如智慧城市、智慧交通。1.数字孪生数字孪生指的是将物理世界中的实际对象，以数字化方式拷贝到数字世界中。举个例子，电子文档和纸质文稿就是一对双胞胎，再以导航系统为例，模拟场景与实际道路形成一对双胞胎。数字孪生技术目前涵盖了三个领域的应用： 1、在产品研发领域，对

czarCz·2024-01-06 16:36

《Ensemble deep learning: A review》阅读笔记

论文标题《Ensembledeeplearning:Areview》集成深度学习：综述作者M.A.Ganaie和MinghuiHu来自印度理工学院印多尔分校数学系和南洋理工大学电气与电子工程学院本文写的大而全

AncilunKiang·2024-01-06 13:17

历代树莓派综述

文章目录1.引言：树莓派的起源和演变2.树莓派1代系列树莓派1B基本信息处理器内存连接GPIO尺寸电源操作温度范围其他树莓派1B+树莓派1A+市场反响和应用3.树莓派2代树莓派2的性能提升技术规格市场定位4.树莓派Zero系列树莓派Zero设计理念和规格树莓派ZeroW无线功能5.树莓派3代系列树莓派3ModelB树莓派3ModelB+树莓派3ModelA+树莓派3代系列的影响6.树莓派4代系列树

跑起来总会有风·2024-01-06 11:23

【每日论文阅读】单目深度估计近期进展

然而，获取准确的深度参考标准是一个挑战，目前常用的方法是使用红外传感器（如Kinect）或激光雷达，但它们的精度有限或价格昂贵。

prinTao·2024-01-06 09:58

【论文阅读笔记】A literature survey of MR-based brain tumor segmentation with missing modalities

HuH.AliteraturesurveyofMR-basedbraintumorsegmentationwithmissingmodalities[J].ComputerizedMedicalImagingandGraphics,2023,104:102167.这篇文献综述重点探讨了在磁共振成像

cskywit·2024-01-06 09:27

小样本学习综述

小样本学习（Few-shotLearning）综述摘要:人类非常擅长通过极少量的样本识别一个新物体，比如小孩子只需要书中的一些图片就可以认识什么是“斑马”，什么是“犀牛”。

雪夜的星_e40c·2024-01-06 09:18

小白综述：深度学习 OCR 图片文字识别

文章目录1.OCR算法流程1.1传统OCR方法1.2深度学习OCR方法1.2.1two-stage方法：文字检测+识别1.2.2端到端方法2.文本检测算法3.文本识别算法3.1基于分割的单字符识别方法3.2基于序列标注的文本行识别方法1.OCR算法流程OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)是指提取图像中的文字信息。1.1传统OCR方法传统OCR方法一般包含预

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2024-01-06 07:53

云计算时代容器安全综述-容器的网络安全（下）

从上这篇文章中我们知道IP地址是网络通信中非常重要的信息，因此对于容器实例来说，为了被访问到或者访问其他服务，要么有自己独立的IP地址，要么和宿主机共享相同的IP地址。特别是对于前者，由于容器实例有自己独享的网络命名空间，因此容器实例有独享的网络栈，端口号就不会和宿主机冲突，隔离性得到了极大的提升。从原理上看，Docker提供了完整的容器网络方案，但是Kubernetes在Docker的基础上进行

攀师傅·2024-01-06 07:47

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