目录1.摘要和引言：2.系统框架：2.1前端：2.2回环检测：2.3后端：3.实验和分析：4.结论1.摘要和引言：这篇论文介绍了一种名为“4DRadarSLAM”的新型4D成像雷达SLAM系统，旨在提高大规模环境下的定位与地图构建性能。与传统的基于激光雷达的SLAM系统相比，该系统在恶劣天气条件下表现更佳。它包括前端、回环检测和后端三个主要部分：前端通过扫描匹配计算里程计数据，回环检测模块识别回环

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5.1.2.触发器类型5.1.3.攻击类型5.2.目标类别5.3.训练方式1.深度学习模型三种攻击范式后门攻击是一种隐秘而具有挑战性的网络安全威胁，它指的是攻击者利用漏洞或特殊访问权限，在系统中

摘要：以信息为中心的网络（ICN）已经成为一种特别的方法，用于克服基于IP的传统网络的许多局限性。但是，实现ICN所需的传统基础架构的巨大变化显着阻碍了网络运营商的采用。通过对替代部署策略进行了研究，将软件定义网络（SDN）作为与传统基础架构兼容的解决方案被提出，从而为将ICN概念集成到运营商网络中提供了新的可能性。文章讨论了这两种架构范例的无缝集成，并提出了可扩展的动态网络拓扑自举和管理框架，以

近似人眼梯度https://icml.cc/virtual/2023/oral/25482对抗性鲁棒分类器具有非鲁棒模型所没有的特征——感知对齐梯度（PAG）。它们相对于输入的梯度与人类的感知非常一致。一些研究已将PAG确定为稳健训练的副产品，但没有一篇研究将其视为一种独立现象，也没有研究其自身的影响。在这项工作中，我们关注这一特征并测试感知对齐梯度是否意味着鲁棒性。为此，我们制定了一个新的目标，

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[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

首先是关于SuMa的阅读，SuMa是一个完整的激光SLAM框架，核心在于“基于面元(surfel)”的过程，利用3d点云转换出来的深度图和法向量图来作为输入进行SLAM的过程，此外还改进了后端回环检测的过程，利用提出的面元的概念和使用到的虚拟帧来优化回环检测的过程。SuMa的核心分为以下几个步骤：1.SuMa预处理预处理的部分将3d点云转换为两张图，原文用的词是vertexmap和normalma

论文原题目：Adeepreinforcementlearning-basedmethodappliedforsolvingmulti-agentdefenseandattackproblems论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417421003377论文信息：目录1引言2问题制定与环境建模2.1多智能体防御与攻击

概述针对标准UNet这种欠完备的网络架构，提出了Ki-Net网络结构，这种网络结构通过较小的感受野能够检测到较为细微的结构。作者还将这种结构与UNet相结合起来，提出了Ki-UNet网络，在性能上得到了提升。Motivation尽管UNet网络是近年来医学分割领域非常流行的网络，但是，通过研究发现，UNet网络在检测细微的组织结构时性能很差。这是由Unet这种欠完备的网络中较大的感受野造成的。随着

虽然是跑路来NLP，但是还是立flag说要做个project，结果kaggle上的入门project给的例子用的是BERT，还提到这一方法属于transformer，所以大概率读完这一篇之后，会再看BERT的论文这个样子。在李宏毅的NLP课程中多次提到了RNN,CycleRNN,LSTM也简单在这里做一个总结（其实在课程上是在ML的课上介绍的）。因此这里大概分成几个部分：1.重听ML中RNN和LS

0、基本信息会议：2016-NIPS作者：ThomasN.Kipf，MaxWelling文章链接：VariationalGraphAuto-Encoder代码链接：VariationalGraphAuto-Encoder1、介绍本文提出一个变分图自编码器，一个基于变分自编码（VAE）的，用于在图结构数据上无监督学习的框架。其基本思路是：用已知的图（graph）经过编码（图卷积）学到节点向量表示的分

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

@article{li2023deep,title={ADeepLearningFrameworkforInfraredandVisibleImageFusionWithoutStrictRegistration},author={Li,HuafengandLiu,JunyuandZhang,YafeiandLiu,Yu},journal={InternationalJournalofComput

@article{jung2020unsupervised,title={Unsuperviseddeepimagefusionwithstructuretensorrepresentations},author={Jung,HyungjooandKim,YoungjungandJang,HyunsungandHa,NamkooandSohn,Kwanghoon},journal={IEEETra

@article{xu2023murf,title={MURF:MutuallyReinforcingMulti-modalImageRegistrationandFusion},author={Xu,HanandYuan,JitengandMa,Jiayi},journal={IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence},yea

LiZ,WangQ,TaoZ,etal.DeepAdversarialMulti-viewClusteringNetwork[C]//IJCAI.2019:2952-2958.摘要导读近年来，利用跨视图公共聚类结构的多视图聚类受到越来越多的关注。现有的多视图聚类算法使用浅层或线性嵌入函数来学习多视图数据的通用结构。这些方法不能充分利用多视图数据的非线性特性，然而对揭示复杂的类簇结构来说是非常重要的

GenerativeCooperativeLearningforUnsupervisedVideoAnomalyDetectionAbstract1.Introduction2.RelatedWork3.Method3.1.TrainingDataOrganization3.2.GenerativeCooperativeLearning3.2.1GeneratorNetwork3.2.2Pseud

好久没有更新论文阅读这个系列了…上一次更新还是在家…极度拖延我本人（真怕哪天写着写着就不更了hh）其实论文都有看但是看得太杂就也没有想记录一下。今天更新一篇小样本的综述论文的阅读笔记。

RepresentationLearningwithContrastivePredictiveCoding摘要这段文字是论文的摘要，作者讨论了监督学习在许多应用中取得的巨大进展，然而无监督学习并没有得到如此广泛的应用，仍然是人工智能中一个重要且具有挑战性的任务。在这项工作中，作者提出了一种通用的无监督学习方法，用于从高维数据中提取有用的表示，被称为“对比预测编码”（ContrastivePredi

摘要我们引入了YOLO9000，一个可以检测超过9000种类别的先进的实时目标检测系统。首先我们提出了多种yolo检测方法的提升方式，既新颖又参考了之前的工作。改进后的模型，YOLOV2在标准检测任务例如PASCALVO和COCO上都取得了领先。使用一个新颖的多尺度的训练方法，同一个YOLOV2模型可以在不同尺寸下行，提供了一种速度和准确率之间的简单的平衡。在67fps下，yolov2在VOC20

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文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提堆叠重新排序三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.1.2元系统3.2重构文本摘要3.2.1重构3.2.2预训练重构3.2.3微调重构3.2.4应用场景3.2.4.1重构为基础学习者3.2.4.2重构为元学习者四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5

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InP-Based_Generic_Foundry_Platform_for_Photonic_Integrated_Circuits时间：2018年作者：LucM.Augustin,Member,IEEE,RuiSantos,ErikdenHaan,StevenKleijn,PeterJ.A.Thijs,SylwesterLatkowski,SeniorMember,IEEE,DanZhao,W

红外场景单目深度估计的难点缺乏准确的深度参考标准：红外场景下的深度估计通常需要依赖于大量的输入图像和对应的深度值作为训练的约束。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。多尺度信息的处理：红外场景中存在着不同尺度的物体，而不同尺度的物体对应的深度信息也不同。因此，在单目深度估计中，如何有效地处理多尺度信息是一个难

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目录一、论文阅读笔记：1、摘要：2、主要贡献点：3、方法：3.1网络的总体框架图：3.2Transformer-basedInformationPropagationPath(TIPP)3.3Intra-Modal

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