论文阅读【Paper】

【论文阅读】Model Stealing Attacks Against Inductive Graph Neural Networks（2021）

摘要Manyreal-worlddata（真实世界的数据）comeintheformofgraphs（以图片的形式）.Graphneuralnetworks(GNNs图神经网络),anewfamilyofmachinelearning(ML)models,havebeenproposedtofullyleveragegraphdata（充分利用图数据）tobuildpowerfulapplicat
Bosenya12·2024-08-26 12:29

今日欧美圈：Sam Smith专辑改期，The Box狂揽B榜十周冠

HarryStyles登上BeautyPapers写真释出！在《冰雪奇缘2》中为Honeym
胡萝卜音乐·2024-08-26 03:22

Vblog#1 English learning for science research

Englishlearningforscienceresearchintroduction一、GOALsin1month二、PlanseverydaySummeryintroductionIstartedtowritepaperinEnglishinordertoimproveabilityofEnglishandunderstand
一粒咖啡·2024-08-26 01:50

VIT论文阅读： A Image is Worth 16x16 Words

简介在2024年，大家都知道了transformer的故事，但是在4年前,CNN和Transformer谁才是CV的未来，还没有那么确定。在简介部分，作者提到了一个令人失望的事实，在基于imagenet的实验中发现，transformer的表现差于同尺寸的ResNet。作者把原因归结到biastranslationequivarianceandlocality，这些CNN具有，但是transfor
Undefined游侠·2024-08-24 17:37

【论文阅读】GLiRA: Black-Box Membership Inference Attack via Knowledge Distillation

摘要While（虽然）DeepNeuralNetworks(DNNs)havedemonstratedremarkableperformanceintasksrelatedtoperception（感知）andcontrol（控制）,therearestillseveralunresolvedconcerns（未解决的问题）regardingtheprivacyoftheirtrainingdat
Bosenya12·2024-08-24 16:35

【论文阅读】APMSA: Adversarial Perturbation Against Model Stealing Attacks（2023）

摘要TrainingaDeepLearning(DL)model（训练深度学习模型）requiresproprietarydata（专有数据）andcomputing-intensiveresources（计算密集型资源）.Torecouptheirtrainingcosts（收回训练成本）,amodelprovidercanmonetizeDLmodelsthroughMachineLearni
Bosenya12·2024-08-24 16:04

Conditional Flow Matching: Simulation-Free Dynamic Optimal Transport论文阅读笔记

ConditionalFlowMatching:Simulation-FreeDynamicOptimalTransport笔记发现问题连续正规化流（CNF）是一种有吸引力的生成式建模技术，但在基于模拟的最大似然训练中受到了限制。解决问题介绍一种新的条件流匹配（CFM)，一种针对CNFs的免模拟训练目标。具有稳定的回归目标，用于扩散模型中的随机流，但享有确定性流模型的有效推断。与扩散模型和CNF目
猪猪想上树·2024-08-23 03:06

AIGC：Kolors: Effective Training of Diffusion Model for Photorealistic Text-to-Image Synthesis

代码：GitHub-Kwai-Kolors/Kolors:KolorsTeam论文：Kolors/imgs/Kolors_paper.pdfatmaster·Kwai-Kolors/Kolors·GitHub
微风❤水墨·2024-08-22 17:11

PaperWeekly

1.Python软件包解决DL在未见过的数据分布下性能差的问题：（1）神经网络和损失分离的模块化设计（2）强大便捷的基准测试能力（3）易于使用但难以修改（4）github:https://github.com/marrlab/domainlabTrainer和Models之间是什么关系Trainer和Models是DomainLab中的两个核心概念。Trainer是一个用于指导数据流向模型并计算S
sapienst·2024-03-28 19:53

《论文阅读》EmpDG：多分辨率交互式移情对话生成 COLING 2020

《论文阅读》EmpDG：多分辨率交互式移情对话生成COLING2020前言简介模型架构共情生成器交互鉴别器损失函数前言亲身阅读感受分享，细节画图解释，再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭，无复制，纯手工敲击键盘
365JHWZGo·2024-03-26 00:13

【划分数据集】stratifiedShuffleSplit分层抽样

分出10%作为独立测试集ss=StratifiedShuffleSplit(n_splits=1,test_size=0.1,random_state=42)data=pd.read_csv("F:\\PaperCode
芜湖xin·2024-03-22 03:19

Ubuntu系统下C语言开发环境搭建与使用教程

洛可可白：个人主页个人专栏：✅前端技术✅后端技术个人博客：洛可可白博客代码获取：bestwishes0203封面壁纸：洛可可白wallpaper文章目录Ubuntu系统下C语言开发环境搭建与使用教程教程内容
洛可可白·2024-03-20 05:14

爆肝五千字！ECMAScript核心概念与现代JavaScript特性全解析

洛可可白：个人主页个人专栏：✅前端技术✅后端技术个人博客：洛可可白博客代码获取：bestwishes0203封面壁纸：洛可可白wallpaper文章目录爆肝五千字！
洛可可白·2024-03-20 04:13

英语精读笔记.新概念第三册(5)The facts确切数字

文章原文：Editorsofnewspapersandmagazinesoftengotoextremestoprovidetheirreaderswithunimportantfactsandstatistics.Lastyearajournalisthadbeeninstructedbyawell-knownmagazinetowriteanarticleonthepresident'spal
英文研习社·2024-03-19 15:48

论文阅读——SpectralGPT

SpectralGPT:SpectralFoundationModelSpectralGPT的通用RS基础模型，该模型专门用于使用新型3D生成预训练Transformer（GPT）处理光谱RS图像。重建损失由两个部分组成：令牌到令牌和频谱到频谱下游任务：
じんじん·2024-03-18 07:14

主流开发语言和开发环境、程序员如何选择职业赛道？

洛可可白：个人主页个人专栏：✅前端技术✅后端技术个人博客：洛可可白博客代码获取：bestwishes0203封面壁纸：洛可可白wallpaper文章目录主流开发语言和开发环境、程序员如何选择职业赛道？
洛可可白·2024-03-15 06:01

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第八十二期】Tue, 5 Mar 2024

AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Tue,5Mar2024(showingfirst100of175entries)Totally100papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersKey-Point-DrivenDataSynthesiswithitsEnhancementonMathematicalReasoningAut
hitrjj·2024-03-11 09:07

THE WORLD BITCOIN CREATED

In2018,SatoshiNakamotopublishedapaperabouttheworld'sfirstblockchain.Hewantedtoprovidadencentralizeddigtalcurrency
辣么大大大大·2024-03-08 23:18

学习Android的第二十三天

目录AndroidViewPager(页面切换组件)ViewPaperPagerAdapter范例参考文档AndroidViewPager翻页标签栏PagerTitleStrip范例参考文档AndroidViewPager
Java'·2024-03-08 21:50

C# Onnx GroundingDINO 开放世界目标检测

目录介绍效果模型信息项目代码下载介绍地址：https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINOOfficialimplementationofthepaper"GroundingDINO
乱蜂朝王·2024-03-04 09:59

论文阅读：2020GhostNet华为轻量化网络

创新：（1）对卷积进行改进（2）加残差连接1、GhostModule1、利用1x1卷积获得输入特征的必要特征浓缩。利用1x1卷积对我们输入进来的特征图进行跨通道的特征提取，进行通道的压缩，获得一个特征浓缩。2、利用深度可分离卷积获得特征浓缩的相似特征图（Ghost）。在获得特征浓缩之后，利用深度可分离卷积进行逐层卷积，进行跨特征点的特征提取，获得额外的特征图，也就是Ghost。将这两个进行堆叠就是
A_my_*·2024-03-01 10:21

Transformer视频理解学习的笔记

Transformer,ViT,学了SwinTransformer,还有观看了B站视频理解沐神系列串讲视频上（24.2.26未看完,明天接着看）这里面更多论文见：https://github.com/mli/paper-reading
LinlyZhai·2024-02-28 14:26

《论文阅读》e-CARE：探索可解释因果推理的新数据集 ACL2022

《论文阅读》e-CARE：探索可解释因果推理的新数据集ACL2022前言简介数据集优势数据集语料级别的统计数据集示例评分标准前言今天为大家带来的是《e-CARE:aNewDatasetforExploringExplainableCausalReasoning
365JHWZGo·2024-02-26 17:31

论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》

小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想  本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法（SimpleShot），作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案，而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果。本文首先用特征提取网络fθf_{\theta}fθ+线性分类器在一个基础数据集上对网络进行训练，将训练得到的特征提取网络增加一个简单的特征
深视·2024-02-24 10:28

Regular Paper, Short Paper, Demo Paper 和Poster的区别

RegularPaper,ShortPaper,DemoPaper和Poster是常见的四种会议论文的类别。期刊并没有ShortPaper,DemoPaper,或者Poster。
艾思科蓝-何老师【H8053】·2024-02-22 22:43

论文阅读：四足机器人对抗运动先验学习稳健和敏捷的行走

论文：LearningRobustandAgileLeggedLocomotionUsingAdversarialMotionPriors进一步学习：AMP，baseline方法，TO摘要：介绍了一种新颖的系统，通过使用对抗性运动先验(AMP)使四足机器人在复杂地形上实现稳健和敏捷的行走。主要贡献包括为机器人生成AMP数据集，并提出一种教师-学生训练框架来学习稳健和敏捷的运动技能。该系统在现实世界
u小鬼·2024-02-20 21:53

2018-05-22

3.Charles,anatheist,iswritingapaperontheissueofprayerinpublicschools.Heiswellacquaintedwiththeargumentsadvancedbythosewhoopposesuchprayerbutunfamiliarwiththeothersideoftheissue.Charlesreasonsthatbecau
如果我名王玉珏·2024-02-20 17:58

【论文阅读】【yolo系列】YOLO-Pose的论文阅读

Abstract我们介绍YOLO-pose，一种无热图联合检测的新方法，基于流行的YOLO目标检测框架的图像二维多人姿态估计。【现有方法的问题】现有的基于热图的两阶段方法是次优的，因为它们不是端到端可训练的，训练依赖于surrogateL1loss，该损失不能直接优化评估指标–目标关键点相似度（OKS）。【ours优势：端到端训练，并优化OKS指标本身，无复杂的后处理】该模型学习了在一次前向传递中
magic_ll·2024-02-20 16:04

第34期 | GPTSecurity周报

SecurityPapers1.Constitu
·2024-02-20 15:56

Gemini技术报告解读：从Google多模态大模型看后续大模型应该具备哪些能力

来自：NLPPaperWeekly快来！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？
zenRRan·2024-02-20 13:00

# java开发中需要注意的几个地方

忘记在代码中加“Break”PaperfellowsandAustralianhelp的技术作家奥斯汀·莫登（AustinMolden）说：“忘记‘break中断’部分可能会对编码有害。”
时光_fa6a·2024-02-20 11:14

第39期 | GPTSecurity周报

SecurityPapers1.BadChain
·2024-02-20 10:50

【论文阅读笔记】（2015 ICML）Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs

UnsupervisedLearningofVideoRepresentationsusingLSTMs（2015ICML）NitishSrivastava,ElmanMansimov,RuslanSalakhutdinovNotesContributionsOurmodelusesanencoderLSTMtomapaninputsequenceintoafixedlengthrepresent
小吴同学真棒·2024-02-20 08:26

习题2.3 old bill

描述Amonggrandfather’spapersabillwasfound.72turkeys$679Thefirstandthelastdigitsofthenumberthatobviouslyrepresentedthetotalpriceofthoseturkeysarereplacedherebyblanks
513k·2024-02-20 07:38

论文阅读-Hydra: 用于持久内存和RDMA网络的分散文件系统

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。结合高速RDMA网络，分布式基于PM的存储系统提供了通过紧密耦合PM和RDMA特性来实现存储性能大幅提升的机会。然而，现有的分布式文件系统采用为传统磁盘设计的传统集中式客户端-服务器架构，导致访问延迟
向来痴_·2024-02-20 07:26

TRS 2024 论文阅读 | 基于点云处理和点Transformer网络的人体活动连续识别

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,NSDI,SenSys,Ubicomp;JSAC,雷达学报等)。本次介绍的论文是:文章DOI:10.1109/TRS.2023.3341230。基于点云处理和点Transformer网络的人体活动连
R.X. NLOS·2024-02-20 07:21

使用动态网格的流体动画 Fluid Animation with Dynamic Meshes 论文阅读笔记

“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
hijackedbycsdn·2024-02-20 07:47

论文阅读-基于动态权重的一致性哈希微服务负载均衡优化

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。为了达到最佳的效率，可以利用一致性哈希算法对集群负载均衡系统进行负载分配。针对微服务架构的服务器集群场景，本文分析了集群负载均衡的特性，并提出了一种基于虚拟节点的一致性哈希环设计与分割方法，以及基于动态权值的分配策略。在一
向来痴_·2024-02-20 07:46

论文阅读 - Non-Local Spatial Propagation Network for Depth Completion

文章目录1概述2模型说明2.1局部SPN2.2非局部SPN2.3结合置信度的亲和力学习2.3.1传统正则化2.3.2置信度引导的affinity正则化3效果3.1NYUDepthV23.2KITTIDepthCompletion参考资料1概述本文提出了一种非局部的空间传播网络用于深度图补全，简称为NLSPN。（1）为什么需要深度图补全？在AR、无人机控制、自动驾驶和运动规划等应用当中，需要知道物体
七元权·2024-02-20 07:46

【论文阅读笔记】AutoAugment:Learning Augmentation Strategies from Data

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
少写代码少看论文多多睡觉·2024-02-20 07:15

压缩感知模型总结

压缩感知采样方式以及模型总结——学习笔记Paper1：RankMinimizationforSnapshotCompressiveImaging研究现状采样方式WNNM与SCI模型非局部相似利用WNNM
安之少年·2024-02-20 06:53

『论文阅读|利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测』

利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测摘要1引言1.1小物体检测1.2物体检测中的模型组合1.3热图像处理2提出的模型2.1预测头数量2.2骨干网络优化2.3Transformerencoder模块2.4使用滑动窗口和注意力进行卷积2.5训练和运行过程3结果3.1数据集3.2评估指标和平台3.3评估结果4结论论文题目：ObjectDetectioninThermalImagesUsingDeep
Dymc·2024-02-20 06:42

『论文阅读|研究用于视障人士户外障碍物检测的 YOLO 模型』

研究用于视障人士户外障碍物检测的YOLO模型摘要1引言2相关工作2.1障碍物检测的相关工作2.2物体检测和其他基于CNN的模型3问题的提出4方法4.1YOLO4.2YOLOv54.3YOLOv64.4YOLOv74.5YOLOv84.6YOLO-NAS5实验和结果5.1数据集和预处理5.2训练和实现细节5.3性能指标5.4性能分析5.4.1YOLOv5的结果5.4.2YOLOv6的结果5.4.3Y
Dymc·2024-02-20 06:08

python turtle 长方形_小白学Python（20）—— Turtle 海龟绘图

在1966年，SeymourPapert和WallyFeurzig发明了一种专门给儿童学习编程的语言——LOGO语言，它的特色就是通过编程指挥一个小海龟（turtle）在屏幕上绘图
weixin_39918128·2024-02-20 00:38

了解和学习OpenAI的方法和途径

ResearchPapers（研究论文）：OpenAI发表了许多高质量的研究论文，这些论文涵盖了人工智能领域的各个方面。你可以在学术搜索引擎上找
ABEL in China·2024-02-20 00:45

草图三维模型生成论文阅读整理

论文终于接收啦！给草图研究做个收尾就去投实习！仅为个人整理，如有错误，欢迎指出！因为想给论文找创新点，所以需要大量阅读论文，部分论文会精读到实现的步骤，部分论文就记录一下思路。目前基于大模型和深度学习的三维重建任务可以简单分类为text23D，也就是文本控制转三维模型，一般使用语言模型提取文本的特征，然后去噪概率扩散模型生成多视角图像，最后再用NeRF进行三维重建，例如Dreamfusion、Ma
fisherisfish·2024-02-19 22:05

文心一言降重好用吗 PaperGPT

大家好，今天来聊聊文心一言降重好用吗PaperGPT，希望能给大家提供一点参考。
www55597·2024-02-19 18:57

Efficient Token-Guided Image-Text Retrieval withConsistent Multimodal Contrastive Training

paper:https://arxiv.org/pdf/2306.08789.pdfcode:https://github.com/LCFractal/TGDT1.论文核心思想整合了粗粒度与细粒度检索，
ALGORITHM LOL·2024-02-19 15:21

【WWW2020】需要读的论文

ConferenceURL:https://www2020.thewebconf.org/全部论文下载链接:https://dl.acm.org/doi/proceedings/10.1145/3366423BestPaperPaperTitle
三年三年又三年·2024-02-19 15:49

论文阅读-PIM-tree：一种面向内存处理的抗偏移索引

论文名称：PIM-tree:ASkew-resistantIndexforProcessing-in-Memory摘要当今的内存索引性能受到内存延迟/带宽瓶颈的限制。Processing-in-memory(PIM)是一种新兴的方法，可能通过实现低延迟内存访问，其聚合内存带宽随PIM节点数量扩展，来缓解这种瓶颈。然而，在工作负载偏斜的情况下，PIM系统在最小化节点间通信和实现负载平衡之间存在固有的
向来痴_·2024-02-19 13:45
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