高光谱文献阅读

文献阅读（168）强化学习 & Routerless NoC

文章目录蒙特卡洛树搜索MCTSlayeredprogressiveapproach实现细节InjectionEjection活锁死锁饥饿题目：ADeepReinforcementLearningFrameworkforArchitecturalExploration:ARouterlessNoCCaseStudy时间：2020会议：HPCA研究机构：南加大/俄勒冈州立大学本篇论文的主要贡献：Rou
tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:37

文献阅读（203）In-Network Cache Coherence

题目：Concordia:DistributedSharedMemorywithIn-NetworkCacheCoherence时间：2021会议：FAST研究机构：清华0缩写DSM:DistributedsharedmemoryRDMA:RemoteDirectMemoryAccess1introduction分布式共享内存(DSM)需要缓存一致性，但会导致更多的通信影响整体吞吐率，极端情况下，
tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:37

文献阅读（206）gem5-Aladdin Cohmeleon

文章目录introduction题目：Cohmeleon:Learning-BasedOrchestrationofAcceleratorCoherenceinHeterogeneousSoCs时间：2021会议：MICRO研究机构：哥伦比亚大学introduction专用硬件加速器可以带来数量级的性能和功耗提升，但也需要高效的内存子系统配合。SoC存储层次结构通常是围绕处理器内核设计，包括多级c
tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:37

文献阅读（82）二值化神经网络

文章目录1abstract&introduction2ClampingRectifiedLinearUnit3量化方法3.1前向近似3.2后向近似题目：EfficientQuantizationforNeuralNetworkswithBinaryWeightsandLowBitwidthActivations时间：2019会议：AAAI研究机构：上海交大倪冰冰1abstract&introduc
tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:07

文献阅读（167）NoC神经网络加速器

文章目录面向DNN的NoC拓扑比较题目：Energy-EfficientandHigh-PerformanceNoCArchitectureandMappingSolutionforDeepNeuralNetworks时间：2019会议：NOCS研究机构：GIT本篇论文的主要贡献：针对DNN比较不同拓扑，提出CMeshNoC架构提出负载均衡映射与数学模型面向DNN的NoC拓扑比较Crossbar:
tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:07

文献阅读（28）

题目：AcceleratingSparseDeepNeuralNetworkonFPGA时间：2019会议：ProceedingsofIEEEHighPerformanceExtremeComputingConference(HPEC)研究机构:UIUCDemingChen1缩写&引用EfficientandeffectivesparseLSTMonfpgawithbank-balancedspa
tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:06

文献阅读（152）Eyeriss v2（未完）

文章目录1缩写&引用2abstract&introduction3架构总览4灵活的hierarchicalmesh片上网络4.1motivation4.2高层次概念与用例题目：Eyerissv2:AFlexibleAcceleratorforEmergingDeepNeuralNetworksonMobileDevices时间：2019期刊：IEEEJournalofEmergingandSele
tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:36

文献阅读（207）FPGA HBM

题目：HBMConnect:High-PerformanceHLSInterconnectforFPGAHBM时间：2021会议：FPGA研究机构：UCLAJasonCong题目：DemystifyingtheMemorySystemofModernDatacenterFPGAsforSoftwareProgrammersthroughMicrobenchmarking时间：2021会议：FPGA
tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:33

机器人控制算法—TEB算法文献阅读Integrated online trajectory planning and optimization in distinctive topologies

论文题目：Integratedonlinetrajectoryplanningandoptimizationindistinctivetopologies独特的集成在线轨迹规划和优化拓扑摘要：本文提出了一种新的基于拓扑特征的移动机器人轨迹在线优化的集成方法。在线轨迹优化通过最小化路径长度、过渡时间或控制工作量等目标，使全局规划器生成的初始粗略路径变形。移动机器人的运动学运动特性和与障碍物的间隙对轨
Jack Ju·2023-10-21 17:26

机器人控制算法—TEB算法文献阅读Trajectory modification considering dynamic constraints of autonomous robots

摘要经典的“弹性带”使全局规划器生成的路径相对于最短路径长度变形，而避免与障碍物接触。它没有直接考虑底层机器人的任何动态约束。这一贡献引入了一种称为“定时弹性带”的新方法，该方法明确考虑了根据诸如有限的机器人速度和加速度的动态约束的运动。“定时松紧带”该问题是在一个加权多目标优化框架中提出的。大多数目标都是本地的，因为它们取决于在几个相邻的中间配置上。这导致了一个稀疏系统矩阵存在约束最小二乘优化方
Jack Ju·2023-10-21 17:26

基于VORS、CCDM模型、GeoDetector、GWR模型集成技术在城镇化与生态系统健康空间关系分析及影响效应中的实践应用

查看原文>>>基于VORS、CCDM模型、GeoDetector、GWR模型集成技术在城镇化与生态系统健康空间关系分析及影响效应中的实践本文从基础、方法、拓展三方面对高光谱遥感进行。
吹翻书页的风·2023-10-20 12:12

高光谱数据预处理之移动窗口平均平滑算法

本文转自：https://blog.csdn.net/qq_35166974/article/details/88058945今天介绍高光谱数据预处理算法中的：移动窗口平均平滑算法。
llihz·2023-10-19 22:45

经典文献阅读之--Calib Anything(使用SAM的无训练标定雷达相机外参)

0.简介Camera与LiDAR之间的外部标定研究正朝着更精确、更自动、更通用的方向发展，由于很多方法在标定中采用了深度学习，因此大大减少了对场景的限制。然而，数据驱动方法具有传输能力低的缺点。除非进行额外的训练，否则它无法适应数据集的变化。随着基础模型的出现，这个问题可以得到显著缓解，通过使用分割任意模型（SegmentAnythingModel，SAM），我们这次提出了一种新的激光雷达相机标定
敢敢のwings·2023-10-19 20:50

XPS—专项文献阅读-科学指南针

XPS（X-rayPhotoelectronSpectroscopy），X射线光电子能谱，可以说是材料研究中必不可少的一类分析测试手段了。今天我们就来讲讲，什么情况下我们需要用到XPS，以及拿到数据之后应该怎样进行数据处理分析。XPS测试是以X射线为激发光源的光电子能谱，是一种高灵敏超微量表面分析技术，样品分析的深度约为20埃，可分析除H和He以外的所有元素，可做定性及半定量分析定性：从峰位和峰形
m0_69233218·2023-10-19 12:50

经典文献阅读之--CVTNet(LiDAR数据地点识别的跨视图Transformer网络)

0.简介我们知道激光雷达作为自动驾驶中最为精准的传感器，它可以在绝大多数场景下提供较为精准的定位信息，同时也有很多工作用激光做重定位工作。而《CVTNet:ACross-ViewTransformerNetworkforPlaceRecognitionUsingLiDARData》这个工作就是基于激光雷达的地点识别(LPR)来完成在没有GPS的环境中识别以前行驶过的地点。现有的LPR方法大多采用单
敢敢のwings·2023-10-19 10:02

总有人比你努力|20201109

吾日三省吾身：做得不错：专注度up，文献阅读比较认真了。待改进：做事磨磨蹭蹭的，画个结构看看文献真的是好久都做不完。
苏木冬青·2023-10-18 22:57

Python高光谱遥感数据处理技术与高光谱遥感机器学习方法深度应用

本次是高光谱遥感的第二季（第一季：Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践技术应用）总结了高光谱遥感技术领域的基础原理与核心概念，采用编程语言复现经典数据处理和应用方法，追踪了最新的技术突破，
天青色等烟雨..·2023-10-18 09:20

2019-6-28晨间日记

今天是什么日子起床：0630就寝：0000天气：雨心情：好纪念日：无叫我起床的不是闹钟是梦想年度目标及关键点：一切按计划进行本月重要成果：完成文献阅读报告，为开题报告做好准备今日三只青蛙/番茄钟英语学习
风雨兼程_007·2023-10-18 06:43

文献阅读快速法-ChatPDF

如题，直接提供给大家一款能够快速阅读文档的好工具——iTextMaster。iTextMaster是一款免费的pdf阅读浏览器，上传pdf文档后等待几秒钟，AI就会自动反馈给用户关于文档的摘要总结。十分的方便且实用。ChatPDF为您提供简洁的文档摘要。对于那些篇幅较长的PDF文档，您可以轻松获取到关键信息，而无需阅读整篇内容。这是一个真正节省宝贵时间的功能，让您在处理海量信息时游刃有余。我们还可
橘子的挖宝日记·2023-10-17 08:44

分享一些好用的软件

文献阅读及管理Mendeleykeywords：颜值高，可同步，免费Mendeley首先，Mendeley的高颜值不单单体现在logo上，也体现在highlight和note上，尤其是前段时间看中文文献用到了
傅五岁·2023-10-16 05:03

8.27研究生开学典礼

学长分享1、文献阅读方法:pdf重点可标亮，可做批注；多数文献看摘要，少数看全文。2、记录脑海中每一份思维的火花，闪光点会变成新的起点和研究的问题。3、要有积累意识，积累科研成果。
会讲课的小松鼠·2023-10-16 03:05

Pytorch学习记录-基于深度上下文模型的GEC

Pytorch学习记录-GEC语法纠错02五月第一周要结束了，接下来的三个月主要是文献阅读，准备8、9月的开题报告，技术类的文献集中在GEC和Textmaching的应用方面，读完之后找demo复现，然后应用
我的昵称违规了·2023-10-15 14:42

java 安卓 物联网_面向物联网的Android应用开发与实践

研究方向:高光谱图像
weixin_39564187·2023-10-15 11:13

TT-seq文献阅读(TT-seq maps the human transient transcriptome)

今天的笔记是关于另一种RNA测序的方法，称为TT-seq。其实这些测序方法在几年前被人们所使用了，但是因为自己并不了解这些知识，所以要慢慢的补起来。文献题目：TT-seqmapsthehumantransienttranscriptome发表时间：2016杂志：Science摘要基因组的普遍转录产生稳定的和不稳定的RNA（瞬时的）。作者开发了一种瞬时转录组测序（TT-seq），这个方法可以估测RN
生信start_site·2023-10-14 15:34

Yu, Y.； Buchanan, S.； Pai, D.； Chu, T.； Wu, Z.； Tong, S.； Haeffele, B.D.； Ma, Y. White-Box Tra 阅读

文献阅读报告论文题目：Yu,Y.;Buchanan,S.;Pai,D.;Chu,T.;Wu,Z.;Tong,S.;Haeffele,B.D.
wangxiaojie6688·2023-10-14 05:00

Python+”高光谱遥感数据处理与机器学习深度应用丨高光谱数据预处理-机器学习-深度学习-图像分类-参数回归

涵盖高光谱遥感数据处理的基础、python开发基础、机器学习和应用实践。重点解释高光谱数据处理所涉及的基本概念和理论，旨在帮助学员深入理解科学原理。
asyxchenchong888·2023-10-13 16:12

Python+高光谱数据预处理-机器学习-深度学习-图像分类-参数回归

涵盖高光谱遥感数据处理的基础、python开发基础、机器学习和应用实践。重点解释高光谱数据处理所涉及的基本概念和理论，旨在帮助学员深入理解科学原理。
Teacher.chenchong·2023-10-13 16:10

多模态语义通信文献阅读：多模态语义通信研究综述

目录论文简介语义通信的发展路线语义通信的分类单模态语义通信的研究背景单模态语义通信面临的两大问题多模态语义通信多模态语义通信面临的挑战论文简介作者秦志金赵菼菼李凡陶晓明发表期刊or会议《移动通信》发表时间2023.3语义通信的发展路线语义通信的分类这篇论文把语义通信划分为：面向语义的通信（关注语义层面）和面向目标的通信（关注有效性层面）与综述《SemanticCommunicationsforFu
一去不复返的通信er·2023-10-13 15:27

2021学期总结、暑假计划

但是，我在文献阅读方面还比较生疏，阅读的效率较低且对于文献的精华提取较为困难，这归因于我对文献的阅读不够多；另外，我对于课外知识的获取仍然不够，接下来的学习不仅仅需要课本知识，还需要自己去学习各方面的知识
是小黄鸭·2023-10-13 03:43

“Python+”集成技术高光谱遥感数据处理与机器学习深度应用

高光谱遥感数据处理的基础、python开发基础、机器学习和应用实践。重点解释高光谱数据处理所涉及的基本概念和理论，旨在帮助学员深入理解科学原理。
思考的小猴子·2023-10-13 01:18

“Python+”集成技术高光谱遥感数据处理与机器学习深度应用

本内容提供一套基于Python编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例。涵盖高光谱遥感数据处理的基础、python开发基础、机器学习和应用实践。
_遇见jia·2023-10-13 00:25

【文献阅读笔记】M2MRF: Many-to-Many Reassembly of Features for Tiny Lesion Segmentation in Fundus Images

文章目录摘要1.介绍2、相关工作2.1.深度网络中的特征重组算子2.2.眼底图像中的微小病变分割2.3.深度语义分割3.方法3.1.分析M2ORF运算符3.2.多对多特征重组（M2MRF）3.2.1.模块概述3.2.2.M2MRF3.2.3.用于微小病变分割的M2MRF4.实验和讨论4.1.实施细节4.1.1.数据集和增强4.1.2.实验设置4.2.IDRiD数据集上的结果4.2.1.与SOTA的
Cpdr·2023-10-12 06:55

python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法

与昂贵、不易获取的高光谱、高空间分辨率卫星数据相比，中等分辨率的多光谱卫星数据可以免费下载获取，例如：landsat数据、哨兵-2号数据、Aster数据、Modis数据等，这些海量的长时间对地观测数据，
思考的小猴子·2023-10-12 06:30

Python高光谱遥感数据处理丨高光谱成像，涵盖基本概念、成像原理、数据处理和分析方法，以及运用机器学习和深度学习模型提取和应用高光谱信息技术

目录第一章高光谱基础第二章高光谱开发基础（Python）第三章高光谱机器学习技术（python）第四章典型案例操作实践更多推荐Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践高光谱遥感数值建模技术及在植被
小艳加油·2023-10-12 06:29

遥感技术Python篇：高光谱遥感数据处理与机器学习

本次是高光谱遥感内容的第二季（第一季：Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践技术应用）总结了高光谱遥感技术领域的基础原理与核心概念，采用编程语言复现经典数据处理和应用方法，追踪了最新的技术突破
Yolo566Q·2023-10-12 06:29

“Python+”集成技术高光谱遥感数据处理与机器学习教程

详情点击公众号链接：“Python+”集成技术高光谱遥感数据处理与机器学习教程第一：高光谱基础一：高光谱遥感基本概念01)高光谱遥感02)光的波长03)光谱分辨率04)高光谱遥感的历史和发展二：高光谱传感器与数据获取
夏日恋雨·2023-10-12 06:48

Python高光谱遥感数据处理与机器学习实践技术

目录第一章高光谱基础第二章高光谱开发基础（Python）第三章高光谱机器学习技术（python）第四章典型案例操作实践总结了高光谱遥感技术领域的基础原理与核心概念，采用编程语言复现经典数据处理和应用方法
WangYan2022·2023-10-12 06:12

python多光谱遥感数据处理、图像分类、定量评估及机器学习方法应用

与昂贵、不易获取的高光谱、高空间分辨率卫星数据相比，中等分辨率的多光谱卫星数据可以免费下载获取，例如：landsat数据、哨兵-2号数据、Aster数据、Modis数据等，这些海量的长时间对地观测数据，
PhyliciaFelicia·2023-10-12 06:41

“Python+”集成技术高光谱遥感数据处理与机器学习深度应用

高光谱数据预处理-机器学习-深度学习-混合像元分解-农业-土壤-矿物等12个专题应用提供一套基于Python编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例。
PhyliciaFelicia·2023-10-12 06:41

Python高光谱遥感数据处理与机器学习技术

本次是高光谱遥感内容的第二季（第一季：Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践技术应用）总结了高光谱遥感技术领域的基础原理与核心概念，采用编程语言复现经典数据处理和应用方法，追踪了最新的技术突破
天青色等烟雨..·2023-10-12 06:10

“Python+”集成技术高光谱遥感数据处理与机器学习深度应用丨高光谱数据预处理-机器学习-深度学习-图像分类-参数回归等12个专题

目录第一章高光谱数据处理基础第二章高光谱开发基础（Python）第三章高光谱机器学习技术（python）第四章典型案例操作实践更多应用本教程提供一套基于Python编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例
WangYan2022·2023-10-12 05:36

自上而下和自下而上机制在自我概念维持中的作用:行为和神经科学综述-3.1

TheRoleofTop-DownandBottom-UpMechanismsintheMaintenanceoftheSelf-Concept:ABehavioralandNeuroscienceReview3-1文献阅读笔记当个体第一次遇到
经济建设丫·2023-10-12 05:44

生信学习思路小分享

首先，进行生信分析的学习，主要分为三大块：1.文献阅读2.工具学习3.数据下载文献学习大家学习生信的动机可能都不太同，除了自己领域上经典、前沿的文献，生信相关的文献可以帮助我们了解：1.有什么数据我们可以应用
立志成为大白的小白·2023-10-11 13:59

【文献阅读】17年进化算法和DRL结合的文章

ImprovingExplorationinEvolutionStrategiesforDeepReinforcementLearningviaaPopulationofNovelty-SeekingAgentsBrief目前该文已经有了上百的引用量，还是有点厉害。文章地址链接代码链接code作者来自佛罗里达大学和openAIAbstract【开篇明义】Evolutionstrategies(ES
wxmcp3·2023-10-11 04:26

遥感影像出现nan如何处理、envi主成分分析nan报错处理

@影像nan转换为0问题描述：做高光谱降维处理或是纹理信息特征提取都会经历这一步，当小编看到进度条到达99%时，内心非常喜悦，紧接着却弹出下面的对话框，一盆冷水直淋头皮。
定位算法工程师·2023-10-11 03:28

文献阅读 GNN -How to Build a Graph-Based Deep Learning Architecture in Traffic Domain: A Survey

[1]J.Ye,J.Zhao,K.Ye,andC.Xu,‘HowtoBuildaGraph-BasedDeepLearningArchitectureinTrafficDomain:ASurvey’,IEEETrans.Intell.Transport.Syst.,vol.23,no.5,pp.3904–3924,May2022,doi:10.1109/TITS.2020.3043250.这是一篇
qq_38480311·2023-10-11 00:04

GNN+RA 文献阅读

[1]X.Wangetal.,‘ScalableResourceManagementforDynamicMEC:AnUnsupervisedLink-OutputGraphNeuralNetworkApproach’.papercode：GitHub-UNIC-Lab/LOGNN:Thisisthecodeforpaper"ScalableResourceManagementforDynamicM
qq_38480311·2023-10-11 00:31

文献阅读：Raise a Child in Large Language Model: Towards Effective and Generalizable Fine-tuning

文献阅读：RaiseaChildinLargeLanguageModel:TowardsEffectiveandGeneralizableFine-tuning1.内容简介2.相关工作1.WeightDecay2
Espresso Macchiato·2023-10-10 12:45

2021-11-16

今天再次报名零基础写作——自从上一期4号结束之后，我这几天好像都没咋写文章了，也就没事写点小日记，这可不太好~今天上周报名的七天文献阅读的钱也返回来啦！
尼古拉斯邶·2023-10-10 07:43

三月week2文献阅读(下)：Cell-Cycle-Targeting MicroRNAs as Therapeutic Tools against Refractory Cancers

Cell-Cycle-TargetingmiRNAsInhibitProliferationofCancerCells细胞周期靶向miRNAs抑制癌细胞的增殖Weaskedwhetherothercell-cycle-targetingmiRNAsmightalsohaveananti-proliferativeeffectoncancercells.我们想知道其他细胞周期靶向miRNAs是否也可
米妮爱分享·2023-10-10 03:36
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