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Phenotypicvariationoftranscriptomiccelltypesinmousemotorcortex科学问题：目前对于大脑皮层神经元的研究并没有同时检测神经元转录组和电生理的特征。技术手段：使用新技术Patch-seq，同时结合膜片箝技术，生物素标记和单细胞转录组手段来检测了超过1300个成年小鼠初级运动皮层。科学发现：新皮层的神经元类型在转录组水平和电生理特征上并非离散的

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我发现我不是不爱搞科研，是真的英文文献阅读速度太慢，读的太痛苦了。晚上刷中文文献看得很开心！博士都毕业了

AsurveyoftheVisionTransformersanditsCNN-TransformerbasedVariantsAbstract视觉Transformer作为卷积神经网络(cnn)的可能替代品，在各种计算机视觉应用中越来越受欢迎。这些transformer能够专注于图像中的全局关系，提供了很大的学习能力。然而，它们可能会受到有限的泛化，因为它们不倾向于模拟图像中的局部相关性。近年来

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题目：智慧城市时空大数据云平台建设技术大纲研究期刊：地理空间信息GeospatialInformation作者：郝利娟；刘冬枝摘要：基于智慧城市时空大数据与云平台建设技术大纲要求,研究支持智慧城市时空基础设施建设的核心与框架内容,为加强顶层设计、有序推进时空基础设施建设提供有益参考。关键词：智慧城市;时空大数据;云平台;总结：1.新型智慧城市是以信息化创新引领城市发展转型，全面推进新一代信息通信技

2022IEEETRANSACTIONSONMULTIMEDIA领域：异常检测目标：图像输入数据文章目录1、模型2、方法2.1、randommasking2.2、restorationnetwork2.3、损失函数2.4、推理时的渐进细化3、实验4、引用5、想法1、模型训练：每个图像实时生成随机的掩码，然后将掩码输入到具有两个预测头的条件自动编码器，一个用于重建图像，一个用于重建掩码。通过随机掩码

目录1.摘要2.引言2.1背景2.2相关工作2.3提出方法3.大气散射模型4.颜色衰减先验5.场景深度恢复5.1线性模型定义5.2收集训练数据集5.3学习策略5.4深度信息估计6.场景亮度恢复6.1大气光估计6.2场景亮度恢复7.实验7.1参数设置7.2定性比较7.3定量比较7.3.1耗时比较7.4.2MSE指标比较7.4.3SSIM指标比较8.结论1.摘要单幅图像的雾霾去除一直是一个具有挑战性的

1.摘要近年来，一些神经网络在联合去马赛克和去噪(JDD)方面表现出了良好的效果。大多数算法首先将Bayer原始图像分解为四通道RGGB图像，然后将其输入神经网络。这种做法忽略了一个事实，即绿色通道的采样率是红色和蓝色通道的两倍。在本文中，我们提出了一种自引导网络(SGNet)，其中绿色通道首先被估计，然后作为一个引导来恢复输入图像中的所有缺失值。此外，不同频率的区域在图像恢复中遭受不同程度的退化

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文章:软件定义网络：正在进行的网络变革文章主要对SDN的各种技术进行了概述.可以作为SDN入门人员的鸟瞰图*SDN可以有的放矢的对网络进行管理,在公司层面级别,可以进行细粒度的详细审查.在数据中心,可以使用统配流表进行统一操作减少流表对内存的冲击.FlowVisorFlowVisor是一个网络虚拟化控制器,他在交换机和多个控制器中间作为透明代理可管理带宽的使用和CPU,类似于在硬件上跑很多个虚拟系

文献阅读与论文写作二者之间的关系密不可分，一篇好的学术论文需要建立在大量的文献阅读基础之上。文献作为科学研究领域的基石，只有熟读文献、掌握文献，才能起到站在巨人肩膀上的目的。

【文献阅读】CSINN:ReverseEngineeringofNeuralNetworkArchitecturesThroughElectromagneticSideChannelTips：以下内容包含读者在阅读这篇逆向工程论文过程中写下的一些翻译

FAST19波束接收器的RFI缓解管道的描述AstronomyandComputing(IF1.927)PubDate:2022-03-23,DOI:10.1016/j.ascom.2022.100568Y.Wang,Z.Zhang,H.Zhang,W.Zhu,D.Li,P.Wang射频干扰（RadioFrequencyInterference，RFI）是目前高灵敏度射电望远镜面临的普遍问题，随着

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191016小白小白感觉，精读一篇文献时，没必要一开始就字斟句酌，每句话的结构，每个词的词意都搞懂。甚至大佬们说的，先看摘要，再看figure，再看discuss，也不适合现在的我。现在的我，如果看完摘要直接看figure，也是搞不懂他想做什么，他用到的技术是什么，他为什么要这样做。看figure扔要回归文章，顺着他的思路想。所以，现在看文献都步骤是这样的，看摘要，了解他大概解决了什么问题，看in

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摘要我们提出了LLMs4OL方法，它利用大型语言模型(LLMs)进行本体学习(OntologyLearning，OL)。LLMs在自然语言处理领域取得了显著的进展，展示了其在不同知识领域捕获复杂语言模式的能力。我们的LLMs4OL范式研究了以下假设：LLMs能否有效地将其语言模式捕获能力应用到OL中，这涉及到从自然语言文本中自动提取和结构化知识?为了检验这一假设，我们使用零样本提示方法进行综合评估

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工作:完成重金属检测报告;本月开启基质文献阅读并输出笔记，目前看完35篇文献并输出笔记;竹渣育苗基质试验开展竹渣浸提液对黄瓜和西兰花种子萌发的影响;完成畜牧总站检测

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“文献阅读”CHEER:HierarCHicaltaxonomicclassificationforviralmEtagEnomicdataviadeepleaRning接上文：【现学现卖】CHEER与病毒宏基因组数据分析

1怎样阅读才能促进新观点的形成和完善，以免在写概述时腹中无物该怎样管理大量已有研究中蕴含的信息？这么多信息，到底该怎样组织，分类和提取，才能更好地实现我的目的？2摘要，重点阅读发现部分，判断跟你研究的主题是否相关3我的研究是有益的：（1）几乎没有人进行过这样的研究（2）进行过此类研究的人使用的方法不对，（3）而且他们的研究几近于研讨会上的空谈。文献综述阅读的时候，整理这样一个表格：文章序号作者年份

34.文献阅读笔记简介题目Understandingimagerepresentationsbymeasuringtheirequivarianceandequivalence作者KarelLenc,AndreaVedaldi

51.文献阅读笔记（KNN）简介题目ExploringNearestNeighborApproachesforImageCaptioning作者JacobDevlin,SaurabhGupta,RossGirshick

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[PDF][Code]1.摘要使用彩色滤光器阵列(CFA)的数码相机需要一个去马赛克程序来形成完整的RGB图像。对于数码相机行业来说，解调速度和解调精度同样重要，因为相机用户已经习惯了即时查看拍摄的照片。此外，与去马赛克相关的成本不应超过使用CFA节省的成本。为此，我们回顾了经典的Hamilton-Adams(HA)算法，该算法在速度和准确性方面都优于许多复杂的技术。我们的分析表明，HA算法可以高

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