SLAM论文阅读

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 智能树提取文本摘要深度学习

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.前提三.本文方法四实验效果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实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言AnIntelligentTreeExtractiveTextSummarizationDeepLearning（21）0、论文摘要在最近的研究中，深度学习算法为自然语言提供了
yuyuyu_xxx·2024-01-15 02:56

NLP论文阅读记录 - | 使用 BRIO 训练范式进行抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction二.相关工作三.本文方法四实验效果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实验结果标准抽象模型微调抽象模型微调抽象模型和BRIO微调抽象模型和BRIO-Loop五总结结论局限前言AbstractiveTextSummarizationUsingtheBRIOTrainingParadigm（2305）codepaper0、论文
yuyuyu_xxx·2024-01-15 02:26

NLP论文阅读记录 - 2021 | 使用深度强化模型耦合上下文单词表示和注意机制的自动文本摘要

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.相关工作2.1单词表示2.2文本摘要方法三.本文方法四实验效果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实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言Automatictextsummarizationusingdeepreinforcedmodelcouplingcontextualiz
yuyuyu_xxx·2024-01-15 02:26

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 使用分层多尺度抽象建模和动态内存进行抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.3本文贡献二.前提三.本文方法四实验效果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实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言AbstractiveTextSummarizationwithHierarchicalMulti-scaleAbstractionModelingandDynamicMemory（2107）在本文中，我们
yuyuyu_xxx·2024-01-15 02:26

论文阅读笔记 | ACL-2022 | 分治文本语义匹配：关键词和意图

原文标题：DivideandConquer:TextSemanticMatchingwithDisentangledKeywordsandIntents原文链接：https://arxiv.org/abs/2203.02898目录一、Introduction二、Methodology三、ResultsandAnalysis四、Conclusion一、Introduction在做文本语义匹配任务时，
Megrezz·2024-01-15 02:20

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 抽象文本摘要：使用词义消歧和语义内容泛化增强序列到序列模型

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction二.前提三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果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实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言AbstractiveTextSummarization:EnhancingSequence-to-SequenceModelsUsingWordSenseDis
yuyuyu_xxx·2024-01-15 02:50

AWS-SAA-C03认证——之基础知识扫盲

文章目录前言一、AmazonECS二、AmazonEKS三、AmazonEC2四、ElasticBeanstalk五、AWSFargate六、AWSLambda（serverless）七、AmazonEBS7.1EBS
T-OPEN·2024-01-14 20:19

论文阅读_Fast R-CNN

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf代码链接：https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn.《FastR-CNN》是2015年发表在cs.CV上的一篇论文，FastR-CNN的全称是FastRegion-basedConvolutionalNetwork快速的基于区域的卷积神经网络，它是针对目标检测方法R-CNN的改进
xieyan0811·2024-01-14 19:26

【论文阅读】Progressive Prompts: Continual Learning for Language Models

论文信息论文标题ProgressivePrompts:ContinualLearningforLanguageModels发表刊物ICLR2023作者团队多大、MetaAI关键词ContinualLearing、LLMs文章结构ProgressivePromptsIntroductionBackgroundFinetuningPrompttuningContinualLearningMethodP
ZedKingCarry·2024-01-14 18:44

【论文阅读】Consistency Models

文章目录IntroductionDiffusionModelsConsistencyModelsDefinitionParameterizationSamplingTrainingConsistencyModelsviaDistillationTrainingConsistencyModelsinIsolationExperimentIntroduction相比于单步生成的模型（例如GANs,VA
上总介·2024-01-14 18:10

NLP论文阅读记录 - 2022 WOS | 语义提取文本摘要的新方法

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.背景三.本文方法四实验效果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实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言ANovelApproachforSemanticExtractiveTextSummarization（22）0、论文摘要文本摘要是一种缩短或精简长文本或文档的技术。当有人需
yuyuyu_xxx·2024-01-14 17:34

NLP论文阅读记录 - 2022 W0S | 基于Longformer和Transformer的提取摘要层次表示模型

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.相关工作三.本文方法四实验效果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实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言AHierarchicalRepresentationModelBasedonLongformerandTransformerforExtractiveSummarizat
yuyuyu_xxx·2024-01-14 17:33

NLP论文阅读记录 - WOS | 2023 TxLASM：一种新颖的与语言无关的文本文档摘要模型

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.文献综述及相关工作三.本文方法四实验效果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实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言TxLASM:Anovellanguageagnosticsummarizationmodelfortextdocuments（2312）0、论文摘要在自然语言处
yuyuyu_xxx·2024-01-14 17:03

NLP论文阅读记录 - WOS | ROUGE-SEM：使用ROUGE结合语义更好地评估摘要

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.相关工作三.本文方法四实验效果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实验结果4.6细粒度分析五总结前言ROUGE-SEM:BetterevaluationofsummarizationusingROUGEcombinedwithsemantics（23）0、论文摘要随着预训练语
yuyuyu_xxx·2024-01-14 17:56

论文阅读“Deep Embedded Multi-view Clustering with Collaborative Training”

引用格式：XuJ,RenY,LiG,etal.DeepEmbeddedMulti-viewClusteringwithCollaborativeTraining[J].arXivpreprintarXiv:2007.13067,2020.摘要翻译通过利用来自多视图的信息，多视图聚类最近引起了越来越多的关注。但是，现有的多视图聚类方法要么具有较高的计算和空间复杂性，要么缺乏表示能力。为了解决这些问题
掉了西红柿皮_Kee·2024-01-14 11:04

【论文阅读】异构联邦学习综述：最新进展与研究挑战

目录前言Background什么是联邦学习什么是异构联邦学习AbstractIntroductionSurveyResearchChallenges（研究挑战）StatisticalHeterogeneity(数据异质性)ModelHeterogeneity(模型异质性)ComuunicationHeterogeneity（通信异质性）DeviceHeterogeneity（设备异质性）State
鸿鹄一夏·2024-01-14 11:29

【论文阅读笔记】MobileSal: Extremely Efficient RGB-D Salient Object Detection

1.介绍MobileSal:ExtremelyEfficientRGB-DSalientObjectDetectionMobileSal：极其高效的RGB-D显著对象检测2021年发表在IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence。PaperCode2.摘要神经网络的高计算成本阻碍了RGB-D显着对象检测（SOD）的最新成功，使其无
咔叽布吉·2024-01-14 08:09

点云从入门到精通技术详解100篇-基于多传感器融合的紧耦合 SLAM 算法

目录前言多传感器融合的SLAM相关设备及技术介绍2.1三维刚体运动模型2.1.1坐标系变换
格图素书·2024-01-14 07:40

论文阅读：Feature Refinement to Improve High Resolution Image Inpainting

项目地址：https://github.com/geomagical/lama-with-refiner论文地址：https://arxiv.org/abs/2109.07161发表时间：2022年6月29日项目体验地址：https://colab.research.google.com/github/advimman/lama/blob/master/colab/LaMa_inpainting.
万里鹏程转瞬至·2024-01-14 06:10

论文阅读：《Few-Shot Unsupervised Image-to-Image Translation》

十二月了时间过得太快2020过得太快又太慢忙里偷闲的十二月有太多值得期待攒了好久终于来更新了论文名称：《Few-ShotUnsupervisedImage-to-ImageTranslation》论文地址：https://arxiv.org/abs/1905.01723论文翻译：https://blog.csdn.net/a312863063/article/details/90728788论文阅
LiBiscuit·2024-01-13 20:21

【论文阅读】Self-supervised Learning: Generative or Contrastive

Abstract研究了在计算机视觉、自然语言处理和图形学习中用于表示的新的自监督学习方法。全面回顾了现有的实证方法，并根据其目的将其归纳为三大类：生成性、对比性和生成性对比（对抗性）。进一步收集了关于自我监督学习的相关理论分析，以对自我监督学习为什么有效提供更深入的思考。最后，简要讨论了自我监督学习的开放问题和未来方向。Introduction自监督学习可以看作无监督学习的一个分支，因为不涉及手工
鱼小丸·2024-01-13 20:40

图像融合论文阅读：ReFusion：通过元学习的从可学习损失重建中学习图像融合

@article{bai2023refusion,title={ReFusion:LearningImageFusionfromReconstructionwithLearnableLossviaMeta-Learning},author={Bai,HaowenandZhao,ZixiangandZhang,JiangsheandWu,YichenandDeng,LilunandCui,Yukun
图像强·2024-01-13 20:40

论文阅读06-Task Offloading Optimization in Mobile Edge Computing based on Deep Reinforcement Learning

标题：TaskOffloadingOptimizationinMobileEdgeComputingbasedonDeepReinforcementLearning会议：MSWiM’23（CCF-C）注：本文仅用户学习。一、知识梳理问题：边缘计算可以很好地缓解云计算网络拥塞和高通信开销等问题。然而，考虑到边缘计算资源是有限的，需要采用合理的优化策略提高首先资源的利用率。模型：为解决上述问题，本文提
梦灯·2024-01-13 13:07

计算卸载论文阅读01-理论梳理

标题：WhenLearningJoinsEdge:Real-timeProportionalComputationOffloadingviaDeepReinforcementLearning会议：ICPADS2019一、梳理问题：在任务进行卸载时，往往忽略了任务的特定的卸载比例。模型：针对上述问题，我们提出了一种创新的强化学习（RL）方法来解决比例计算问题。我们考虑了一种常见的卸载场景，该场景具有
梦灯·2024-01-13 13:06

Lamdba表达式的应用和TreeSet的自定义排序规则

例如：//函数式接口interfaceSwimming{voidswim();//接口的方法中默认有publicabstract修饰}2.认识lambda表达式:简化匿名内部类的代码publicclassLambdaTest1
码见愁·2024-01-13 10:17

CES 2024上的AI亮点

以下是CES2024前两天AI方面亮点：一个AI助手，取代你的智能手机应用程序的rabbit.tech人工智能驱动的捆绑式鞋子被称为“Moonwalkers”，可以让你走得更快FitXRSlam的VR和健身创新
极道Jdon·2024-01-13 09:25

基于 AWS Lambda 的 SaaS 应用教程

在本教程中，我们将探讨如何使用AWSLambda构建一个简单的SoftwareasaService(SaaS)应用程序。我们的示例应用将是一个用于短链接生成的服务。
benhuyun_yohu·2024-01-13 09:43

2023-01-04日志

今天学习了惯导的一节课与视觉SLAM视觉里程计的部分知识。
独孤西·2024-01-13 08:03

鱼眼摄像头畸变校正方法概述

公众号致力于点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图等领域相关内
点云PCL公众号博客·2024-01-13 07:06

视觉SLAM十四讲|【五】相机与IMU时间戳同步

视觉SLAM十四讲|【五】相机与IMU时间戳同步相机成像方程Z[uv1]=[fx0cx0fycy001][XYZ]=KPZ\begin{bmatrix}u\\v\\1\end{bmatrix}=\begin
影子鱼Alexios·2024-01-13 06:44

视觉SALM与激光SLAM的区别

前言：这里比较一下视觉SLAM和激光SLAM的区别，仅比较其在算法层面上的一些不同，这里拿视觉SLAM算法：ORB-SLAM系列和激光SLAM算法：LOAM系列对比。
Jiqiang_z·2024-01-13 06:12

SLAM中的世界坐标系和地图坐标系关系

SLAM系统中世界坐标系和地图坐标系并不一定是同一坐标系。在SLAM中，一般是将地图初始化时刻（第一帧）相机、雷达或IMU的坐标系作为地图坐标系。
Jiqiang_z·2024-01-13 06:12

两个阅读英文论文的免费AI工具

本文会介绍我平时用到的两个免费的基于GPT的论文阅读平台，很好用，对于有英文阅读困难症的小伙伴(比如我)是真的提效。
董董灿是个攻城狮·2024-01-12 23:35

Enhancing Metadata Transfer Efficiency: Unlocking the Potential of DAOS in the ADIOS context——论文阅读

论文发表于SC-W2023，Paper，元数据论文阅读汇总“AdaptableI/OSystem(ADIOS)”自适应I/O系统“DistributedAsynchronousObjectStorage
妙BOOK言·2024-01-12 21:45

GUFI: Fast, Secure File System Metadata Search for Both Privileged and Unprivileged Users——论文阅读

SC2022Paper元数据论文阅读汇总“High-PerformanceComputing(HPC)”高性能计算背景OakRidge领导计算设施和劳伦斯利物浦国家实验室计算设施描述他们的命名空间包含十亿个文件
妙BOOK言·2024-01-12 21:45

推荐系统论文阅读（二十九)-美团：利用历史交互数据改进对话推荐系统

论文：题目：《LeveragingHistoricalInteractionDataforImprovingConversationalRecommenderSystem》地址：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3340531.3412098这是我第一次将美团发表的论文写在这上面，该论文是人大跟美团这边合作在CIKM上面的一篇短论文，研究的是如何利用历史交互的数
推荐系统论文阅读·2024-01-12 18:49

羊驼2:开放的基础和微调聊天模型--Llama 2论文阅读

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.09288.pdfd代码地址：GitHub-facebookresearch/llama-recipes:ExamplesandrecipesforLlama2model问答用了多少个gpu？这篇文档中使用了3.3MGPU小时的计算，使用的硬件类型是A100-80GB，可以扩展到2000个GPU，但这些计算的功耗估计并不包括互连或非G
andeyeluguo·2024-01-12 17:59

Cylinder3D论文阅读

CylindricalandAsymmetrical3DConvolutionNetworksforLiDARSegmentation（2020年论文）作者：香港中文大学论文链接：https://arxiv.org/pdf/2011.10033.pdf代码链接：https://github.com/xinge008/Cylinder3D摘要为什么做这件事（why）：●目前用于自动驾驶场景的最好的点
zhaoyqcsdn·2024-01-12 15:58

EM planner 论文阅读

论文题目：BaiduApolloEMMotionPlanner0前言EM和Lattice算法对比EMplannerLatticePlanner参数较多（DP/QP，Path/Speed）参数少且统一化流程复杂流程简单单周期解空间受限简单场景解空间较大能适应复杂场景适合简单场景1摘要基于百度Apollo平台提出的一种实时运动规划系统，该规划系统包括顶层的多车道和其中的单车道自动驾驶：（1）系统顶层是
Big David·2024-01-12 15:57

推荐系统论文阅读（十四)-DCN-Deep&Cross Network推荐

论文原文：论文地址：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/1708.05123v1论文题目：《Deep&CrossNetworkforAdClickPredictions》一、背景在第四篇文章里面我们介绍了DeepFm，DeepFm把fm和和神经网络结合在一起了，在文章里面我们也提到了两种方式，一种是并行方式，另一种是串行方式。我们知道DeepFm是并行结构，FM和DNN部分是并行的，
推荐系统论文阅读·2024-01-12 14:29

服务器 conda update 失败解决方法

allcondaupdate-nbase-cdefaultsconda最后强制用conda-forge通道更新，成功了condaupdate-nbase-cconda-forgeconda顺带一提，nice-slam
一只名叫Me的猫·2024-01-12 14:55

晶格动力学程序 GULP

大家好，我是木南分子动力学软件诸多，包括：1.LAMMPSLAMMPS即Large-scaleAtomic/MolecularMassivelyParallelSimulator，可以翻译为大规模原子分子并行模拟器
123wxw·2024-01-12 12:24

VIO学习总结

VIO学习总结VIO（visual-inertialodometry）即视觉惯性里程计，有时也叫视觉惯性系统（VINS，visual-inertialsystem），是融合相机和IMU数据实现SLAM的算法
a81eefb19dfe·2024-01-12 09:52

NLP论文阅读记录 - 05 | 2023 抽象总结与提取总结：实验回顾

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.相关工作2.1提取方法2.2抽象方法2.3数据集三.本文方法四实验效果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实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言Abstractivevs.ExtractiveSummarization:AnExperimentalReview（2306）0、
yuyuyu_xxx·2024-01-12 09:59

NLP论文阅读记录 - wos | 01 使用深度学习对资源匮乏的语言进行抽象文本摘要

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.相关工作三.本文方法四实验效果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实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言Abstractivetextsummarizationoflowresourcedlanguagesusingdeeplearning（2211）0、论文摘要人类必须能够
yuyuyu_xxx·2024-01-12 09:22

Ubuntu18.04利用astra pro相机实现ORB—SLAM3实时点云稠密建图—上

Ubuntu18.04利用astrapro相机实现ORB—SLAM3实时点云稠密建图—上前言前期准备—ROS完整安装OpenCV的安装（4.2.0）安装依赖C++11特性的编译器Pangolin测试pangolin
BIGBOSSyifi·2024-01-12 08:43

学习记录-自动驾驶与机器人中的SLAM技术

以下所有内容均为高翔大神所注的《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》中的内容融合导航1.EKF和优化的关系2.组合导航eskf中的预测部分，主要是F矩阵的构建templateboolESKF::Predict
return !false·2024-01-12 07:08

【自动驾驶和机器人中的SLAM技术】基于点面ICP的iekf-lio系统

目录1.理论推导2.代码实现3.欢迎来过千帆公众号读书学习1.理论推导2.代码实现由于第7章已经有个icp_3d类了，并且有了点面ICP功能，这里直接在其基础上添加实现基于点面ICP的IEKFLIO系统对观测方程的处理方式，即：voidIcp3d::ComputeResidualAndJacobians(constSE3&input_pose,Mat18d&HTVH,Vec18d&HTVr)对观测
宛如新生·2024-01-12 06:01

【自动驾驶与机器人中的SLAM技术】鲁邦核函数的含义和应用

目录1.给ICP和NDT配准添加柯西核函数1.1代码实现2.将第1部分的robustloss引入IncNDTLO和LooselyLIO，给出实现和运行效果3.从概率层面解释NDT残差和协方差矩阵的关系，说明为什么NDT协方差矩阵可以用于最小二乘4.为LOAMlikeLO设计一个地面点云提取流程，并单独为这些点使用点面ICP4.1代码实现4.2对地面点进行ICP5.也欢迎大家来我的微信公众号--过千
宛如新生·2024-01-12 06:31

《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》基于保存的自定义NDT地图文件进行自动驾驶车辆的激光定位

目录1.为NDT设计一个匹配度评估指标，利用该指标可以判断NDT匹配的好坏。2.利用第1题的指标，修改程序，实现mapping部分的回环检测。3.将建图结果导出为NDTmap，即将NDT体素内的均值和协方差都存储成文件。4.实现基于NDTmap的激光定位。根据车辆实时位姿，加载所需的NDT体素并完成定位。5.给出上述结果相比于PCLNDT的性能、存储空间等关键指标1.为NDT设计一个匹配度评估指标
宛如新生·2024-01-12 06:57
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