UnveilingtheIPQ4019:RevolutionizingLong-RangeWirelessConnectivityIntroduction:TheIPQ4019System-on-Chip(SoC)emergesasagame-changerforPoint-to-Point(PTP)andPoint-to-Multipoint(PTMP)applications,presenti

论文：ComputerizedMedicalImagingandGraphics2019数据集：BraTS20171.Introduction胶质瘤是最常见的原发性脑肿瘤，约占恶性脑肿瘤的80%。它们起源于大脑或脊柱的胶质细胞，可根据细胞类型、等级和位置进行分类。高等级胶质瘤（III级和IV级）与特别差的预后有关：被诊断为多形性胶质瘤的病人在治疗中平均存活12-14个月。医学影像，如MRI，被用于

MaJ,LiF,WangB.U-Mamba:EnhancingLong-rangeDependencyforBiomedicalImageSegmentation[J].arXivpreprintarXiv:2401.04722,2024.【开源】本文对Mamba结构用于图像领域进行了简单的探索，就结构来说没有特别多创新，就是插入了Mamba块，但可以遇见下一个坑的到来。【核心思想】将CNN的局部

@article{ma2022swinfusion,title={SwinFusion:Cross-domainlong-rangelearningforgeneralimagefusionviaswintransformer},author={Ma,JiayiandTang,LinfengandFan,FanandHuang,JunandMei,XiaoguangandMa,Yong},jour

UnleashingLong-RangeTransmission'sPotentialinIIoT,SmartCities,andIntelligentPortswithIPQ6010QCN9074Intherealmofwirelesscommunication,thejourneytowardsseamlessconnectivitycontinuestoreachnewhorizons.As

我们知道CNN具有平移不变形，但是transformer基于self-attentation可以获得long-range信息（更大的感受野），但是CNN需要更多深层的Conv-layers来不断增大感受野

EfficientLong-RangeAttentionNetworkforImageSuper-resolutionDate:2022/04/09FileType:paperAbstracttransformer性能好，但是计算力较高SA（swlf-attention）计算的限制导致SR（super-resolution）性能不佳提出ELAN（efficientlong-rangeattenti

一、论文简述1.第一作者：XudongZhang2.发表年份：20213.发表期刊：WACV4.关键词：MVS、注意力、级联、监督回归5.探索动机：先前的方法忽略了像素之间的依赖关系，并且期望回归的方式效率不高。However,thispixel-wiseoperationignorestheinterdependenceamongpixels,sinceitscalculationofmatch

Pyraformer:Low-ComplexityPyramidalAttentionforLong-RangeT-SModelingandForecasting低复杂度的金字塔型注意力模型，用于长时序列建模和预测我们研究的时空数据类任务（预测或异常检测等），需要考虑时间和空间两个维度。目前的研究成果在空间维度基本是以图卷积为主导，不同之处在于不同工作中定义的图类型有所不同，一般是静态图（即地理位

但是long-range的attention参数量大，训练

文章目录一、背景和动机二、方法三、效果出处：AAAI2022一、背景和动机语义分割中，non-local（NL）的方法起到了很好了捕捉long-range信息的作用，大致可分为Channelnon-local

://arxiv.org/abs/1811.11721Github：https://github.com/speedinghzl/CCNet本文也是Self-Attention机制的文章，该论文在捕获long-range

本文提出新层：LambdaLayers！由其衍生出的LambdaResNets，极大地改善了图像分类模型的速度与准确性权衡。在ImageNet上表现SOTA，同时比EfficientNets快约4.5倍！并在检测和分割任务中性能提升明显，代码刚刚开源！作者：ChaucerG来源：AI人工智能初学者微信公众号论文（ICLR2021投稿）：https://openreview.net/forum?id

文章目录一、主要思想二、实现方法三、实现效果四、代码一、主要思想目前语义分割的方法中，主要是以FCN为主导的一系列基于encoder-decoder的方法，但这类方法在捕捉long-range信息上的能力较弱

HoughNet1Introduction2Approach2.1Thelog-polar“votefield”2.2Votingmodule2.3Networkarchitecture3Experiments4Conclusion论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.02355开源代码：https://github.com/nerminsamet/houghnet其他解

Ifeelsobadforbeingindrinklastnight.Myfriendconflictedandfoughtwithhiswifelastnight,whenhismotheradmonishedthem,theypushedheronthegroundmindlessly,itcausedherheartattack.Todayhestayedathospitalforlooki

tosayorexpresssth)inaveryclearway,usingfewwords•(putsth)inanutshelli.e:Toputitinanutshell,we'rebankrupt长期的，长远的：long-range

本文主要贡献：1）引入了一个新的strippooling模块，使backbone网络能够有效地模拟long-range依赖关系；2）提出了一种以多种空间池化为核心的新型模块MPM，并构建了SPNet；3

2.2MPM(MixedPoolingModule):来进一步对long-range依赖进行建模3.实验3.

语义分割网络RefineNet原理与Pytorch实现1】RefineNet介绍2】RefineNet网络结构RefineNetBlockRCUMRFCRP1】RefineNet介绍RefineNet使用long-range

So our military long-range air search radar, coordinate