adaptive专题

COD论文笔记 Adaptive Guidance Learning for Camouflaged Object Detection

论文的主要动机、现有方法的不足、拟解决的问题、主要贡献和创新点如下：动机：论文的核心动机是解决伪装目标检测（COD）中的挑战性任务。伪装目标检测旨在识别和分割那些在视觉上与周围环境高度相似的目标，这对于计算机视觉来说是非常困难的任务。尽管深度学习方法在该领域取得了一定进展，但现有方法仍面临有效分离目标和背景的难题，尤其是在伪装目标与背景特征高度相似的情况下。现有方法的不足之处：过于

AUTOSAR Adaptive与智能汽车E/E架构发展趋势

AUTOSAR Adaptive是一个面向现代汽车应用需求的标准，特别适用于那些需要高计算能力和灵活性的应用。以下是AUTOSAR Adaptive的典型特性：高计算能力：AUTOSAR Adaptive支持使用MPU（微处理器），这些处理器的性能与PC或智能手机中的处理器相当。这样的高计算能力是实现半自动驾驶和其他复杂功能所必需的。动态更新和管理：AUTOSAR Adaptive的架构允

Learning Policies for Adaptive Tracking with Deep Feature Cascades

Learning Policies for Adaptive Tracking with Deep Feature Cascades ICCV17 shotlight 作者：Chen Huang， CMU postdoctor，导师 Deva Ramanan summary 文章主要贡献在于速度与精度的权衡（AUC 0.638，fps 23），通过强化学习策略，来控制网络的深度，使得精度和

多场景建模: STAR(Star Topology Adaptive Recommender)

之前，分享了一篇关于多任务学习的文章：多任务学习MTL模型：MMoE、PLE，同样的还有关于多任务学习中的多目标loss优化策略。这篇文章则开始一个与多任务学习有着紧密联系的系列：多场景建模学习。前言首先，讲一下多任务学习和多场景建模的区别：多任务学习通常是聚焦于单独一个domain（场景、领域）内的不同任务的处理，即不同任务的label空间是不同的；而多场景建模则是关注于多个do

Apache Doris 采用了自适应查询执行（Adaptive Query Execution）技术

Apache Doris 通过自适应查询执行（AQE）和 Runtime Filter 技术，极大地增强了查询优化的灵活性和效率。AQE 能够根据实时的运行时信息动态调整查询计划，适应复杂多变的数据场景。而 Runtime Filter 则通过在查询执行过程中动态生成和应用过滤条件，显著减少了数据处理量和 I/O 开销，提升了查询性能。结合这两者，Apache Doris 能够在大规模数据分析中提

ATSS论文要点总结（Adaptive Training Sample Selection）

“ATSS” 全称为 “Adaptive Training Sample Selection”，意为自适应训练样本选择，相关论文的主要内容如下：核心观点：在目标检测中，anchor-based 和 anchor-free 检测器性能差异的关键在于正负样本的定义方式。如果训练过程中使用相同的正负样本定义，两者性能将无明显差异。基于此，作者提出 ATSS 方法，根据目标的统计特征自动选择正负样本，

【xilinx】Versal Adaptive SoC DDRMC - NoC QoS 选项卡未出现

在 2024.1 之前的 Vivado 版本中，用户在使用 NoC 验证块设计时可以访问 NoC 对象窗口和 QoS 选项卡。 Vivado 2024.1 中存在一个已知问题，即 NoC 对象窗口和 QoS 选项卡不出现。要显示 NoC 对象窗口和 QoS 选项卡，请保存块设计，关闭块设计，重新打开它，然后重新验证该设计。

Dubbo SPI之自适应扩展机制 @Adaptive

上一篇介绍了 Dubbo SPI 的基本实现，这篇就介绍下 Dubbo SPI 的自适应扩展机制，对应注解 @Adaptive。介绍 @Adaptive 定义如下： public @interface Adaptive {/*** parameter names in URL*/String[] value() default {};} value 是个字符数组，通过该属性从 URL

【文献阅读】Partially Adaptive Array Techniques

Abstract 文章研究了在多窄带干扰环境下，辅助阵元的选择，为部分自适应天线阵，以达到性能优化的目的。推导了双干扰问题的显式解。这个案例足以说明多个干扰的相互作用，同时也为更复杂的问题提供了一定程度的理解。本文还提出并讨论了几种线阵和平面阵配置的计算机解决方案。 Q1:什么是多窄带干扰环境？这些干扰信号的带宽相对较小，通常是因为它们集中在一个特定的频率或频率段上。 Q2:什么是辅助阵元？

【AI开发】CRAG、Self-RAG、Adaptive-RAG

先放一张基础RAG的流程图 https://blog.langchain.dev/agentic-rag-with-langgraph/ 再放一个CRAG和self-RAG的LangChain官方博客 Corrective RAG(CRAG) 首先需要知道的是CRAG的特色发生在retrieval阶段的最后开始，即当我们获得到了近似的document（或者说relevant snippet

【pytorch】——ONNX export failed: Couldn‘t export operator aten::adaptive_avg_pool2d

问题：语义分割网络pspnet导出成onnx的时候报错分析：主要是ppm中使用了AdaptiveAvgPool2d 解决方案： onnx中最新的版本好像也是没有AdaptiveAvgPool2d的因为pytorch是动态尺寸的，所以有AdaptiveAvgPool2d，首先要固定尺寸进行推理将AdaptiveAvgPool2d替换成AvgPool2d 参考自:https://www.c

second order system analysis in adaptive control 自控带零点的二阶系统matlab仿真分析

带零点的二阶系统matlab仿真分析上图是使用Matlab的simulink对带零点的二阶系统模型和不带零点的二阶系统进行仿真分析的模拟图仿真示波器输出结果：上面的波形是带零点的二阶系统输出下面的波形是不带零点的二阶系统的波形输出我们可以看出，零点(位于实轴负半轴)对二阶系

Dubbo扩展点注解之@Adaptive

@Adaptive称为自适应扩展点注解。在实际应用场景中，一个扩展接口往往会有多种实现类，因为Dubbo是基于URL驱动，所以在运行时，通过传入URL中的某些参数来动态控制具体实现，这便是Dubbo的扩展点自适应特性。在Dubbo中，@Adaptive一般用来修饰类和接口方法，在整个Dubbo框架中，只有少数几个地方使用在类级别上，如AdaptiveExtensionFactory和Ada

Query-Adaptive Late Fusion for Image Search and Person Re-identification阅读笔记

Query-Adaptive Late Fusion for Image Search and Person Re-identification 自适应查询的图像检索晚期融合摘要：很多文献表明特征融合对图像检索是有效的。一般来说融合各种各样的特征会帮助查询到更多有效的结果。然而，我们不会提前知道，对于给定查询，哪个特征是有效的。故而判断特征的有效性极其重要。本文提出了一种针对得分层的有效

Adaptive leakthrough ANC自适应通透ANC调试快速上手3

1.在MDE中通过命令控制，让耳机进入到ANC tuning状态，在ancdesigner工具中连接成功； 2.前面Mision mode的方法中得到5各录音文件，生产相应的missin model; Adaptive leakthrough ANC自适应通透ANC调试快速上手 3.在file->configration中设置FB为Filter_PEQ手动调试，可以将优化的频

互连网络的负载平衡路由算法 (UGAL, Universal Globally Adaptive Load-Balancing 通用全局自适应负载平衡)

Universal Globally Adaptive Load-Balancing 通用全局自适应负载平衡 1. Motivation 动机2. 任意对称拓扑上的 UGAL3. 总结 Universal Globally Adaptive Load-Balancing 通用全局自适应负载平衡之前的工作都是基于 torus 网络的负载平衡路由，而这篇文章的内容提出了一种适用于任意对称拓扑(

【RAG 论文】Adaptive-RAG：自适应地根据 query 难度来选择合适的 RAG 模型

论文：Adaptive-RAG: Learning to Adapt Retrieval-Augmented Large Language Models through Question Complexity ⭐⭐⭐⭐ Code：github.com/starsuzi/Adaptive-RAG NAACL 2024，arXiv:2403.14403 文章目录一、论文速读二、实现细节

论文阅读:Adaptive Graph Convolution for Point Cloud analysis

自适应图卷积用于点云分析论文地址: https://arxiv.org/pdf/2108.08035. 代码地址: https://github.com/hrzhou2/AdaptConv-master. 作者：Zhou Haoran 单位：南京航空航天大学作为初入图卷积网络的小白，我就根据自己的理解来读这篇文章。摘要：问题：从二维网格域推广出来的三维点云的卷积已被广泛研究，但远

论文阅读 Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised Transfer Learning

Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised Transfer Learning 论文题目：自适应一致性正则化方法用于半监督迁移学习作者单位：百度大数据研究院作者：Abulikemu Abuduweili 代码地址：https://github.com/SHI-Labs/Semi-Supervised-Transfer-Lea

密码学系列2-安全模型(CPA,CCA,selective,adaptive)

本章介绍了安全模型中的CPA,selective/adaptive CCA, EUF-CMA 加密的安全性模型定义：一、选择明文攻击下的不可区分性（IND-CPA）初始化：挑战者 C \mathcal{C} C运行初始化算法算法来获取系统参数。阶段1：敌手 A \mathcal{A} A产生明文，加密的到对应的密文（多项式有界次数）。挑战：对手将输出两条相同长度的消息 m

论文解读-ASAP: Fast Mobile Application Switch via Adaptive Prepaging

研究背景：用户使用移动设备同时打开多个App，很容易造成移动设备的内存紧缺。现有解决方法一般采用杀死守护进程（lmkd）来释放内存或者基于压缩算法的in-memory swap(ZRAM)方式，这些方法会面临用户切换回被杀死的进程过程效率低下问题，且严重影响用户体验。其中Android操作系统的in-memory swap机制：其特点是需要压缩和解压缩匿名

OpenCV-AMF算法(自适应中值滤波Adaptive Median Filtering)

入门Adaptive AUTOSAR(一) -- 为什么要提Adaptive(2)

目录 1.概述 2.比较AP和CP 2.1 层次结构区别 2.2 开发方式 2.3 硬件平台 3.小结 1.概述我们简单聊了Adaptive的由来，接下来我们比较CP和AP的区别在哪里 2.比较AP和CP 我们从软件架构上来具象地认识AP和CP的区别。 2.1 层次结构区别 Classic Platform 结构如下： Adaptive Platform结构

Adaptive Filter Learning Notes 自适应滤波学习笔记03 自回归模型

这是一个学习笔记系列。为督促自己看书，尽量更新。但同时也在学其他东西，也不知道能不能实现。少玩耍，多读书。 IT的应用里面当然会用滤波知识啦应该会慢慢改进，会慢慢补充每一个部分的笔记。文章目录 Stochastic Progress and Models渐近平稳自适应模型渐近平稳自回归过程的互相关函数 Yule-Walker方程 { a k } \{a_k\} {ak} σ ν 2 \

Adaptive Filter Learning Notes 自适应滤波学习笔记02 随机过程模型

这是一个学习笔记系列。为督促自己看书，尽量更新。但同时也在学其他东西，也不知道能不能实现。少玩耍，多读书。应该会慢慢改进，会慢慢补充每一个部分的笔记。文章目录 Stochastic Progress and Models三个常见线性随机模型自回归模型(Autoregressive Models)滑动平均模型(Moving-Average Models)自回归滑动平均模型(Autoreg