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Segmentation简记5-AuxNet: Auxiliary tasks enhanced Semantic Segmentation for Automated Driving

创新点 1.分割网络为主任务，深度估计网络为辅任务 2.loss的设计总结如图所示网络结构如图所示其实很容易理解。 backbone是基于ResNet50 分割网络是基于FCN8 深度估计网络与分割网络类似，最后一层是回归深度层。最有意思的是两种任务的loss的合并。分割的loss很常见：cross entropy 深度loss：mean absolute error 算法一：

NLP-文本匹配-2016：ESIM【Enhanced LSTM for Natural Language Inference】

Polyp-DDPM: Diffusion-Based Semantic Polyp Synthesis for Enhanced Segmentation

Polyp- ddpm:基于扩散的语义Polyp合成增强分割摘要：本研究介绍了一种基于扩散的方法Polyp-DDPM，该方法用于生成假面条件下息肉的逼真图像，旨在增强胃肠道息肉的分割。我们的方法解决了与医学图像相关的数据限制、高注释成本和隐私问题的挑战。通过对分割掩模(代表异常区域的二进制掩模)的扩散模型进行调节，poly - ddpm在图像质量(实现fr起始距离(FID)得分为78.47

imx6ull Enhanced Periodic Interrupt Timer (EPIT)

一、overview EPIT是一个32位的计时器，能够在处理器很少干预的情况下以固定的时间间隔提供精确的中断。软件使能后，EPIT就开始计数。IMX6ULL有2个EPIT定时器。其框图如下所示： 1.1 epit 特性 EPIT具有以下主要特性： •可选择时钟源的32位递减计数器 •12位预分频器，用于对输入时钟进行分频 •可即时编程的计数器值 •可以设置在低功耗和调试模式下，计数器仍

2020.3 Enhanced meta-learning for cross-lingual named entity recognition with minimal resources 阅读笔记

Motivation Problem Setting: a) One source language with rich labeled data.b) No labeled data in the target language. 现有的 Cross-lingula NER 方法可以分为两大类： a) Label projection (generate labeled data in tar

Java(tm) and XML: Your visual blueprint for creating Java-enhanced Web programs

P-MapNet：Far-seeing Map Generator Enhanced by both SDMap and HDMap Priors

主页：homepage 参考代码：P-MapNet 动机与出发点在感知系统中引入先验信息是可以提升静态元素感知网络的上限的，这篇文章对SD地图采用栅格化表示（也就是图像形式），之后用CNN网络去抽取栅格化SD地图的信息，将其作为BEV特征优化时额外信息的来源（也就是做key和val）。其实还有一种SD地图表示的方法，那就是向量化描述，目前现有的文献还没有对这两种模态表示更好做过细致分析。感知的

ANNA: Enhanced Language Representation for Question Answering

ANNA：增强的问答语言表达 Changwook Jun, Hansol Jang, Myoseop Sim, Hyun Kim, Jooyoung Choi, Kyungkoo Min and Kyunghoon Bae LG AI Research { cwjun, hansol.jang, myoseop.sim, hyun101.kim, jooyoung.choi, mingk24,

CXL-Enabled Enhanced Memory Functions——论文阅读

IEEE Micro 2023 Paper CXL论文阅读笔记整理问题计算快速链路（CXL）协议是系统社区的一个重要里程碑。CXL提供了标准化的缓存一致性内存协议，可用于将设备和内存连接到系统，同时保持与主机处理器的内存一致性。CXL使加速器（例如，GPU和DPU）既能直接加载/存储对主机存储器的访问，又能使它们自己的设备上存储器同样可由CPU访问。CXL允许在内存数据平面上插入技术，所以

npm install出现request to http://registry.cnpmjs.org/@mrmlnc%2freaddir-enhanced failed

1、vscode中出现问题问题描述： npm ERR! request to https://registry.cnpmjs.org/@jeecg%2fantd-online-mini failed, reason: Hostname/IP does not match certificate’s altnames: Host: registry.cnpmjs.org. is not in

论文阅读《FENET: FOCUSING ENHANCED NETWORK FOR LANE DETECTION》

ABSTRACT 受人类驾驶专注力的启发，这项研究开创性地利用聚焦采样（Focusing Sampling）、部分视野评估（Partial Field of View Evaluation）、增强型 FPN 架构和定向 IoU 损失（Directional IoU Loss）等技术增强网络，有针对性地创新解决了自动驾驶精确车道检测的障碍。实验证明，我们的 "聚焦采样 "策略与统一方法不同，强调重

Biomedical knowledge graph-enhanced prompt generation for large language models

1. 生物医学知识图谱增强大语言模型提示生成论文地址：[2311.17330] Biomedical knowledge graph-enhanced prompt generation for large language models (arxiv.org) 源码地址：https://github.com/BaranziniLab/KG_RAG 2. 摘要大语言模型（L

手动调整VS Code下Markdown Preview Enhanced插件中Front-Matter的渲染方式

我曾用过一些静态博客框架撰写并发布文章，这些静态博客框架均采用 Front-Matter 管理文章信息。这导致了我非常多的 Markdown 文章开头都带有诸如这样的内容： ---title: 【我的文章】author: Voimmamoreddate: "2023-01-13 23:20:00"--- 目前我已弃用博客框架。但是，曾经在博客框架下写作时，Front matter 内

Mobile ALOHA 2: An Enhanced Low-Cost Hardware for Bimanual Teleoperation

文章目录 1. Mobile ALOHA 11.1 项目地址 2. Mobile ALOHA 22.1 相关链接2.2 What's upgraded in II ? Reference Stanford 最新家务机器人 1. Mobile ALOHA 1 Mobile ALOHA: Learning Bimanual Mobile Manipulation with

Exercise-enhanced sequential modeling for student performance prediction

写在前面：本篇区别于前面阅读的文献。普通的模型输入只有习题的信息，本文模型输入另外加入了习题文本描述信息。 1 摘要在在线教育系统中，为了向学生提供主动服务（例如个性化习题推荐），一个关键的需求是预测学生在未来运动活动中的表现（例如分数）。现有的预测方法主要是利用学生的历史习题记录，其中每个习题通常表示为人工标注的知识概念，习题文本描述中包含的更丰富的信息仍有待开发。在本文中，我们提出了

Aspect-based sentiment analysis via affective knowledge enhanced graph convolutional networks

Aspect-based sentiment analysis via affective knowledge enhanced graph convolutional networks 基于情感知识增强图卷积网络的基于方面的情感分析 Abstract 现有的研究大多集中在基于句子依存关系树的上下文词到aspect词的依存关系信息的学习上，缺乏对特定体的语境情感知识的挖掘。在本文中，作者

《Aspect-based sentiment analysis via affective knowledge enhanced graph convolutional networks》论文阅读

文章目录文章介绍文章模型通过依赖树构建图学习特定方面实体的表示总结文章地址： https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705121009059 文章介绍最近，图卷积神经网络因为其优越的性能（能很好的考虑词语间的依赖）被广泛的应用在自然语言处理任务当中。其一般方式为首先将文本转化为邻接矩阵的形

论文笔记 EMNLP 2020|Affective Event Classification with Discourse-enhanced Self-training

文章目录 1 简介1.2 创新 2 方法3 实验 1 简介论文题目：Affective Event Classification with Discourse-enhanced Self-training 论文来源：EMNLP 2020 论文链接：https://aclanthology.org/2020.emnlp-main.452.pdf 1.2 创新提出了一个基于

Enhanced Jaya algorithm（一种增强的Jaya算法）

一种增强的Jaya算法：参考文献：`Enhanced Jaya algorithm: A simple but efficient optimization method for constrained engineering design problems. Jaya算法： Jaya算法是由印度学者Venkata Rao 于2016年首次提出。该算法的特点在于无算法相关的参数且只有进

【超分辨率】Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution

这篇文章是NTIRE2017 Super-Resolution Challenge 夺冠文章。机器之心对此进行了简单的翻译，还是比较详细的： https://mp.weixin.qq.com/s/xpvGz1HVo9eLNDMv9v7vqg 这篇博客主要记录我对这篇文章的理解：一、本文主要内容: 该文章提出了两种模型EDSR（单一尺度网络）和 MDSR（多尺度超分辨率架构）。目

论文笔记--ERNIE-ViL: Knowledge Enhanced Vision-Language Representations through Scene Graphs

论文笔记--ERNIE-ViL: Knowledge Enhanced Vision-Language Representations through Scene Graphs 1. 文章简介2. 文章概括3 文章重点技术3.1 模型架构3.2 Scene Graph Prediction(SGP) 4. 文章亮点5. 原文传送门6. References 1. 文章简介标题：

[RoFormer]论文实现：ROFORMER: ENHANCED TRANSFORMER WITH ROTARY POSITION EMBEDDING

文章目录一、完整代码二、论文解读2.1 注意力机制2.2 绝对位置编码2.3 相对位置编码2.4 旋转位置编码Long-term decayAdaption for linear attention 2.5 模型效果三、过程实现四、整体总结论文：ROFORMER: ENHANCED TRANSFORMER WITH ROTARY POSITION EMBEDDING 作者

论文笔记：AttnMove: History Enhanced Trajectory Recovery via AttentionalNetwork

AAAI 2021 1 intro 1.1 背景将用户稀疏的轨迹数据恢复至细粒度的轨迹数据是十分重要的恢复稀疏轨迹数据至细粒度轨迹数据是非常困难的已观察到的用户位置数据十分稀疏，使得未观察到的用户位置存在较多的不确定性真实数据中存在大量噪声，如何有效的挖掘周期性规律存在一定困难经常在历史轨迹中被访问的地点并不一定会是目标时间窗缺失的地点，如何利用用户历史上的位置数据是另一个挑战 1.2

论文笔记：SimiDTR: Deep Trajectory Recovery with Enhanced Trajectory Similarity

DASFFA 2023 1 intro 1.1 背景由于设备和环境的限制（设备故障，信号缺失），许多轨迹以低采样率记录，或者存在缺失的位置，称为不完整轨迹恢复不完整轨迹的缺失空间-时间点并降低它们的不确定性是非常重要的一般来说，关于轨迹恢复的先前研究可以分为两个方向第一个方向：模拟用户在不同位置之间的转换模式，以预测用户的缺失位置本质上是一个分类任务，恢复的轨迹通常由位置或POI组成

Bulletproofs+: Shorter Proofs for Privacy-Enhanced Distributed Ledger学习笔记

1. 引言 Chung等人2020年论文《Bulletproofs+: Shorter Proofs for Privacy-Enhanced Distributed Ledger》，暂无收录信息。代码实现参见： https://github.com/ZenGo-X/bulletproofs 要点： 1）实现了zero-knowledge inner product proof，pr

imx6ull Enhanced Periodic Interrupt Timer (EPIT)

一、overview EPIT是一个32位的计时器，能够在处理器很少干预的情况下以固定的时间间隔提供精确的中断。软件使能后，EPIT就开始计数。IMX6ULL有2个EPIT定时器。其框图如下所示： 1.1 epit 特性 EPIT具有以下主要特性： •可选择时钟源的32位递减计数器 •12位预分频器，用于对输入时钟进行分频 •可即时编程的计数器值 •可以设置在低功耗和调试模式下，计数器仍