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【读点论文】Scene Text Detection and Recognition: The Deep Learning Era
Scene Text Detection and Recognition: The Deep Learning Era Abstract 随着深度学习的兴起和发展，计算机视觉发生了巨大的变革和重塑。场景文本检测与识别作为计算机视觉领域的一个重要研究领域，不可避免地受到了这波革命的影响，从而进入了深度学习时代。近年来，该社区在思维方式、方法论和性能方面取得了长足的进步。本综述旨在总结和分析深度学
Nutanix Era荣膺CBI年度评选年度创新产品奖，开启一键式数据库服务
作为全球领先的企业云解决方案供应商Nutanix(纳斯达克:NTNX),为帮助企业 IT 部门面对越来越复杂的技术堆栈,推出全新的数据库管理解决方案Nutanix Era,并于2021年1月25日,获得CBI年度大选2020年度创新产品。 “CBI年度大选”系列报道始于2006年。作为CBI最为重要的年度评选之一,“CBI年度影响力”系列评选获得了企业级市场的广泛
codeforces585D. Lizard Era: Beginning
传送门：http://codeforces.com/problemset/problem/585/d 思路：中途相遇法 前一半暴力枚举，后一半暴力枚举，在hash表里查找是否有合法的方案即可，输出方案在hash表存一个3进制数即可 #include<cstdio>#include<cstring>#include<algorithm>const int maxn=30,mod=99
从视觉任务（识别/定位/分割/追踪..）出发，调研各种模态提示的视觉大模型CV-VLM综述论文详细阅读：Foundational Models Defining a New Era in Vision
本篇主要讲解了在视觉领域中视觉语言模型的发展历程，每种VLM基础模型提出的背景，设计方案，应用领域等，调查了关于图像识别，图像定位，图像分割，字幕生成，视频追踪等方向相关的模型。 Foundational Models Defining a New Era in Vision: A Survey and Outlook 定义视觉新时代的基本模型：调查与展望 paper: 2307.13
A Survey of Text Watermarking in the Era of Large Language Models
本文介绍首个大模型时代下的文本水印综述，由清华、港中文、港科广、UIC、北邮联合发布，全面阐述了大模型时代下文本水印技术的算法类别与设计、评估角度与指标、实际应用场景，同时深入探讨了相关研究当前面临的挑战以及未来发展的方向，探索文本水印领域的前沿趋势。 论文：A Survey of Text Watermarking in the Era of Large Language Models 论
一文了解Web3.0真实社交先驱ERA
Web2时代，少数科技巨头垄断了全球近60亿人口的网络社交数据，并用之为自己牟利，用户无法掌控个人数据，打破该局面逐渐成为共识，于是，不少人看到了Web3社交赛道蕴含的巨大机遇，标榜着去中心化和抗审查的Web3社交平台如雨后春笋，纷纷涌现。 但由于Web3的身份（类似于Web2中的账号）是基于钱包地址进行创建，任意用户都能轻易创建多个钱包，这为投机者创建多个虚假身份提供了便利，众所周知，We
【ERA : 217】Crust Network 主网启动，We Are Here Now!
Crust 提供了 Web3 生态系统的去中心化存储网络，支持包括 IPFS 在内的多种存储层协议，并对应用层提供接口。Crust 的技术栈还能够支持去中心化计算层。Crust 旨在构建一个重视数据隐私和所有权的分布式云生态系统。 Crust主网正式上线！ 新加坡时间9月1日18:00，Crust Network主网于第217个Era正式上线，同时开启出块奖励！此前，Crust已完成
OpenStack和Ceph在Genomic Era的应用
FishOS支持基因组研究，为埃伯哈德·卡尔斯大学的云计算提供动力，通过蒂宾根的大学计算中心为生物信息学家提供云环境。 生命科学和信息技术的发展对生物信息学的跨学科性质产生了深远的影响；生物信息学正在经历从内部计算基础设施到云计算的新飞跃，以处理高通量实验技术产生的大量生物数据。高通量技术的可用性以及基因组学和药物基因组学在大群体研究中的应用正在产生越来越多的实验和临床数据，以及分布在互联网上的
Evaluation Metrics in the Era of GPT-4
本文是LLM系列文章，针对《Evaluation Metrics in the Era of GPT-4: Reliably Evaluating Large Language Models on Sequence to Sequence Tasks》的翻译。 GPT-4时代的评估度量：在序列到序列的任务中可靠地评估大型语言模型 摘要1 引言2 实验设置3 评估指标4 结果和讨论5 结论局限
Evaluation Metrics in the Era of GPT-4
本文是LLM系列文章，针对《Evaluation Metrics in the Era of GPT-4: Reliably Evaluating Large Language Models on Sequence to Sequence Tasks》的翻译。 GPT-4时代的评估度量：在序列到序列的任务中可靠地评估大型语言模型 摘要1 引言2 实验设置3 评估指标4 结果和讨论5 结论局限
Zksync Era空投要求，快照日期推演
Zksync是否已经快照？ 截止2023.3.31我认为还没有快照。 理由： 1）链上生态贫瘠，没几个能用的。 2）Era发布没几天，时间太短，不够长期交互这一考核标准。 3）链上TVL太低，不吸引刷子来刷没法做数据。 4）链上gas太高，可能还要更新 Zksync空投标准？ 个人猜测类似arb的计分标准，有以下几个方面： 1）使用Zksync Lite （早期用户） 2）
自然激励技术 （NExT） 与特征系统实现算法 （ERA）（Matlab代码实现）
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Evaluating Open-Domain Question Answering in the Era of Large Language Models
本文是LLM系列文章，针对《Evaluating Open-Domain Question Answering in the Era of Large Language Models》的翻译。 大语言模型时代的开放域问答评价 摘要1 引言2 相关工作3 开放域QA评估4 评估开放域QA模型的策略5 正确答案的语言分析6 CuratedTREC上的正则表达式匹配7 结论 摘要 词汇