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接上篇内容，继续对CALTag源码进行详细剖析~ 3、 角点检测 为了方便说明，在此将一个自识别标记，也就是上一步骤保留的连通区域，称为一个quad。下面分析一下如何检测quad的四个角点。 首先找到该quad的外接最小矩形bbox, 二值化掩模mask，然后对mask边界加了3个像素的pad，目的是方便后面做形态学闭运算，运算完再去掉pad。然后找出边界轮廓上的点，计算他们的梯度方向，将这

[27] F. Zhou, T. Wang, T. Zhong, and G. Trajcevski, “Identifying user geolocation with hierarchical graph neural networks and explainable fusion,” Inf. Fusion, vol. 81, pp. 1–13, 2022. （用层次图、神经网络和可解

揭秘强化学习之谜，图宾根大学和马普所发现策略梯度的低维奥秘，开启高效AI训练新纪元！ 引言：深度强化学习中的梯度子空间探索 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）在解决复杂的连续控制任务中取得了显著成就，从Atari游戏到各种真实的机器人挑战，DRL的成功案例不胜枚举。然而，由于使用了大量参数的函数逼近器和持续变化的数据分布，深度RL方法往往显得脆弱，

BadNets: Identifying Vulnerabilities in the Machine Learning Model Supply Chain----《BadNets:识别机器学习模型供应链中的漏洞》   背景： 许多用户将训练过程外包给云计算，或者依赖于经过训练的模型，然后根据特定的任务对模型进行微调。这样做存在一定的安全风险：攻击者创建一个经过恶意训练的网络（后门神经网络，或

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文章目录 ABSTRACTI. INTRODUCTIONII. BACKGROUND: BACKDOOR INJECTION IN DNNSIII. OVERVIEW OF OUR APPROACH AGAINST BACKDOORSA. Attack ModelB. Defense Assumptions and GoalsC. Defense Intuition and Overview

模仿 MD最好的入门方式就是模仿！！！！！ 找一篇难度适中的，软件，研究点都比较贴近自己方向的论文进行模仿。作为初学的我很幸运找到了这篇论文，在模仿过程中也逐渐的掌握了lammps的相关命令，如果大家也觉得适合的话，也可以进行模仿练习。比较贴近的意思是眼光要广，只要那篇论文有涉及到你的研究方向，哪怕是一个参数，你都值得一看。 Dai L, Minn M, Satyanarayana N, S