【CVPR'24】深度补全：Flexible Depth Completion for Sparse and Varying Point Densities 摘要1. 引言3. 方法3.1 基础深度估计架构3.2 基于亲和度的偏移校正3.3 校正置信度预测3.4 联合深度估计与完成3.5 损失 4. 实验4.1 数据集和评估指标4.2 实验概述4.3 消融研究 参考文献 摘要

postgresql抛出的错误，原因是数据库字段为integer数据类型而传入的是character数据类型。 结合自己代码： 这里controller传入的是string数组； mapper中遍历数组； 而数据库中id字段为integer类型。   修改方法： 传入的string数组转换为integer数组即可。 注：当然对应的方法比如roleTreeListBy

动机 1、现实世界的运动是非常复杂的，总是在空间和时间上变化。在降水预报中，要准确预测随时空变化的运动，如雷达回波的变形、积累或消散，具有极大的挑战性。 2、最新的已知的视频预测模型，如PredRNN、MIM和Conv-TT-LSTM，主要关注于捕捉随时间的变化简单的状态转换。它们忽略了运动中复杂的变化，所以在高度变化的情况下不能准确地预测。 3、基于光流的方法使用局部不变状态转换来捕捉短期

题目背景： 这个题目要求生成并排序一个由给定字母表构成的字符串集合。首先，你会得到一个由最多12个符号组成的排列，这个排列定义了一个有序的字母表A。接着，给定一个正整数n（n不大于4），任务是生成所有可能的、长度最多为n的字符串，这些字符串由字母表A中的符号构成，并且需要按字典顺序排列。 例如，如果字母表是D、N、A，且n=2，那么你需要生成所有由这三个字母构成、长度不超过2的字符串，并将它们

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题目：Deep Learning Assisted Channel Estimation Refinement in Uplink OFDM Systems Under Time-Varying Channels（利用深度学习进行信道估计） 1.1 摘要 设计一个CPR-DNN网络来应对时变信道参数的估计，采用的是全连接深度神经网络。这个网络是将深度学习和传统的信道估计算法相结合。 2.1

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