精读专题

【论文精读】分类扩散模型：重振密度比估计（Revitalizing Density Ratio Estimation）

文章目录一、文章概览（一）问题的提出（二）文章工作二、理论背景（一）密度比估计DRE（二）去噪扩散模型三、方法（一）推导分类和去噪之间的关系（二）组合训练方法（三）一步精确的似然计算四、实验（一）使用两种损失对于实现最佳分类器的重要性（二）去噪结果、图像质量和负对数似然论文：Classification Diffusion Models: Revitalizing

Michael.W基于Foundry精读Openzeppelin第59期——Proxy.sol

Michael.W基于Foundry精读Openzeppelin第59期——Proxy.sol 0. 版本0.1 Proxy.sol 1. 目标合约2. 代码精读2.1 _delegate(address implementation) internal2.2 _implementation() internal && _beforeFallback() internal2.3 fallba

AIGC-CVPR2024best paper-Rich Human Feedback for Text-to-Image Generation-论文精读

Rich Human Feedback for Text-to-Image Generation斩获CVPR2024最佳论文！受大模型中的RLHF技术启发，团队用人类反馈来改进Stable Diffusion等文生图模型。这项研究来自UCSD、谷歌等。在本文中，作者通过标记不可信或与文本不对齐的图像区域，以及注释文本提示中的哪些单词在图像上被歪曲或丢失来丰富反馈信号。在 18K 生成图像 (R

点击率预测《Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction》论文精读

请点击上方“AI公园”，关注公众号上次发的这篇文章，由于排版的问题，导致了部分手机无法正常显示公式，经过几个朋友提醒才发现，今天重新发布一次。摘要：点击率预测在计算机广告中有着重要的作用。在这个应用中，二阶多项式映射和因子分解模型应用的非常广泛。最近，各种种类的因子分解机（FM），领域因子分解机（FFM）在各个点击率预测的竞赛中表现出了其他模型都好的效果。基于我们获胜的经验，本文我们建立了

推荐系统《Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction》论文精读

【论文精读】树环水印Tree-Ring Watermarks：隐形且稳健的扩散图像的指纹

文章目录一、文章概览（一）主要工作（二）相关工作二、具体方法（一）威胁模型（二）树轮水印概述（三）构造树轮水印键（四）提取用于水印检测的 P 值三、实验（一）实验设置（二）水印精度和图像质量基准测试（三）水印稳健性基准测试（四）消融实验四、局限性和未来的工作论文：Tree-Ring Watermarks: Fingerprints for Diffusion Imag

（一篇Blog证明还在地球）论文精读：基于CLIP引导学习的多模态虚假新闻检测

摘要假新闻检测在社会取证领域引起了广泛的研究兴趣。许多现有的方法引入了定制的注意机制来融合单峰特征。然而，它们忽略了模式之间的跨模式相似性的影响。同时，预训练的多模式特征学习模型在FND中的潜力还没有得到很好的开发。这篇论文提出了一种FND-CLIP框架，即基于对比语言图像预训练(CLIP)的多模式假新闻检测网络。FND-CLIP使用两个单峰编码器和两个成对的CLIP编码器一起从新闻中提取深层

为什么用SDE(随机微分方程)来描述扩散过程【论文精读】

为什么用SDE(随机微分方程)来描述扩散过程【论文精读】 B站视频：为什么用SDE(随机微分方程)来描述扩散过程论文：Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations 地址：https://doi.org/10.48550/arXiv.2011.13456 视频讲解内容目录扩散过程就

P450Rdb: CYP450数据库--地表最强系列--文献精读24

P450Rdb: A manually curated database of reactions catalyzed by cytochrome P450 enzymes P450Rdb: 一个人工整理的细胞色素P450酶催化反应数据库 http://www.cellknowledge.com.cn/p450rdb/ 还有一篇类似CYP450综述-20年-地表最强系列-文献精读-4

破布叶（Microcos paniculata）单倍型染色体级别基因组-文献精读22

Haplotype-resolved chromosomal-level genome assembly of Buzhaye (Microcos paniculata) 破布叶、布渣叶（Microcos paniculata）单倍型解析染色体级别基因组组装摘要布渣叶（Microcos paniculata）是一种传统上用作民间药物和制作草药茶的灌木。之前对该物种的研究主要集中在其化

TinyHttpd源码精读(三)

在上一章中我们一起看了如何实现静态的网页，在这里我们一起看Tinyhttpd最后的一部分，动态网页的实现：在这里首先声明下因为cgi脚本的支持问题，所以我会新建一个简单的cgi脚本然后将路径导向到这个脚本： 0.perl的配置： sudo apt updatesudo apt install build-essential libssl-dev zlib1g-devsudo apt ins

Cell-在十字花科植物中年生和多次开花多年生开花行为的互相转化-文献精读21

Reciprocal conversion between annual and polycarpic perennial flowering behavior in the Brassicaceae 在十字花科植物中年生和多次开花多年生开花行为的互相转化亮点喜马拉雅须弥芥和内华达糖芥是两个多年生植物模型 MADS-box 基因的剂量效应决定了一年生、二年生和多年生的生长习

锻炼精读笔记 01

元数据 [!abstract] 锻炼书名：锻炼作者：丹尼尔·利伯曼简介：我们是为休息而生，还是为跑而生？跑步会毁了你的膝盖吗? 哪种运动项目蕞适合我？懒惰是不正常的行为吗？每晚都需要睡够 8 个小时吗？我们可以跑得又快又远吗？体育等于锻炼吗？在不算太遥远的过去，我们那些狩猎采集者、农耕者祖先，为了获得足够的食物，每天需要进行数小时的身体活动，偶尔也会为了娱乐或者社交而做

【论文精读】Graph WaveNet-深度时空图模型

Graph-WaveNet 模型是悉尼科技大学的 Wu 等人发表在 I J C A I 2019 IJCAI 2019 IJCAI2019 会议上一个深度时空图预测模型，论文题目为: 《Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling》，文章地址为:

Michael.W基于Foundry精读Openzeppelin第56期——VestingWallet.sol

Michael.W基于Foundry精读Openzeppelin第56期——VestingWallet.sol 0. 版本0.1 VestingWallet.sol 1. 目标合约2. 代码精读2.1 constructor()2.2 beneficiary() && start() && duration() && receive() payable2.3 released() && re

茶树三维基因组-文献精读19

The high-resolution three-dimensional (3D) chromatin map of the tea plant (Camellia sinensis) 茶树（Camellia sinensis）的高分辨率三维染色质图，还记得茶属的转录组分析嘛~ 比较转录组分析揭示了116种山茶属(Camellia)植物的深层系统发育和次生代谢物演化-文献精读分享1 茶树（

论文精读--Swin Transformer

想让ViT像CNN一样分成几个block，做层级式的特征提取，从而使提取出的特征有多尺度的概念 Abstract This paper presents a new vision Transformer, called Swin Transformer, that capably serves as a general-purpose backbone for computer vision

[读论文]精读Self-Attentive Sequential Recommendation

论文链接：https://arxiv.org/abs/1808.09781 其他解读文章：https://mp.weixin.qq.com/s/cRQi3FBi9OMdO7imK2Y4Ew 摘要顺序动态是许多现代推荐系统的一个关键特征，这些系统试图根据用户最近执行的操作来捕获用户活动的“上下文”。为了捕捉这种模式，两种方法已经激增：马尔可夫链（MC）和递归神经网络（RNN）。马尔可夫链假设用

表征和基于结构的蛋白质工程：黄芪特异性皂苷乙酰转移酶-文献精读14

Characterization and structure-based protein engineering of a regiospecific saponin acetyltransferase from Astragalus membranaceus 表征和基于结构的蛋白质工程：黄芪特异性皂苷乙酰转移酶，一篇乙酰基转移酶文章精读分享~ 摘要乙酰化有助于许多具有药用重要性的天然

【精读Yamamoto】方向性连接如何丰富神经网络的功能复杂度 | 体外神经元培养实验 | 脉冲神经元模型(SNN) | 状态转移模型

探索大脑的微观世界：方向性连接如何丰富神经网络的功能复杂度在神经科学领域，理解大脑如何通过其复杂的网络结构实现高级功能一直是一个核心议题。最近，一项由Nobuaki Monma和Hideaki Yamamoto博士领导的研究为我们提供了新的视角，他们通过创新的结合生物神经元培养皿实验和计算仿真模型，揭示了在生物神经网络中引入方向性连接如何显著影响网络的动态行为和功能性复杂度。这次介绍

【图像超分】论文精读：Deep Convolution Networks for Compression Artifacts Reduction（ARCNN）

第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）文章目录前言Abstract1. IntroductionII. RELATED WORKIII. METHODOLOGYA. Review of SRCNNB. Convo

【图像超分】论文精读：CAMixerSR: Only Details Need More “Attention“

第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）文章目录前言Abstract1. Introduction2. Related Work3. Method3.1. Content-Aware Mixing3.2. Netw

场景文本检测识别学习 day06（Vi-Transformer论文精读、MAE论文阅读）

Vi-Transformer论文精读在NLP领域，基于注意力的Transformer模型使用的非常广泛，但是在计算机视觉领域，注意力更多是和CNN一起使用，或者是单纯将CNN的卷积替换成注意力，但是整体的CNN 架构没有发生改变VIT说明，纯Transformer不使用CNN也可以在视觉领域表现很好，尤其是当我们在大规模数据集上做预训练，再去小数据集上做微调，可以获得跟最好的CNN相媲美的结果

【图像超分】论文精读：Deep Unfolding Network for Image Super-Resolution（USRNet）

第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）文章目录前言Abstract1. Introduction2. Related work2.1. Degradation models2.2. Flexible SISR m

场景文本检测识别学习 day06（Vi-Transformer论文精读）

Vi-Transformer论文精读在NLP领域，基于注意力的Transformer模型使用的非常广泛，但是在计算机视觉领域，注意力更多是和CNN一起使用，或者是单纯将CNN的卷积替换成注意力，但是整体的CNN 架构没有发生改变VIT说明，纯Transformer不使用CNN也可以在视觉领域表现很好，尤其是当我们在大规模数据集上做预训练，再去小数据集上做微调，可以获得跟最好的CNN相媲美的结果