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网络威胁情报(Cyber Threat Intelligence, CTI)在现代网络安全领域日益重要,为了提高安全人员安全事件分析能力,文章提出一个用于基准测...
近期,一个新的MoE大模型“源2.0-M32”发布,它创新性地提出和采用了“基于注意力机制的门控网络”技术,构建包含32个专家(Expert)的混合专家模型(M...
全景分割结合了语义分割和实例分割的任务[17]。对于一组“事物”类别,例如“汽车”,它提供了关于各个实例的信息,例如以带有类别标签的边界框和指示实例像素的二值 ...
在人们的印象中,大多数蛇形机器人似乎无法像许多轮式和腿式机器人那样抓取和操作物体。
在时间与空间组成的4D时空中,精确、在线地捕捉和分析长时且细粒度的物体运动,对机器人、自动驾驶、元宇宙、具身智能等领域更高水平的场景理解起到至关重要的作用。
我们知道,球状星团是一种受引力束缚,成员由几万颗到数百万颗恒星组成的古老星团,在外观上大多呈球形,但也有可能受其他天体系统的引力影响使得形状偏离球形。球状星团的...
下肢和骨盆器官的血液供应在很大程度上依赖于肾下主动脉和骨盆动脉。这些血管的任何狭窄(狭窄)[19]或扩张(动脉瘤)都可能导致严重的健康问题。血管造影是一种使用X...
近年来,自动视频理解的研究经历了多次范式转变。随着神经网络的兴起,最初的问题是如何设计一种架构来输入时空信号[49, 68]。鉴于有限的视频训练数据,焦点随后转...
这项研究由宾夕法尼亚大学、 NVIDIA 、得克萨斯大学奥斯汀分校的研究者联合打造,并且完全开源。他们提出了 DrEureka(域随机化 Eureka),这是一...
比起当前的CPU、GPU、TPU、FPGA等数字处理器,这种全新的AI加速器快了数个数量级,而且更加节能。
师兄师姐,个个为我导喜添SCI,不像我,只要是一出去,参加学术会议露怯、论文答辩支支吾吾的.....多少都能给导师抹点黑,因此课题组里大家都连连赞同我的人设「学...
图像恢复是数字图像处理中的基本任务,旨在从各种退化(如噪声、模糊和雨迹)损害的图像中重建高质量图像。最近的进展凸显了卷积神经网络(CNNs)[1, 2, 3]和...
几天前,由 Linux 基金会主办的北美开源峰会(Open Source Summit North America)在华盛顿西雅图闭幕。
作者的两阶段神经网络架构搜索(NAS)方法,将粗略搜索与细粒度搜索分开,显著提升了搜索效率,并促进了比先前最先进模型显著更大的模型的创建。此外,结合离线蒸馏数据...
目前,随着自动驾驶技术的越发成熟以及自动驾驶感知任务需求的日益增多,工业界和学术界非常希望一个理想的感知算法模型,可以同时完成如3D目标检测以及基于BEV空间的...
在移动设备上仅用269MFLOPs和14.46ms的延迟,就达到了79.1%的top-1准确率,大幅超过了其通常训练的对应模型。此外,作者的观察还可以扩展到目...
这就是来自伊利诺伊大学香槟分校研究团队的最新研究。他们设计了一个黑客智能体框架,研究了包括GPT-4、GPT-3.5和众多开源模型在内的10个模型。
图像融合旨在从多个源图像中结合基本的信息表示,以生成高质量、内容丰富的融合图像。根据成像设备或成像设置的不同,图像融合可以分为多种类型,包括多模态图像融合(MM...
尽管神经辐射场(NeRFs)在图像新视角合成(NVS)方面取得了成功,但激光雷达NVS的发展却相对缓慢。之前的方法follow图像的pipeline,但忽略了激...
如今这个AI时代,神经网络模型已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。从图像识别到语音助手,从自动驾驶到智能推荐,深度神经网络在各个领域都发挥着重要作用。特别是基...
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