来源：专知本文为论文，建议阅读5分钟计算体系架构的演进成为了未来计算系统发展的重要技术途径。...随着摩尔定律 (Moore’s law) 与迪纳德 (Dennard) 缩放定律逐步走向终结, 依靠集成电路制程 工艺的进步提升计算系统性能与效能越来越困难, 计算体系架构的演进成为了未来计算系统发展的重要技术途径...本文首先从应用适应性、计算驱动方式、系统重心变化、计算核心构成, 以及计算逻辑使 用等不同的角度回顾了体系架构的发展历程, 总结了不同体系架构的优缺点; 然后着重分析了在人工 智能、大数据等应用飞速发展的条件下未来计算系统的能力需求特征...; 最后提出了软件定义计算体系 架构, 并梳理了其重点研究内容与关键技术, 为未来计算体系架构的发展提供了一条可行的技术途径。
基于对任务卸载方案研究必要性与挑战的分析，本文对现有的相关研究工作进行了全面的综述和总结，并对未来的研究方向进行了展望。...第2节给出了边缘计算的概念定义，并分类整理了边缘计算的典型系统架构，分析了不同系统架构的特点；第3节阐述了边缘计算中的计算任务卸载问题，论述了该问题在边缘计算中的重要地位，以及存在的研究难点；第4节综述了边缘计算中计算任务卸载问题的相关研究工作...按不同的研究侧重点，边缘计算的系统架构可归类为以下三种： (1)云-边-端三层架构模型：考虑云边端三者之间的协同工作。...(2)云-边双层架构模型：云-边双层架构只考虑云端与边缘端的协调，对此架构下任务调度的研究，有助于处理一些在设备终端难以执行的计算任务。...计算卸载是边缘计算中的核心技术，其不单指表面上的“卸载”二字，还囊括了计算任务调度、计算和网络资源分配、服务缓存与管理、云边端协同等多方面的技术研究。
具体介绍了NP问题的定义与研究成果，并研究与讨论了基于传统经典与最新前沿的进化算法解决带约束组合优化的NP难题的方法策略。...另外，还有许多研究工作者采用合作协同进化算法（Cooperative Coevolution）与基于代理模型的进化算法来提高进化计算的性能。...NP问题排在世界七大数学难题之首，七个问题都是经过美国克雷数学研究所的科学顾问委员会精心挑选出来的，对这些问题的求解，将会对数学理论的发展与应用产生巨大的推动作用。...最后，并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。所谓并行计算可分为时间上的并行和空间上的并行，极大地减少了搜索的时间。...特征选择算法研究综述[J]. 模式识别与人工智能, 2007, 20(2):211-218. [16] Xue B, Zhang M, Browne W N.
导语 随便说说，其一，项目的原名是“CV移动交互应用的前后台框架”，为了高大上，起了个“云计算”；其二，这是动手写的第一篇，不过在规划里面第二篇，第一篇项目概述没想好；这篇文章主要来之IEEE的一篇文章...，是CV算法实现方案的指导性综述。...国际上开展头部姿态跟踪研究的有麻省理工学院人工智能实验室、卡内基梅隆大学机器人研究所、瑞士洛桑联邦理工学院((EPFL) 计算机视觉实验室、微软 Redmond 研究院等著名的研究单位。...、南京大学计算机科学与技术系、东南大学学习科学研究中心情感信息处理实验、西安交通大学人工智能与机器人研究所等单位、浙江大学计算机学院等。...相关推荐： 《基于云计算的 CV 移动交互应用研究（1）：CV交互+云计算》 附件： 1-Murphy-Chutorian-Head+Pose+Estimation+in+Computer+Vision
01概述 近年来随着人脸识别技术的发展，颜值打分也受到了广泛的关注与研究。可即使人来打分，大家也口味各异，御姐萝莉各有所爱。计算机又岂能判断人的美丑呢？...实际上科学家研究过人脸的"颜值"，并一直在开发相对应的”颜值算法”。...它通过计算两个数据集合之间的距离用来衡量两个数据集合的线性相关度。...03 传统方法研究思路 传统方法研究思路，自然就是手动提取特征，我们基于参考文献【3】来做说明。...04深度学习方法研究思路 基于深度学习的方法，由于已经没有了手设特征的一步，所以就只剩下优化目标的选择和网络的选择。更强大的网络，通常都有更好的性能，我们看看文【2】训练的结果。 ?
时态知识图谱的推理研究工作是知识图谱领域 当前的学术研究与工业应用热点，然而截至目前，未有针对该专题的综述性工作．已有综述文献［７１１］ 总结了面向传统知识图谱的推理方法，但仅将其作 为未来有潜力的发展方向简单展望...本文致力于为对时态知识图谱推理方向感兴趣 的研究人员提供参考，全面介绍该领域发展现状，以 推动该领域的进一步发展．本文贡献包括：首先，系 统地整理了时态知识图谱推理方向相关的研究工 作，理清了其他综述中未提及的相关定义与任务描...“综述专栏”历史文章 大模型LLM领域，有哪些可以作为学术研究方向？...、风险与机遇”会议综述 心脑血管数据集的现状分析及其启示 利用LLM做多模态任务 因果推断与因果性学习研究进展 国防科大等最新《时空图神经网络》综述，24页pdf详述其在城市计算预测学习应用进展...单目3D目标检测文献综述 计算病理及其对精准医学的贡献和价值 扩散模型(Diffusion Model)首篇综述 多模态融合fusion的各种操作
清华大学最新《面向实时视频流分析的边缘计算技术》综述 实时视频流分析在智能监控、智慧城市、自动驾驶等场景中具有重要价值....近年来兴 起的边缘计算范式, 将计算任务从云端下沉到位于网络边缘的终端设备和边缘服务器上, 能够有效解 决上述问题. 因此, 许多针对实时视频流分析的边缘计算研究逐渐涌现....此后, 许多针对实时视 频分析的边缘计算系统和研究开始涌现, 并且逐渐被部署到真实世界的各种应用中. 目前已经存在许 多针对实时视频流分析的边缘计算研究工作, 但仍然缺乏系统性的综述工作....2.2 边缘计算架构 边缘计算是近年的研究热点, 有许多与其相关的概念, 例如雾计算、移动边缘计算、微型云计算 (cloudlet computing) 等 [41] ....结论 实时视频流分析是边缘计算最成功的应用场景; 边缘计算范式也是实时视频分析能成功部署的重 要支撑. 本文对近年来针对实时视频流分析的边缘计算系统进行了归纳和综述.
导语：Google Translate App 以word Lens即时相机翻译黑科技与 基于云计算架构的“统计机器翻译”的强大服务后台，引爆大众关注。...“CV交互+移动终端+云计算” 这一跨界结合展示了极大的潜力。 视频演示 二话不说先来demo应用场景展示。...上述3图是CV结合云计算在移动终端上的应用案例，以Google Translate App为例进行介绍。...之所以使用云计算架构，是由于机器翻译需要海量的数据存储空间以及高效的运算能力。 Google提供了语音识别，触摸手写，即时相机翻译(真黑科技)。...相关推荐： 《基于云计算的 CV 移动交互应用研究：头部姿态估计综述（2）》
这个成果来自于南洋理工大学计算机工程学院Chase 、Niyato两位学者的研究，该文章于2017年5月发表在IEEE Transactions服务计算第10卷第3期。...云计算采用虚拟化技术高效地提供计算资源。...众多虚拟机（Virtual Machines ，VMs）的应用，导致了对网络带宽的要求越来越高；然而，以往文献缺乏对虚拟机和带宽资源配置和权衡这一挑战性问题进行充分的研究。...另外，云计算实践应用中，需求通常是不确定的，所以云计算服务商往往允许使用者预留一部分资源。云计算使用过程中，可能出现资源过剩，亦可能出现资源不足，作者建立了一个随机规划模型来描述这一风险决策问题。...此外，作者采用参数敏感度分析检验了算法的鲁棒性。基于云计算需求的历史数据，以对应的确定优化模型作为参照，本文提出的模型获得的决策方案更优，而且更好地适应于各种参数的变化。
作者：Jingyi Wang, Yu Liu, Hanlin Tan, Maojun Zhang编译：董亚微@一点人工一点智能原文：弱监督三维点云语义分割研究综述随着3D点云数据采集技术和传感器的普及和进步...，基于深度学习的3D点云研究取得了相当可观的进展。...01 简介在计算机视觉领域，我们会对图像进行广泛研究来帮助机器理解现实世界。然而，2D数据存在一些限制，比如物体遮挡和缺乏深度信息[1]。相比之下，3D数据可以提供更丰富的空间和深度信息。...文献研究[8-11]表明，弱监督方法在2D图像语义分割领域取得了成功应用。在这些先前工作的启发下，越来越多的研究人员开始关注3D点云的弱监督语义分割。...假设K是类别总数，TP是真正例数，FP是假正例数，FN是假负例数，TN是真负例数，可以用以下公式计算这三个评估指标[66]：04 实验结果与分析为了比较和分析现有的弱监督3D语义分割研究，本文在表3中编制了每种方法在公共数据集上的主要结果
01 简介 在计算机视觉领域，我们会对图像进行广泛研究来帮助机器理解现实世界。然而，2D数据存在一些限制，比如物体遮挡和缺乏深度信息[1]。相比之下，3D数据可以提供更丰富的空间和深度信息。...文献研究[8-11]表明，弱监督方法在2D图像语义分割领域取得了成功应用。在这些先前工作的启发下，越来越多的研究人员开始关注3D点云的弱监督语义分割。...相反，断续帧数据被广泛使用，因此是最常见的输入选择。 为了减少注释的成本并从断续帧点云数据中获取更多可用信息，研究人员探索了三种处理原始点云的策略。...假设K是类别总数，TP是真正例数，FP是假正例数，FN是假负例数，TN是真负例数，可以用以下公式计算这三个评估指标[66]： 04 实验结果与分析 为了比较和分析现有的弱监督3D语义分割研究，本文在表...· 当前的弱监督方法仍主要集中在室内分割任务上，但在实际应用中，研究人员主要面对大规模数据集的室外场景。因此，进一步研究大规模点云的弱监督语义分割是必要的。
近年来，深度学习在计算机视觉各个领域中的应用成效显著，新的深度学习方法和深度神经网络模型不断涌现，算法性能被不断刷新。...本文着眼于2016年-2022年以来的一些典型网络和模型，对基于深度学习的计算机视觉研究新进展进行综述。...首先总结了针对图像分类的主流深度神经网络模型，包括标准模型及轻量化模型等；然后总结了针对不同计算机视觉领域的主流方法和模型，包括目标检测、图像分割和图像超分辨率等；最后总结了深度神经网络搜索方法。...以下是公众号部分原创文章，大家可感受一下~ 对比学习（Contrastive Learning）在CV与NLP领域中的研究进展 谷歌、阿里、腾讯等在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法 8家大厂SSP...offer的清华学长谈算法岗是否人间地狱（送七本学长手写iPad笔记） 聊聊我在美团做算法的感受 6万字解决算法面试中的深度学习基础问题 本科四年，我通过创业赚到了人生第一个500万
通过对几种系统架构的对比分析，对全景媒体应用的发展做出了总结和展望。该综述近日发表于《电信科学》2018年第2期，文末附有原文链接。 ?...1 概述 虚拟现实技术是一种通过计算机仿真来创建和体验虚拟世界的技术，其中，交互式的三维动态视景与用户实体行为的融合大大丰富了用户的观看体验。...3.2.4 动态流传输技术 由于有限的网络带宽与计算能力的限制，传递超大数据规模的全景视频会造成缓冲或者中断等问题[23]。...此外，Facebook还开发了基于内容的动态流技术，它主要是依靠人工智能给出的显著图数据来实现的，它利用显著图的统计数据，计算出观看者可能的关注点和感兴趣点。...全景媒体的系统架构研究综述[J].电信科学,2018(2).
目前已发表的一些论文侧重于自动驾驶汽车计算机视觉的特定主题，但迄今为止，还没有关于应用于LiDAR点云的深度学习综述性研究。本文旨在缩小该主题的差距。...在深度学习技术带来的突破和3D点云的可访问性的推动下，研究者们将2D深度学习架构扩展到3D数据，对3D深度学习框架进行了研究，并取得了一系列显著的成功经验。...本文提供了一个系统的综述，聚焦于使用深度学习技术对自动驾驶构建LiDAR点云的分割、检测和分类框架。 近年来已有几篇基于深度学习的相关研究发表，其中详细描述了深度学习基础和全面的知识。...图1 现有的深度学习相关综述论文及其对不同任务的应用 总而言之，本文是第一篇调查LiDAR点云在使用深度学习技术的自动驾驶的分割、检测和分类任务中的应用。...如表一所示，研究将现有的数据集根据本文的主题重新调整，将其分为三种类型：基于分割的数据集、基于检测的数据集、基于分类的数据集，此外用于自动驾驶长期自治（Long-Term Autonomy）数据集也在综述总结范围内
该综述主要贡献包括： 1）对知识的分类进行了细化，增加了中间层知识、参数知识、图表示知识，完整地涵盖了目前知识的全部形式； 2）以表格的方式对不同方法之间的优缺点、适用场景等进行详细的总结对比，便于掌握...模型压缩在实际应用中具有广泛的应用前景，可以帮助深度学习模型在移动设备、嵌入式设备等资源受限的环境下实现高效的计算和预测。...因此，知识蒸馏是一种有效的隐私保护方法，可以帮助深度学习模型在保护隐私的同时实现高效的计算和预测。...强化学习在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域具有广泛的应用，是深度学习领域的一个重要研究方向。...主要应用 计算机视觉 应用知识蒸馏的视觉研究主要集中在视觉检测和视觉分类上。视觉检测主要有目标检测、人脸识别、行人检测、姿势检测；而视觉分类的研究热点主要是语义分割，如表５所示。
将检测问题转化成分类问题 (2).SPPNet Motivation：CNN要求输入图片尺寸固定 Contribution：引入SPP层解除固定尺寸约束 (3).Fast R-CNN Motivation：候选框的重复计算问题...矩形框A、B的一个重合度IOU计算公式为： IOU=(A∩B)/(A∪B) (3)....侧面反映了目标检测研究的不断进步*。...传统的bbox回归：尝试直接通过回归的方式直接得到bbox的坐标，很难得到很准确的bbox。 2....边界概率： 计算该行或该列是目标边界的概率（所以，行列两个概率图各选两个极大值，即可得到目标边界） in-out概率： 计算目标在该行或该列的概率（所以，行列两个概率图分别选择最高并且最平滑的区域，即可得到目标的区域
近年来，深度学习在计算机视觉各个领域中的应用成效显著，新的深度学习方法和深度神经网络模型不断涌现，算法性能被不断刷新。 本文着眼于当下一些典型网络和模型，对基于深度学习的计算机视觉研究新进展进行综述。...图11 生成对抗网络示意图 变分自编码器和GAN在计算机视觉领域中已经广泛应用于图像翻译、超分辨率、目标检测、视频生成和图像分割等领域，具有广阔的研究价值和应用前景。...深度学习在计算机视觉领域取得成功，因此大量研究基于深度学习的图像分割方法。...1984年Tsai首次利用单幅低分辨率图像的频域信息重建高分辨率图像，超分辨率重建技术得到广泛认可和应用，成为图像增强和计算机视觉领域的重要研究方向。...科技巨头投入巨型模型建设，如GPT的训练需要大量时间和计算资源。且深度学习依赖大规模带标签数据集，无监督学习和自监督技术是重要研究方向。
作者：郭晴、刘伟 摘要：情感计算作为一个全世界范围内的学术热点，研究方向遍及心理学、生理学、神经科学、语言学、医学、社会学等学科。情感计算的研究使形式化的机器更加形象化，是实现自然人机交互的前提。...本文结合近几年情感计算的国内外研究，基于新的层面对主要研究以及最新应用进行了归纳总结，并就情感计算进行深度探究，使更多研究人员了解情感计算最新研究方向。...许多关于情感计算的研究并没有完全区分情绪和情感（包括本文引用的大部分论文），为与情感计算研究领域保持一致，本文除在此处对情感和情绪进行区别说明外，尽可能的统一使用情感一词。...全世界学多实验室都在积极的对情感计算相关技术进行研究，本部分总结近三年国内外情感计算主要的应用研究。...由云（利用数学模型和大数据来理解情感）和端（SDK）共同组成，嵌入任何具有摄像头的设备来感知并识别表情，输出人类基本的表情运动单元，情感颗粒和人的认知状态，广泛应用于互动游戏智能机器人（或智能硬件）、视频广告效果分析
正如弗雷斯特在2018年的一份报告中强调的那样，“边缘计算的兴起是为了应对一系列云计算相关的挑战。”...包括在边缘计算中定义的一些其他关键术语。 边缘计算：边缘计算是一种物理计算基础架构，位于设备和超大规模云之间的频谱上，支持各种应用程序。...这些功能在虚拟化环境中作为跨分布式边缘体系结构的基于云的操作运行。本地边缘计算可在本地保留敏感数据，同时仍可利用边缘云提供的弹性。 边缘云：边缘计算之上的虚拟化基础架构和业务模型。...系统构成及工作原理 与传统云计算需将计算任务卸载到云服务器不同的是，移动边缘计算卸载和存储资源都在靠近用户的边缘侧进行，不仅减少了传统云计算回传链路的资源浪费，而且大大降低了时延，满足了终端设备计算能力的扩展需求...云技术 虚拟化技术促进了云技术的发展，云技术的出现使得按需提供计算和存储资源成为可能，极大地增加了网络和服务部署的灵活性和可扩展性。
来源：专知本文为论文，建议阅读5分钟推荐系统是一种通过理解用户的兴趣和偏好帮助用户过滤大量无效信息并获取感兴趣的信息或者物品的信息过滤系统....推荐系统是一种通过理解用户的兴趣和偏好帮助用户过滤大量无效信息并获取感兴趣的信息或者物品的信息过滤系统.目前主流的推荐系统主要基于离线的、历史的用户数据，不断训练和优化线下模型，继而为在线的用户推荐物品...，这类训练方式主要存在三个问题：基于稀疏且具有噪声的历史数据估计用户偏好的不可靠估计、对影响用户行为的在线上下文环境因素的忽略和默认用户清楚自身偏好的不可靠假设.由于对话系统关注于用户的实时反馈数据，获取用户当前交互的意图...，并及时进行反馈和更新.在过去的几年里，越来越多的研究者开始关注对话推荐系统，这一方面归功于自然语言处理领域中语音助手以及聊天机器人技术的广泛使用，另一方面受益于强化学习、知识图谱等技术在推荐策略中的成熟应用....本文将对话推荐系统的整体框架进行梳理，将对话推荐算法研究所使用的数据集进行分类，同时对评价对话推荐效果的相关指标进行讨论，重点关注于对话推荐系统中的后台对话策略与推荐逻辑，对近年来的对话推荐算法进行综述
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