Enhancing Application Security with OAuth 2.0 and OpenID Connect
传统的CTA策略多为多品种多周期的趋势跟踪策略组合。其中对于趋势的定义，大都基于时间序列计算出的传统技术指标，如MACD、均线等。然后根据趋势的多空，构建多品种的多空组合。随着深度学习的发展，很多研究者在量化CTA策略的研发中，开始尝试深度学习算法。常见的作法，如直接用深度学习预测每个品种未来一段时间的收益率，并根据预测收益构建品种多空的组合。但这钟做法有以下两个缺点：
本文探讨了水下图像增强算法的有效性，并分析了各种算法的优劣。作者提出了一种基于直方图规定化的水下图像增强算法，并将其应用于多幅水下图像。实验结果表明，该算法能够有效地提高水下图像的可见度和对比度，同时保持图像的自然色彩和细节。
时隔多年，在Enhancing RTMP, FLV With Additional Video Codecs And HDR Support（2023年7月31号正式发布）官方规范出来之前，如果RTMP要支持H.265，大家约定俗成的做法是扩展flv协议，CDN厂商携手给出的解决方案是给flv的videotag CodecID增加一个新类型(12)来表示h265(hevc)，和h264不同的地方是要解析HEVCDecoderConfigurationRecord，从HEVCDecoderConfigurationRecord中解析出vps, sps, pps. 有了vps, sps, pps, 就可以解码。
In recent years, the world of hairstyling has witnessed a significant transformation with the advent of AI hair online free applications. These innovative tools harness the power of artificial intelligence and machine learning algorithms to revolutionize virtual hairstyling. With just a few clicks, users can virtually try out an array of hairstyles without actually cutting or coloring their hair. The convenience, accessibility, and potential for personalization have made these applications immensely popular among individuals looking to experiment with new looks. This article delves into the world of AI hair online free applications, exploring their advantages, limitations, and future prospects in the realm of hairstyling.
In the rapid advancement of technology, Generative AI is increasingly becoming a key driver of innovation. By learning from large datasets, it can generate new content and has a wide range of applications, including text generation, image generation, music creation, and code generation. Major cloud providers offer a variety of AI services that enable enterprises and developers to easily build and deploy Generative AI applications. This article provides a detailed comparison of the cloud services for Generative AI from AWS, GCP, Azure, Alibaba Cloud, and Tencent Cloud.
1.Enhancing NeRF akin to Enhancing LLMs: Generalizable NeRF Transformer with Mixture-of-View-Experts(ICCV 2023)
这篇文章带大家读两篇近期多元时间序列分类工作。一篇是TodyNet: Temporal Dynamic Graph Neural Network for Multivariate Time Series Classification，通过动态图学习的方式刻画多变量之间的关系，指导多元时间序列分类；另一篇是Enhancing Multivariate Time Series Classifiers through Self-Attention and Relative Positioning Infusion，在卷积时间序列分类网络的基础上，引入了注意力机制，提升多元序列分类小姑偶。
原文题目：Fairness-enhancing interventions in stream classification
Enhancing Sequential Recommendation with Graph Contrastive Learning
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2007.08856v1.pdf
为上一篇介绍MiniGPT-4的文章，在ChatGPT兴起的当下，涌现了一大批围绕着ChatGPT建立的应用项目，通过文章的方式把这些进行一个分类梳理。顺便给关注AI的同学科普一下。
本文简要介绍CVPR 2019的Oral论文：Why ReLU Networks Yield High-Confidence Predictions Far Away From the Training Dataand How to Mitigate。该文章主要解决的问题是：在已知分布以外的样本上，神经网络预测结果的置信度过高。
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
分子信标(MBs)作为一种被广泛应用的核酸探针，可以选择性地照亮内源性RNA靶标，而不需要特殊处理。但是，MBs的细胞穿透性往往较差，其细胞内的稳定性也不够理想，这些都严重限制了其检测性能。在此，山东师范大学唐波教授和李娜教授设计构建了一种双层金属MOF纳米结构UiO66-ZIF8，并在其中封装MBs以用于增强的细胞成像。
本文简要介绍CVPR 2019的Oral论文：Why ReLU Networks Yield High-Confidence Predictions Far Away From the Training Dataand How to Mitigate。该文章主要解决的问题是：在已知分布以外的样本上，神经网络预测结果的置信度过高。开源代码：https://github.com/max-andr/relu_networks_overconfident
链接 | https://towardsdatascience.com/4-awesome-tips-for-enhancing-jupyter-notebooks-4d8905f926c5
1、Efficient Image Dehazing with Boundary Constraint and Contextual Regularization，下载地址：
深度学习实践中，数据的增广有很多种方法，比如在计算机视觉任务中除了常规的对单样本进行缩放、颜色扰动、旋转、镜像等外，也可以通过对两个样本进行混合，生成新的虚拟样本训练集。这类方法被称为样本混合数据增广（Mixed Sample Data Augmentation，MSDA），比如MixUp。
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众所周知，ORB-SLAM3具有单目、双目、RGB-D以及相应的惯性模式，其内部的数据关联极大的提高了定位建图精度。但在自动驾驶环境中，ORB-SLAM3却出现了不同程度的问题。对于单目模式来说，由于尺度模糊性，ORB-SLAM3很难建立真实尺度大小。如果想要利用RGB-D相机来采集深度图的话，由于室外环境的深度值都很大，导致采集的精度非常差。对双目模式来说，由于所估计的深度值远大于基线长度，因此深度值估计的也非常不准。
Satpy is designed to provide easy access to common operations for processing meteorological remote sensing data.
本文主要介绍了几篇关于图像去雾、双边滤波、单幅图像高光去除和水下图像增强的论文，提供了相关的下载地址和效果示例。
Implementing a message sound notification effect in self hosted private support chat softwarecan bring many benefits, including:
基于深度学习的目标检测和实例分割取得了前所未有的进展。在本文中，我们提出了CIoU (Complete-IoU)损失和Cluster-NMS来增强边界盒回归和非最大抑制(NMS)中的几何因子，在不牺牲推理效率的情况下，平均精度(AP)和平均召回率(AR)都有显著提高。在本文中，特别关注目标检测和实例分割中测量边界盒回归的三个关键点——重叠区域，归一化中心点距离和高宽比。为了更好地区分难回归的情况，将这三个几何因子被纳入到CIoU损失中。利用CIoU损失对深度模型进行训练，相比于广泛采用的n范数损失和IoU-based损失，结果得到一致的AP和AR改进。此外，我们提出了Cluster-NMS，其中NMS在推理期间是通过隐式聚类检测框来完成的，一般需要更少的迭代。由于它纯粹的GPU实现,可以合并几何因子提高AP和AR，所以Cluster-NMS是非常有效的。将CIoU损失和Cluster-NMS应用于实例分割(例如YOLACT)和目标检测(例如YOLOv3, SSD 和 Faster R-CNN)模型实验中,性能表现SOTA。以MS COCO上的YOLACT为例，使用NVIDIA GTX 1080Ti GPU可以达到27.1 FPS，同时本文的方法在目标检测上提升了1.7 AP和6.2 AR100，在实例分割上提升了0.9 AP和3.5 AR100。
首先，你需要准备一份校招简历。只有象牙塔中的学生，才会对各类工作岗位缺少认识，需要AI的协助嘛；另一边的社会招聘就不需要了，社会人儿嘛，还能不知道自己几斤几两？
我们提出了一种数字货币方法，该方法将允许没有银行业务关系的人进行电子和私人交易，包括互联网交易和无现金交易的销售点交易。我们的提案引入了由政府支持的私有数字货币基础架构，以确保每笔交易都由银行或货币服务公司进行注册，并且依赖于由非隐私钱包提供的隐私增强技术（例如零知识证明）确保不披露交易对手。我们还提出了一种数字货币方法，该方法将使系统风险的清算，结算和管理更加有效和透明。我们认为我们的系统可以保留现金的重要特征，包括隐私，所有者保管，可替代性和可及性，同时还保留了部分储备银行和现有的两层银行系统。我们还表明，有可能引入涉及非托管钱包的数字货币交易监管，同时仍然允许非托管钱包保护最终用户的隐私。
话接上文的召回多样性优化，多路索引的召回方案可以提供更多的潜在候选内容。但候选越多，如何对这些内容进行筛选和排序就变得更加重要。这一章我们唠唠召回的信息密度和质量。同样参考经典搜索和推荐框架，这一章对应排序+重排环节，考虑排序中粗排和精排的区分主要是针对低延时的工程优化，这里不再进一步区分，统一算作排序模块。让我们先对比下重排和排序模块在经典框架和RAG中的异同
Tencent is deepening its collaboration with international card organizations including Visa, Discover Global Network (including Diners Club), JCB, and Mastercard in order to further improve overseas users' digital payment experience in China, a move that coincides with the full resumption of travel and international business to China and major international events in the country.
Broadly software requirements should be categorized in two categories:
image.png In June of this year, IBM and The Weather Company announced their new strategic partnership to bring unmatched capabilities of weather data to its clients, joining The Weather Company’s weather data, forecasting and analytical models together wit
图像中的像素以及它们构成的对象，场景和动作决定了图像是令人印象深刻的还是容易被忘记的。尽管记忆力会随图像而发生变化，但它在很大程度上独立于单个观察者。观察者之间的独立性使记忆力成为可计算图像的信息量度以及符合自动预测的条件。在本章节中，我们使用计算型镜头放大了记忆力，详细介绍了使用从原始像素到语义标签的不同比例的图像特征，它们可以准确地预测与人类行为数据相关的图像记忆力的最新算法。我们还会讨论人脸，物体和场景记忆性的算法和可视化的设计，以及从静态场景扩展到动作和视频的算法。我们将介绍最先进的深度学习方法，这些方法是记忆力预测领域中的当前领跑者。除了这些预测，我们还会展示人工智能的最新发展，这些方法可用于创建和修改视觉记忆力。最后，我们预览了记忆力可以增强的计算应用程序，从过滤视觉流到增强增强现实界面。
活性氧(ROS)作为一种内源性刺激，已被广泛应用于肿瘤特异性治疗中激活药物递送系统(DDSs)。然而，肿瘤微环境(TME)内源性ROS不足以达到有效的治疗效果，癌细胞已经通过上调谷胱甘肽(GSH)水平来适应高氧化应激。基于此，中国科学技术大学张红杰硕士等设计了一种新的具有GSH消耗能力和ROS自供能力的ROS激活自我牺牲前药CASDB。论文通讯作者为中国科学技术大学宋磊、胡源和中国科学技术大学第一附属医院马小鹏。
2020年5月18日北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室薛贵教授课题组在eLife在线发表了题为Retrieval practice facilitates memory updating by enhancing and differentiating medial prefrontal cortex representations的研究论文，发现测试练习可以促进记忆更新，其中的一个重要机制就是加强并分化了内侧前额叶皮层（MPFC）的表征。
本文精选了上周（0403-0409）最新发布的15篇推荐系统相关论文，所利用的技术包括大型预训练语言模型、图学习、对比学习、扩散模型、联邦学习等。
本文精选了上周（0717-0723）最新发布的15篇推荐系统相关论文，主要研究方向包括基于大语言模型的推荐系统、推荐中的公平性问题、对话推荐、多语言多区域购物推荐数据集、推荐中的架构搜索、多行为推荐等。
有的道友已经对整个框架进行了重构，经过这次更新，相信各位道友可以根据自己需求自行添加工具箱了，多读多写，方能成就大道。
在当今的数字时代，建立强大的在线形象对于小型企业的蓬勃发展来说是至关重要的。随着竞争的加剧和消费者行为的不断变化，企业家需要一种强大的工具来使他们脱颖而出。这就是 .icu 域扩展发挥作用的地方。在本文中，我们将探讨 .icu 如何赋能企业家并推动小型企业在线取得成功。
学术期刊报道原始研究工作的论文，一般分为需要快速发表的通信、快报类（communication, letter等）和报道系统研究工作的全文类（full paper, article）两种形式。投这两种文章，cover letter和论文Introduction的写法是不同的。
近日，NeurIPS 2023（Neural Information Processing Systems）神经信息处理系统大会于公布论文录用结果，腾讯TGW网关团队、腾讯DDoS防护团队、清华大学联合发表的论文“Metis: Understanding and Enhancing In-Network Regular Expressions”成功入选，并获得学术界和工业界的高度评价。
前Oculus主任研究员加盟华为，掌舵VR/AR/MR 前 Oculus 主任研究员Steve Lavalle昨日在 Facebook 上宣布，其将加盟华为，出任首席科学家，全面负责华为在VR/AR/
有些业务可能有这么个需求：需要增加用户列，即通过ALTER TABLE ... ADD...来添加用户列。那么PG/GP中是否会有列个数的限制呢？
选自Medium 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 近日，Medium 上出现了一篇题为《Neural networks for algorithmic trading: enhancing clas
Deep Memory Network 深度记忆网络 Deep Memory Network在Aspect Based Sentiment方向上的应用(optional)
导读：近年来，随着互联网技术的蓬勃发展，数据量呈指数级增长，大数据时代已悄然到来。我们可从以下几个方面看出隐私计算技术已是重大科技趋势。
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