信道编码的初期：分组码实现编码，缺点有二：只有当码字全部接收才可以开始译码，需要精确的帧同步时延大，增益损失多
提出了一种新的turbo码交织器设计准则，旨在降低分量解码器之间的相关性。为了超越已知的相关周长最大化，我们提出了几个额外的标准来限制短相关周期的影响并增加代码多样性，
信息论是通过应用密码学、概率论、信息熵、通信系统、随机过程等方法，来研究信息的传输、提取和处理系统的一门学科。而编码技术研究的主要内容是如何既可靠又有效地传输信息。1948年香农在《贝尔系统技术杂志》上发表了《通信的数学理论》。次年，他又发表了另一篇著作《噪声下的通信》。人们认为这两篇文章成了现在信息论的奠基著作。1959年香农发表了“保真度准则下的离散信源编码定理”，首先提出了率失真函数及率失真信源编码定理，此后发展成为信息率失真编码理论。现在，信息理论广泛应用在通信、计算机等领域，随着通信安全与质量的高要求化，编码技术也在不断地突飞猛进。
Turbo码提出两年之内就被首次硬件芯片实现，并一直受到理论研究者和实验科学家的重视。从1997年开始，Turbo码和相关主题的国际会议每隔三年举行一次。 第一次会议（1997年）主要议题集中在编码器串并设计、交织器设计、解码器算法上，当时已经有人提出用DSP进行实时Turbo解码。在这个会议前后已经有了最早采用Turbo 码的商用通信系统。 第二次会议（2000年）的主要内容在分析和提高Turbo码的性能上，并且出现了关于Turbo码在衰落信道等非高斯信道上的研究。也有不少的研究在为实现Turbo码的DSP解码而需要做的简化解码复杂度的问题。对于Turbo码在传送不同信源的研究也在逐步进行中。 第三次会议（2003年）时，Turbo码和其他相关通信技术的结合与应用被更多的关注，多用户检测、与BLAST的结合、多天线信道解码等具体的应用问题也被更多的提到。关于硬件电路和软件实现也是热点之一。有关“类Turbo”码技术，如低密度校验（LDPC）码技术又重新被提出。在Turbo码提出十年左右的时候，它已经发展的比较完善，并且进入应用服务领域。 由于Turbo码的优越性能，研究者在将它用于应用系统上作出了很多努力。例如移动卫星通信系统、数字音频广播、数字视频广播、深空通信、深空网、UMTS/3GPP、CDMA 等系统。除此之外，Turbo码技术也被应用到信息隐藏领域，例如视频和图象的加密和数字水印技术上。Turbo码的思想也被用于分布式信源编码的研究和信源信道联合编码技术中。
简笔素描一键变身多风格画作，还能添加额外的描述，这在 CMU、Adobe 联合推出的一项研究中实现了。
数字通信，就是把一切声音，图像，文字，都变成 0，1 这种二进制代码，这种转换过来的数据，我们可以称之为原始数据 bit 那么，这种原始的 bit，是否可以直接调制，转换成电磁波发送出去呢？答案是不可以，因为电磁波传输过程中，一定会存在于扰和噪声，从而产生差错
条件扩散模型[38, 48, 5, 73]使用户能够根据空间条件和文本提示生成图像，实现了对场景布局、用户草图和人体姿态需要精确控制的多种图像合成应用。尽管它们取得了巨大成功，但这些模型面临着两个主要挑战。首先，扩散模型的迭代性质使得推理过程缓慢，限制了如交互式Sketch2Photo等实时应用的可能性。其次，模型训练通常需要整理大规模的成对数据集，对于许多应用来说，这造成了重大的成本负担，而对于其他一些应用来说则是不可行的[77]。
大型语言模型大有用处，在设计 prompt 方面，人们通常建议为语言模型提供详尽的任务描述和背景信息。
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，简称 RAG）向 LLM 提供了从特定数据源检索的信息，以此作为生成答案的基础。简而言之，RAG 结合了搜索和 LLM 的提示功能，在此基础上，模型根据搜索算法提供的信息，作为上下文来回答问题。这些查询和检索到的上下文会一并被注入到发送给 LLM 的提示中。
An Integrated World Modeling Theory (IWMT) of Consciousness: Combining Integrated Information and Global Neuronal Workspace Theories With the Free Energy Principle and Active Inference Framework; Toward Solving the Hard Problem and Characterizing Agentic Causatio
前向纠错也叫前向纠错码(Forward Error Correction，简称FEC)，是增加数据通讯可信度的方法。在单向通讯信道中，一旦错误被发现，其接收器将无权再请求传输。FEC 是利用数据进行传输冗余信息的方法，当传输中出现错误，将允许接收器再建数据。
物理子层是底层子层，负责MAC PDU的物理信道，传输和接收;如图7.1所示。 RRC提供PHY子层的配置参数。在MAC / PHY接口，传输信道
2019年华为技术再次突围，中国有一次掀起5G热潮。时间回到2016年，让我们去看看当年精彩的5G信道编码之争。
RAG 是2023年最流行的基于 LLM 的应用系统架构。有许多产品几乎完全建立在 RAG 之上，覆盖了结合网络搜索引擎和 LLM 的问答服务，到成千上万个数据聊天的应用程序。很多人将RAG和Agent 作为大模型应用的两种主流架构，但什么是RAG呢？RAG又涉及了哪些具体的技术呢？
近期，SVT-AVS3发布了新版。新版本支持了更加完善的编码工具并可以灵活地开关，编码效率大大提升，最佳质量下相比x265平均可节省30%码率，针对1080p和4K视频可节省35%以上（注1），在点播类应用场景下相比x265可节省20%码率。
基于大型语言模型（LLM），开发者或用户可以通过描述任务，并给出几个样例来构造自然语言提示，很轻松地就能实现指定的功能。
本文整理自IVAN ILIN发布于Towards AI的博客[1]。感谢作者的精彩讲解。
关于上面的几个问题，本文将会基于当前Python新兴的大语言模型开发框架promptulate来演示使用如何用两行代码快速构建上手构建一个属于自己的论文总结工具。
Image crate是 Rust 最受欢迎的图像处理库，现已发布新版本！它为各种图像格式带来了加速和其他增强功能。
本章节内容的作用在于：从宏观感受物理层信道编码在整个物理层协议栈中的位置和作用，无需深究每个环节。主体内容从第2章节开始。
编码器，是一种用来测量机械旋转或位移的传感器。它能够测量机械部件在旋转或直线运动时的位移位置或速度等信息，并将其转换成一系列电信号。
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卷积码由三个整数描述, (n, k, L), 其中k/n也表示编码效率，L称为约束长度; 表示在编码移位寄存器中k元组的级数，k表示编码时一次输入编码器的码元数。
短短 45 分钟时间里，OpenAI CEO 山姆・奥特曼向我们介绍了迄今为止最强的大模型，和基于它的一系列应用，一切似乎就像当初 ChatGPT 一样令人震撼。
深度学习中的自编码器。图源：https://debuggercafe.com/autoencoders-in-deep-learning/
模型分为Prompt Parser，Dataset Retriever，Dataset Generator，Model Retriever几个部分
为了方便其一圈发360个脉冲 ，当然精度只有一度 ，如果为了高精度可以选用其他类型的
光电编码器的主要工作原理为光电转换，是一种通过光电转换将输出轴的机械几何位移量转换为脉冲或数字量的传感器。光电编码器主要由光栅盘和光电检测装置构成，在伺服系统中，光栅盘与电动机同轴致使电动机的旋转带动光栅盘的旋转，再经光电检测装置输出若干个脉冲信号，根据该信号的每秒脉冲数便可计算当前电动机的转速。光电编码器的码盘输出两个相位差相差90度的光码，根据双通道输出光码的状态的改变便可判断出电动机的旋转方向。
经测试，使用SD-turbo模型在去噪步骤为1步的情况下，文本-图像每秒帧率可达106，图像-图像每秒帧率达到93。
多模态 AI 系统的特点在于能够处理和学习包括自然语言、视觉、音频等各种类型的数据，从而指导其行为决策。近期，将视觉数据纳入大型语言模型 (如 GPT-4V) 的研究取得了重要进展，但如何有效地将图像信息转化为 AI 系统的可执行动作仍面临挑战。
Stability AI在发布了Stable Diffusion 3之后，今天公布了详细的技术报告。
码符号C表示的是编码的字符集。如二进制编码，c:{0，1} (无特殊说明，本章所有编码都是二进制编码);
旋转编码器是集光机电技术于一体的速度位移传感器。当旋转编码器轴带动光栅盘旋转时，经发光元件发出的光被光栅盘狭缝切割成断续光线，并被接收元件接收产生初始信号。该信号经后继电路处理后，输出脉冲或代码信号。其特点是体积小，重量轻，品种多，功能全，频响高，分辨能力高，力矩小，耗能低，性能稳定，可靠使用寿命长等特点。
SIMATIC运动控制（SIMATIC Motion Control）是一个复合的自动化控制系统，系统由自动化PLC控制器和负责运动的设备（运动控制驱动功能）组成。
今天的主题十分有趣，我们将在我的世界(Minecraft)这个游戏里，靠一个个逻辑门来组合实现一个简单的七段显示器，可以实现将选择的数字输出在显示器上。
大家好，我是来自网易云信的何鸣，目前主要负责网易云信G2音视频框架中视频编解码引擎的开发与优化工作。
其中的卷王当属Anthropic 公司，其五月份就将 Claude 的上下文窗口从 9k token扩展到了 100k。
编码器是一种将角位移或者角速度转换成一连串电数字脉冲的旋转式传感器，我们可以通过编码器测量到底位移或者速度信息。编码器从输出数据类型上分，可以分为增量式编码器和绝对式编码器。
MongoDB资深开发者倡导者Jesse Hall阐述了将人工智能技术融入React应用的基础框架。
表示某类的无标签的图像集合（例如鸟类图像），任务是学习一个条件式生成模型，可以同时将背景、物体姿势、形状和纹理等因子编码到一个解纠缠的潜码空间（每个因子单独受一个潜码控制），并且通过结合这些因子可以组合生成逼真的新图像。
就在前几天，微软发表了篇论文并挂在了arXiv上，该论文提出了一个参数量只有75M的小规模扩散模型——CodeFusion。
论文：Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation
旋转编码器是一种机电装置，可将轴或轴的角位置或运动，转换为模拟或数字代码。旋转编码器通常放置在垂直于轴的一侧。旋转编码器用作检测自动化领域中的角度，速度，长度，位置和加速度的传感器。
作为一种重要的信息来源，图表（Chart）能够直观地展示数据关系，被广泛地应用于信息传播、商业预测和学术研究中 [1]。随着互联网数据的激增，自动化图表理解受到广泛关注，近期诸如GPT-4V、QwenVL-Max和Gemini-Ultra等通用闭源多模态大模型都展现出一定的图表理解能力，开源模型Chartllama [2]、ChartAst [3]等也在图表问题回答、图表总结和图表转换等任务上取得强大的性能。然而，目前开源的图表理解模型有以下三个局限：（1）模型参数规模庞大，难以部署到应用中。例如Chartllama包含13B参数，无法直接部署到单张小于26 GB显存的消费级显卡上 [4]。（2）模型容易出现数值错误，尤其是回答涉及数值计算的问题时 [3]。（3）模型无法高效处理高清图片，而许多关键信息（比如OCR文本）往往需要在较高分辨率下才清晰可见。并且，考虑到标准视觉Transformer会产生较长的视觉特征序列，直接提高输入分辨率又会带来计算效率问题。
机器之心报道 编辑：泽南 而且用的还是旧版本，GPT-4 都还没出手。 没想到，AI 进化之后淘汰掉的第一批人，就是帮 AI 训练的人。 很多 NLP 应用程序需要为各种任务手动进行大量数据注释，特别是训练分类器或评估无监督模型的性能。根据规模和复杂程度，这些任务可能由众包工作者在 MTurk 等平台上以及训练有素的标注人（如研究助理）执行。 我们知道，语言大模型（LLM）在规模到达一定程度之后可以「涌现」—— 即获得此前无法预料的新能力。作为推动 AI 新一轮爆发的大模型，ChatGPT 在很多任务上的
本文是来自 Bitmovin 的 视频编码工程师 Christian Feldmann 在 Demuxed 2020上的演讲，主题是“HRD 假想参考解码器，或vbv-bitrate不是比特率”。
大家好，我是来自B站视频云技术部的技术专家叶天晓，今天和大家分享的主题是B站H.265编码器在直播和点播中的实践和应用。
近日，来自Enkrypt AI的研究人员发表了令人震惊的研究成果：量化和微调竟然也能降低大模型的安全性！
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