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作者提出了一种新型的混合 Mamba-Transformer 主干网络。通过重新设计 Mamba 公式，增强了其高效建模视觉特征的能力。此外，作者还通过对 ViT 与 Mamba 消融研究，实验结果表明了：在最后几层为 Mamba 架构配备几个自注意力模块，可以极大地提高捕获长程空间依赖关系的建模能力。最后，作者根据他们的发现，设计了一系列具有层次结构的 MambaVision 模型，最终取得了最
本文介绍了阿里巴巴集团Qwen团队开发的Qwen2系列大型语言模型和多模态模型，这些模型在参数范围从0.5亿到720亿不等，包括密集模型和专家混合模型。Qwen2在语言理解、生成、多语言能力、编程、数学和推理等多个基准测试中表现出色，超越了大多数先前开放权重模型，并与专有模型竞争。旗舰模型Qwen2-72B在多项测试中取得了显著成绩，展示了其在多语言环境中的强大能力和全球适用性。文章还详细介绍了模
Hibbeln M, Jenkins J L, Schneider C, et al. HOW IS YOUR USER FEELING? INFERRING EMOTION THROUGH HUMAN–COMPUTER INTERACTION DEVICES[J]. MIS Quarterly, 2017, 41(1).该篇论文来自于17年管理学顶级期刊MIS Quarterly，下面为个人的
提出了第一种3D说话头的视觉语音感知重建方法。该方法不依赖于文本转录或音频;相反，采用了一种“唇读”损失，它指导训练过程，以增加对嘴的感知。广泛的主观和客观评估已经证实，3D重建的结果明显优于仅依赖于嘴部运动的几何损失的对应方法，以及使用直接3D监督的方法。
> 本文汇总了大型语言模型（LLM）在软件工程（SE）领域的广泛应用，涵盖了从程序开发到软件维护，再到项目管理的每一个关键环节，揭示了LLM在这些领域中的革命性影响和未来发展潜力。> 随着LLM在软件工程中的深入应用，我们将探讨这些模型如何彻底改变软件开发的面貌，提高开发效率，以及未来可能带来的更多机遇和挑战。我们将深入分析LLM在需求工程、软件设计、质量保证等多个阶段的关键作用，以及在软件管理中
本文参考谷歌开发文档风格指南、Vue官方文档、React官方文档、掘金小册和阮一峰《中文技术文档的写作规范》，其中排版格式，主要参照Vue、React官网，写作规范部分主要参考阮一峰老师的《中文技术文档的写作规范》。编写技术文档除了排版格式和规范，思路和风格也极为重要，目前一些亲和、幽默的写作风格往往能获得更多的阅读量。技术文档通常使用markdown编写，所以后面的内容都是针对Markdown文
Sentence-BERT（SBERT）是一个使用连体和三连体BERT网络的修改，能够得出有语义的句子嵌入。这使得BERT能够用于某些目前为止还不适用于BERT的新任务。这些任务包括大规模的语义相似性比较、聚类和通过语义搜索的信息检索。BERT在各种句子分类和句子对回归任务上创造了新的最先进的性能。BERT使用交叉编码器：两个句子被传递给transformer网络并预测目标值。然而由于可能的组合太
Noise2Self
这确保了新模型的输出与原始模型的输出相匹配。值得注意的是，标准的ViM块比自我注意力模块(4C^2)具有更多的参数(略多于6.25C^2)，其中C指的是特征维度。值得注意的是，与时间自注意力块相比，我们使用的 VIM 时间块的参数更少，突出了 Mamba 选择性扫描 [30] 的特殊参数利用率和信息提取能力。令人惊讶的是，我们观察到时空 ViM 块虽然在时空级别引入了全局建模，但实际上会导致性能下
无蜂窝大规模MIMO中没有小区或者小区边界的界定，所有接入点通过回程网络进行相位相干协作，并通过时分双工（TDD）操作为同一时频资源中的所有用户提供服务。分布式MIMO系统的替代方案是部署由不合作的接入点组成的小型小区。cellfree-massive MIMO无蜂窝MIMO,与传统的蜂窝式网络不同的是，无蜂窝网络本质是分布式MIMO，其特点是天线数目多，AP与用户都是单天线，网络覆盖范围广，边缘
主题模型对于在文档的集合中发现潜在的主题非常有用。近期的研究已经展示了主题建模方法作为一个聚类任务的可行性。本文展示了BERTopic，它是一个话题模型，它通过对一个基于类的TF-IDF的变体的开发，抽取一致的话题表示。具体来说，BERTopic采用预训练的基于transformer的语言模型来产生文档的嵌入，对这些文档嵌入进行聚类，并最后利用基于类的TF-IDF过程来**产生话题的表示**。BE
多变量时间序列数据中的有效异常检测和诊断对于现代工业应用非常重要。但是，构建能够快速准确地查明异常观测结果的系统是一个具有挑战性的问题。这是由于现代应用中缺乏异常标签，数据波动性高以及超低推理时间的要求。尽管最近开发了用于异常检测的深度学习方法，但只有少数方法可以解决所有这些挑战。在本文中，我们提出了TranAD，这是一种基于深度变压器网络的异常检测和诊断模型，该模型使用基于注意力的序列编码器在了
作者提出了VideoGPT：一种概念上简单的架构，用于将基于似然的生成建模扩展到自然视频。VideoGPT使用VQ-VAE，通过使用3D卷积和轴向自注意力学习原始视频的下采样离散潜在表示。然后使用类似于GPT的简单架构来自回归地建模离散潜在表示，使用时空位置编码。尽管在公式和训练方面非常简单，但作者设计的架构能够生成与视频GAN模型相竞争的样本，用于BAIR机器人数据集的视频生成，并从UCF-10
基于注意力的模型[2,4,59,63,89]的引入，如TimeSformer[4]和ViViT[2]，通过有效地捕获视频序列中的远程依赖关系，增强了时间关系的理解，取得了显著的进展。结果如图6a所示，表明该策略可以获得预期的更好的收敛性。（1）视觉域中的可扩展性：我们检查 VideoMamba 的可扩展性并发现，虽然纯 Mamba 模型随着规模的增加而趋于过拟合，但我们引入了一种简单而有效的自蒸馏
创新点:设计实现一个基于网络带宽资源均衡的优选调度算法BWNA，充分利用k8s集群中节点的网络带宽，满足密集型应用调度需求。设计实现一种伪并行调度，减少调度过程的冗余工作量，降低Pod平均调度耗时。设计实现了一个控制器DQ验证了能够监控集群节点的资源变化，动态修改多租户资源配额，用户空间下能调度的资源额度可动态变化。重要理论:(概念)·k8s不能满足所有应用场景，默认调度策略不能基于网络带宽资源均
最近真的是一刻也不敢停下来，日子一天天的在减少，越来越焦虑了。写的虽然很多，但或者这也导致我很多博文内容质量都不够精，哭哭┭┮﹏┭┮YOLOv7是去年出的，或说这一两年YOLO大家族迭代也太快了，我去年这会儿YOLO才第五代，今年就第八代了。之前的一个项目里面也用到了YOLOv7，YOLOv7很多地方都和v5很像，这一篇我会着重去讲一下v7的创新点。本文提出了一种新的实时检测器，解决了重参化模块的
ICLR 2024 reviewer 评分 6888【但是chair 很不喜欢】
上帝视角看的神作 DIT 架构，22 年 12 月 META（伯克利+新乡大学）发布，一个取代了 Unet 的全 transformer diffusion 生图架构。
在 Vision Transformer 和 CNNs 间总存在争论：哪个网络好。而本文将 Vision Transformer 视为带动态卷积的 CNNs，这能够将现有的 Transformer 和动态 CNNs 统一为一个框架并逐点比较它们的设计。从两个方面来论证上述的研究：检查了 vision Transformer 中 softmax 结构，发现其能够被广泛使用的 CNNs 模块代替，例如
A问题背景：论文探讨了如何使用机器学习模型，特别是基于图神经网络（GNN）和变换器（Transformer）的编码器，来解决旅行商问题（TSP）。研究动机：作者指出，现有的研究直接在密集的TSP图上应用这些编码器，这会导致信息在节点间无差别地传播，使得节点嵌入包含大量不相关信息。稀疏化方法：为了解决这个问题，论文提出了两种数据预处理方法——k-最近邻（k-NN）启发式和1-树（1-Trees）方法
相反，我们方法的 MAE 并没有随着系列数量的增长，表明我们设计的方法可以有效地利用数据集的低秩特征。全局标记的加入使 SageFormer 不仅能学习单个序列的时间模式，还能关注序列之间的依赖关系，从而增强多样性并克服序列独立的局限性。Θ是c*c维的，可以理解成表述序列间相关关系的一个权重矩阵，E是序列的节点嵌入，是通过随机初始化的 E∈R N×C 来学习的，两者相乘后过一个非线性，可以理解为考
最近GNN方向工作的论文综述笔记
尽管 Transformer 已经成为自然语言处理任务事实上的一种标准，但是在计算机视觉上的应用还是非常有限。在计算机视觉领域，注意力机制要么和卷积神经网络一起使用，要么在保持原有网络结构不变的情况下替换局部的卷积运算（例如 ResNet-50 中把其中每某一个残差块使用注意力机制替代）。本文证明对卷积神经网络的依赖不是必要的，原始的 Transformer 可以直接应用在一系列小块图片上并在分类
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N-Gram的概念已经出现在语言模型中，其主要就是将目标词语的前后词语当作辅助信息输入即可。而图像中的N-Gram概念与其类似。问题A：如图二的h所示，红色方框的特征与邻居特征具有较为明显的不同，从而导致（e）红色方框中出现了失真现象。问题B：如图（f、g），红色方框与邻居方框色彩有着较为明显的不同，说明网络在推理时没有利用到邻居特征。3. 利用一个卷积网络将Forward-Gram与Backwa
医学图像分割或者分类中的近OOD问题。
首段讲述本文工作对GPT和ELMo做出怎样的改进，第二段是BERT结果怎样好，讲述BERT在NLP（自然语言处理方面）取得了先进的成果，包括绝对精度和相对精度。BERT、GPT和ELMo的区别：GPT使用新的Transformer架构，使用左侧信息来预测未来信息。单项模型的缺点主要是不能获得好的词表示。ELMo通过使用从左到右(LTR)、从右到左(RTL)两个模型的输出拼接获得词的表示，双向信息融
本文提出了Unlimiformer，一种用于改进预训练语言模型（如BART）性能的方法。Unlimiformer可以在测试时使用，而无需进一步训练，从而在GovReport和SummScreen数据集上分别提高了1.8和1.4的ROUGE-1分数。此外，通过在验证时使用Unlimiformer进行早期停止，可以在训练成本相同的情况下进一步提高性能。实验结果表明，Unlimiformer在长文档摘要
教师的预测和真实标签重要性一样。
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