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在本文中，分析了二元分类器在深度伪造检测任务中的泛化能力。发现阻碍它们泛化的绊脚石是由意想不到的图像学习身份表示引起的。这种现象被称为隐式身份泄漏，基于这样的理解，我们提出了一种简单而有效的方法，以减少这种现象的影响。大量的实验结果表明，我们的方法在数据集内和跨数据集评估方面都优于最先进的方法。
在传统的基于深度学习的全色图像融合（pan-sharpening）方法中，一直存在着在不同通道之间协调输入的全色图像（PAN）和多光谱图像（MS）的挑战。现有方法常常受到光谱失真和纹理表现不足的困扰。为了解决这些局限性，我们提出了一种创新的约束式图像生成策略，专门针对全色图像融合任务。我们的方法采用了一种名为 PSCINN 的多尺度条件可逆神经网络，该网络能够在全色图像的指导下，将真实的多光谱图像
前些日子在网上冲浪的时候，发现了一个插件，简单体验后，发现出乎意料的简易好用。因为个人之前都使用网页端的AI产品，不管做什么事情都要跳转页面并带上需要的资料。这就造成了一个让我较为头疼的问题，我在翻阅文章时，遇到有些词理解不了其含义的时候，我就需要复制整段话，然后跳转页面，再问AI，这无疑造成一个时间上的浪费，并且使用起来体验感真的一点都不好。但是有了这个灵办AI。
下图是AI4DB和DB4AI的相关技术概述，也是我们可以进行研究的一些方向。
背景尽管研究已经证明了甘油三酯-葡萄糖 （TyG） 指数对心血管疾病 （CVD） 和心血管死亡率的价值，但很少有研究表明 TyG 指数与年轻糖尿病患者的全因或心血管疾病死亡率相关。本研究旨在调查美国年轻糖尿病患者 TyG 指数与全因和 CVD 死亡率之间的关联。方法我们的研究从 2001-2018 年国家健康和营养检查调查 （NHANES） 中招募了 2440 名年轻的糖尿病患者。死亡率结果通过链
与大型语言模型（LLMs）相比，大型视觉语言模型（LVLMs）也能接受图像作为输入，从而展现出更多有趣的涌现能力，并在各种视觉语言任务上表现出令人印象深刻的表现。受LLMs中的文本提示启发，视觉提示已被探索以增强LVLM感知视觉信息的能力。然而，之前的视觉提示技术仅处理视觉输入，不考虑文本查询，限制了模型遵循文本指令完成任务的能力。为了填补这一空白，在这项工作中，我们提出了一种名为API。
论文提出了一类使用transformer的扩散模型。将其中的主干网络U-Net用替代，以获取更好的效果。实验证明了transformer架构在扩散模型上的scalability能力，分析发现 DiTs速度更快（Gflops更高），并且始终具有较低的FID（FID是反应生成图片和真实图片的距离，数据越小越好1GLOPs=10亿次浮点运算。是Paper里比较流行的单位。FID是反应生成图片和真实图片的
主要是两个创新点，1.提出了一种可以简化步骤的方法2.提出了一种知识蒸馏的方法，可以把更高的迭代次数优化为更低的迭代次数。1.扩散模型虽然取得了很好的效果，但是预测速度慢。2.作者提出了一种逐步蒸馏的方式，如下图：为了在采样时提高扩散模型的效率，我们提出了渐进式蒸馏算法：一种迭代地减半所需采样步骤的算法，通过将慢速教师扩散模型蒸馏成更快的学生模型来实现。我们实现的渐进式蒸馏算法与训练原始扩散模型的
针对JVM虚拟机间数据传输的对象序列化和反序列化（OSD）开销。本文提出零变化对象传输（ZCOT），包括三个创新点：（1）引入名为交换空间的全局共享抽象。采用了分布式类数据共享（DCDS）机制，使交换空间中的对象对所有JVM都是可解释的。（2）引入元数据服务器，用于存储对象的位置，并在JVM之间建立数据传输通道。支持基于组的对象管理，减少元数据服务器和JVM之间的流量。与单个JVM中触发的垃圾回收
字节跳动2023年在云计算顶会SoCC上发布的其自研在用的在生产级别离线混部系统Gödel，实践表明Gödel可以实现高达 5000 个 Pod/秒的吞吐量，同时在单个 Gödel 集群上保持约 60% 的总体资源利用率。
利用INT获取精确的链路负载信息，精确控制流量解决了INT信息在拥塞时延迟，对INT信息过度反应的问题，利用空闲队列，维持接近0的网内队列HPCC公平，易部署数据中心网络对高带宽、低延迟的要求较高，但是这面临着挑战。本文列举了两个具有代表性的案例。case1：PFCstormRDMA云存储集群曾因为一次大规模incast，加上厂商交换机持续发送PFC pause帧，而导致全网范围的大规模流量下降。
第二届数字经济与绿色金融国际会议即将召开。本次盛会将聚集全球范围内的经济学家、金融科技专家、政策制定者及企业领袖，共同探讨数字经济发展趋势下绿色金融体系构建的关键议题。会议围绕如何利用大数据、区块链、云计算等前沿信息技术推动传统金融业转型升级，实现资源高效配置与环境保护双赢目标展开讨论。议题涵盖数字货币发行对全球经济格局的影响、数字普惠金融实践案例分析、碳交易市场建设及其数字化路径探索、企业ESG
2024年云计算、通信与神经网络领域的国际盛会即将召开，这是一场汇聚全球顶尖学者、行业精英及创新企业的国际学术与产业交流大会。本次会议旨在深入探讨云计算技术的最新进展、通信技术的革新应用以及神经网络与深度学习的前沿研究，推动三大领域的深度融合与协同发展。会议将围绕多个核心议题展开，包括但不限于云计算平台与架构、物联网与云资源的虚拟化与组合、云安全与隐私保护、通信技术的创新与应用、神经网络的基础理论
Java的垃圾收集（Garbage Collection, GC）是Java虚拟机（JVM）提供的一种自动内存管理机制，它可以追踪应用程序所使用的对象，并在确定这些对象不再被引用时，自动释放这些对象所占用的内存。Java的垃圾收集机制是通过分析对象的引用行为来区分存活对象和不再使用的死亡对象。垃圾收集器会在内存占用达到一定比例时自动运行，回收不再被引用的对象所占用的内存空间。垃圾收集的过程对程序员
"The Design of a Practical System for Fault-Tolerant Virtual Machines"是MIT6.824推荐阅读的论文之一，它介绍了一种通过主备机制来进行单核虚拟机级别的容错方法。
物联网技术通过传感器和设备的连接，实现实时数据的收集和传输，帮助企业实时掌握设备运行的状态和数据。通过物联网设备的应用，企业可以实时追踪货物的位置和库存情况，优化物流管理，提高物流效率，降低仓储成本，为企业的供应链管理提供了重要支持。同时，云计算为企业提供了大规模的数据存储和处理能力，通过云平台的弹性计算和存储服务，能够帮助企业高效处理海量数据，支持数据分析和决策。在制定过程中，需考虑信息化技术的
ViT的位置编码：https://blog.csdn.net/qq_44166630/article/details/127429697QwenVL发布：https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen-vl/
qwen2-vl中说：“We have retained the Qwen-VL framework, which integrates vision encoders and language models.”，但是代码上qwen2-vl和qwen-vl的模型结构并不一致，除了动态分辨率和旋转位置编码外，连接部分用的是一层mlp（类似于llava的结构），而不是qwen-vl的类q-former
【论文阅读】Swin Transformer Embedding UNet用于遥感图像语义分割文章中可以跳转具体的代码解析
整合人类知识是人工智能的研究方向之一。知识表示和推理是受人类问题解决的启发，将要为智能系统表示知识，使其获得解决复杂任务的能力知识图谱作为一种结构化的人类知识形式受到了学术界和工业界的极大关注知识图谱是事实的结构化表示，由实体、关系和语义描述组成。知识图谱与知识库是同义的，只是有细微的区别。在考虑知识图谱的图结构时，可以将其视为一个图。当涉及到形式语义时，它可以作为对事实进行解释和推理的知识库。知
将不同模态的图像分别作为 Content 图像与 Style 图像作为输入查看融合结果， 将两个模态的输入进行互换再次查看输出结果。在每个特征层中，每个数字代表了特定位置的特定卷积核卷积所得到的结果，反映了相应特征的显著程度和两两特征之间的相关性。PET 图像的分辨率 为 168×168，CT 图像的分辨率为 512×512。Gram 矩阵是一种基于特征表示的统计方法，通常用于计算输入图像的风格信
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