大多数先前的工作主要集中在利用预训练的表征，只是在预训练的模型之上采用一个线性头，而忽略了下游网络的设计。在本文中，我们提出了一个时间转换模块，在不引入任何参数或FLOP的情况下混合通道信息。通过时间转换模块，三个设计好的基线构件演变成相应的转换变体，即ShiftCNN、ShiftLSTM和Shiftformer。

然而，这些方法忽略了三种模式之间的信息密度差异，即视觉和音频具有低层次的符号特征，相反，文本具有高层次的语义特征。为此，我们提出了一个非同质融合网（NHENet）来实现多模态信息的交互。具体来说，我们设计了一个带有注意力聚集的融合模块来处理视觉和听觉模式的融合，以增强它们的高级语义特征。然后，跨模态注意力被用来实现文本模态和视听融合的信息强化。为了验证所提方法的有效性，我们在CMU-MOSEI数据

学习单模态表征和改善多模态融合是多模态情感分析（MSA）的两个核心。然而，以前的方法忽略了不同模态之间的信息差异： 文本模态比其他模态具有高阶语义特征。在这篇文章中，我们提出了一个稀疏和交叉注意力（SCANET）框架，它具有不对称的结构，以提高多模态表示和融合的性能。

本文采用时间序列分类前沿方法MiniRocket对地震、爆炸和背景噪声进行分类。从有监督分类到无监督分类，进行了综合分析，最后，有监督方法取得了很好的效果。

前提知识【希尔伯特空间(Hilbert Space)】其定义是在一个复数向量空间上的给定的内积 。简单来说就是复向量内积空间。复数向量的概念高中就有学过，而所谓内积空间则是两个向量上的函数并返回一个标量的二元运算，它的结果是欧几里得空间的标准内积。两个向量的点积写作a·b，数量积及标量积。相信学过高数的同学应该不会陌生。对于量子计算，一个量子系统的态空间一般用有限维度的Hilbert空...

写在前面老朋友西班牙理工大学教授Ignacio Ozcariz先生告诉我他们的RQuanTech公司研发除了一款新的基于量子计算的金融计算模型。即一个金融衍生品蒙特卡罗定价的量子算法。获得Ignacio教授授权后我将论文的内容发表在博客中。另外，从2月15日Ignacio教授的来信原文如下：“下周一我将在日内瓦为Pictet银行举行大型演示。该银行管理着五万亿美元。我将演示50个Qbits的...

写在前面遇到网络上坑有点多，所以自己实验出来后把结果分享到这里，供大家参考。Windows平台bat脚本主要分三块，一块是对应VMware平台地址；一块是vmrun的对应vmx地址还有是否显示gui的参数gui或者noguiC:cd "\Program Files (x86)\VMware\VMware Workstation"vmrun.exe start "C:\

数字经济背景下的算力网络研究吕廷杰1，刘峰2,3（1.北京邮电大学 经济管理学院，北京100876；2.华东师范大学 计算机科学与技术学院，上海200062；3.上海对外经贸大学 人工智能与变革管理研究院，上海200235）摘要：算力网络(CFN，Computing First Networking)是随着以云计算为代表的传统中心化算力资源，下沉到边缘计算的分布式新型算力资源解决方案，是现代数字化

The node /hbase is not in ZooKeeper的问题解决方案

docker的容器操作已然没任何问题，接下来就是如何和我们的tomcat应用app融合，用来提供实际的服务。根据官网上来看，两种方式进行打包发布。一种是直接建立maven docker，然后通过把war包放到对应的build文件下进行直接集成打包。另一种就是手动添加war包，打包进容器中，然后就可以启动容器的时候，加载war了。第一种建立maven docker的操作以后有空再来折腾，先