在低光照条件下进行成像非常具有挑战性，因为光子计数低且存在噪声。高ISO可以用来增加亮度，但它也会放大噪声。后处理，如缩放或直方图拉伸可以应用，但这并不能解决由于光子计数低导致的低信噪比（SNR）。短曝光图像受到噪声的影响，而长曝光可能会引起模糊，通常也不切实际。已经提出了各种去噪、去模糊和增强技术，但在极端条件下，如夜间视频速率成像，它们的有效性是有限的。有物理手段可以增加低光照下的SNR，包括

在过去十年中，计算机视觉领域经历了一场根本性的变革，这主要归功于视觉转换器（Visual Transformers）的引入。这一变革同样影响了医学成像领域，其中UNet架构通过采用转换器技术进行了重要重构，成为了该领域内极具影响力的模型之一。近期的研究，如ConvNext，重新评估了卷积模型在视觉任务中的有效性，这一工作启发了我们对现有技术的进一步改进。我们的目标是提升传统的纯卷积UNet模型，使

深度学习模型推理onnxruntimer报错

CUDA 是 Nvidia 提供的编程接口，用于为其 GPU 编写程序。在 CUDA 中，您以类似于 C/C++ 函数的形式表达要在 GPU 上运行的计算，该函数称为内核。内核对数字向量进行并行操作，这些向量作为函数参数提供给它。一个简单的例子是执行向量加法的内核，即，一个内核将两个数字向量作为输入，将它们按元素相加并将结果写入第三个向量。为了在 GPU 上执行内核，我们需要启动许多线程，这些线程

这项研究提出了用于天气预报的神经 ODE 系统 ClimODE，该系统的设计特点是通过局部卷积运算获取局部依赖关系，通过全局关注机制获取全局依赖关系，从而正确获取对天气预报非常重要的多个空间尺度的相互作用。因此，我们设计了一种 "全局依赖性 "算法，通过局部卷积运算来获取依赖性，而通过全局关注机制来获取全局依赖性。因此，尽管参数比传统方法少，但它的性能却优于传统方法，并在全球和区域层面实现了最先进

这是一个手机目标检测的数据集，数据集的标注工具是labelimg,数据格式是voc格式，要训练yolo模型的话，可以使用脚本改成txt格式，数据集标注了手机，标签名：telephone,数据集总共有1960张，有一部分是直实数据，有一部分是是真实数据。

大规模语言模型可以生成媲美专业作家撰写的文本。目前使用的对话技术主要有两种：一种是交互式（如 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google 的 Gemini），另一种是预测性文本补全（如 GitHub Copilot）。这些技术在许多任务中表现出色。然而，另一方面，在写作中，它们将部分或全部的创造性决策留给了系统。

位置敏感的分数图可以被视为原型掩码，但 IntanceFCN 和 FCIS 使用一组固定的空间池操作来组合位置敏感的原型掩码，而不是学习线性系数。（Bottom-up Object Detection by Grouping Extreme and Center Points，CVPR 2019）通过使用四个极值点（因此是一个具有8个自由度的边界框而不是传统的4个DoF）进行检测，并且这种更丰富的

化学是一门基础科学，支撑着现代生活的许多方面，包括药物发现、材料科学和能源生产。为促进该领域的研究和应用，图神经网络和变压器模型等深度学习模型已被应用于各种化学任务，如反应预测、逆合成和性质预测。然而，这些模型往往是针对特定任务的模型，很难适应不同的任务。另一方面，GPT-4、Llama 系列和 Mistral 等大型语言模型已成为通用基础模型，并在自然语言处理任务中显示出巨大的能力。然而，当应用

本文认为，理解他人无法观察到的心理状态的能力，即所谓的心智理论（ToM），可能会在大规模语言模型中自发出现。论文显示，GPT-3 及其后续版本在 ToM 任务方面取得了巨大进步，例如，GPT-4 甚至解决了几乎所有挑战。这表明，语言模型的发展可能反映了人类社会互动、交流、移情、自我意识和道德的重要方面。换句话说，ToM 等高级认知技能可能是语言模型提高语言技能的副产品。