遥感多模态参考：FromSingle-toMulti-modalRemoteSensingImageryInterpretation:ASurveyandTaxonomyKeywords：multimodalremotesensing文章目录遥感多模态AbstractIntroductionTaxonomy1.Multi-sourceAlignment1.1SpatialAlignment1.2TemporalAlignment1.3Cross-elementAlignment1.4RelatedworkandChallenges2.Muti-sourceFusion2.1Homogeneou
基因组组装之前，有一些问题还是需要注意的，genomesize是多少？评估得到的genomeheterozygosity是多少？重复序列的占比是多少？可以系统性地称为genomesurvey，这是一个非常简单的分析，但是其实有一些问题是值得注意的GenomeSurvey一般基于Illuminashortreads进行分析，因为二代测序便宜，先测出来试试水，再判断三代的数据量，这应该算是一个非常经济实惠的做法。分析流程1）fastp、Trimmomatic等软件挑一个过滤低质量序列2）Jellyfish2.3.0、KMC3我个人其实比较喜欢KMC，因为可以直接读取.gz文件（绝对不是因为之前KM
ASurveyonGenerativeDiffusionModelAbstract由于深度潜在表示，深度学习在生成任务中显示出良好的潜力。生成模型是一类可以根据某些隐含参数随机生成观测值的模型。近年来，扩散模型以其强大的生成能力成为生成模型的一个新兴类别。如今，已经取得了巨大的成就。除了计算机视觉、语音生成、生物信息学和自然语言处理之外，该领域还有更多的应用有待探索。然而，扩散模型有其真正的缺点，即生成过程慢，数据类型单一，可能性低，无法降维。它们导致了许多改进的工作。本文对扩散模型研究领域进行了综述。我们首先用两个里程碑式的作品——DDPM和DSM，以及一个统一的里程碑式的作品——Score
论文信息：题目：ASurveyofEmbodiedAI:FromSimulatorstoResearchTasks作者：JiafeiDuan,SamsonYu来源：arXiv时间：2022Abstract通过评估当前的九个具体人工智能模拟器与我们提出的七个功能，本文旨在了解模拟器在具体人工智能研究中的使用及其局限性。本文调查了实体人工智能的三个主要研究任务——视觉探索、视觉导航和实体问答（QA），涵盖了最先进的方法、评估指标和数据集。最后，通过对该领域的调查所揭示的新见解，本文将为任务选择模拟器提供建议，并对该领域的未来方向提出建议。Introduction本文涵盖了过去四年中开发的以下九个具
ReadingNotes：Human-ComputerInteractionSystem:ASurveyofTalking-HeadGeneration这一篇文章CSDN禁用太多东西的，有些带有人的图片就说图片违规了，所以大家如果要看对应的图片的话，可以去看我在阿里发的文章https://developer.aliyun.com/article/1174657Title:Human-ComputerInteractionSystem:ASurveyofTalking-HeadGeneration(RuiZhen,2023)Authors:RuiZhen,WenchaoSong,QiangHe,
论文来源：LiM,LiuY,LiuX,etal.TheDeepLearningCompiler:AComprehensiveSurvey[J].2020.DOI:10.1109/TPDS.2020.3030548.这是一篇关于深度学习编译器的综述类文章。什么是深度学习编译器深度学习（DeepLearning）编译器将深度学习框架描述的模型在各种硬件平台上生成有效的代码实现，其完成的模型定义到特定代码实现的转换将针对模型规范和硬件体系结构高度优化。具体来说，它们结合了面向深度学习的优化，例如层融合和操作符融合，实现高效的代码生成。此外，现有的编译器还采用了来自通用编译器（例如LLVM）的成熟工具
论文｜改文章是23年5月27日挂在arxiv上，本文重点关注4.1节TextGuided3DAvatarGeneration、4.4节TextGuided3DShapeTransformation和第5章DiscussionTextGuided3DAvatarGenerationDreamAvatarDreamAvatar:Text-and-ShapeGuided3DHumanAvatarGenerationviaDiffusionModelshttps://arxiv.org/abs/2304.00916生成姿态可控的高质量3D人体avatar，包含以下几个部分：TrainableNeRF:
AutonomousDrivinginAdverseWeatherConditions:ASurvey-恶劣天气条件下的自动驾驶：一项调查（arXiv2021）摘要1.引言2.自动驾驶汽车概述2.1社会意义2.2传感器2.2.1激光雷达2.2.2摄像机2.2.3雷达2.2.4超声波2.2.5GNSS/INS2.3目标检测、跟踪和定位2.4规划和控制3.不利天气影响3.1对激光雷达的影响3.1.1雨和雾3.1.2雪3.1.3对其他激光雷达类型的影响3.1.4其他3.2对雷达的影响3.3对摄像机的影响3.3.1雨和雾3.3.2雪3.3.3光照条件3.4其他问题4.传感器融合和机械解决方案4.1传感
文章地址：https://doi.org/10.1109/TPAMI.2022.3195549解决的问题域泛化和域自适应（DomainAdaptation）相比，目标域数据未知。机器对分布之外的数据（OOD）不敏感，因此不能在源于中学习到有关目标域数据的相关分布，因此当数据违背与源于同分布时，算法性能会大幅降低。域偏移问题的本质是数据分布不同。Abstract域泛化旨在通过只使用源数据进行模型学习来实现对OOD的泛化。常见的DG方法有domainalignment，meta-learning，dataaugmentation，ensemblelearning。文章正式定义DG问题，和DA联系起
大型语言模型综述，非常详细，格局打开！ASurveyofLargeLanguageModels返回论文和资料目录论文地址项目地址1.导读讲得通俗易懂，且格局拉满！基本覆盖了自ChatGPT以来的AI比较火的事件，还多次提到强人工智能AGI（人工通用智能）。对近几年的大型语言模型（LargeLanguageModels）进行了详细介绍。非常建议感兴趣大模型和强人工智能的读者阅读！！！2.摘要和引言从图灵测试开始讲起，人类一直在探索用机器掌握语言智能的方法。在过去20年，语言模型得到了广泛研究。从统计语言模型到了基于神经网络的语言模型（LSTM等）。最近这些年，通过在大规模语料库（数据集）上对Tr
