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在这篇论文中,我们提出了FedCoin,一个基于区块链的点对点支付系统,专为联邦学习设计,以实现基于Shapley值的实际利润分配。在FedCoin系统中,区块链共识实体负责计算SV,并且新的区块是基于“Shapley证明”

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Farm3D: Learning Articulated 3D Animals by Distilling 2D Diffusion 1. Introduction 最近的研究DreamFusion表明,可以通过text

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贺品嘉 香港中文大学(深圳)助理教授 国家海外高层次人才 ,研究方向为软件可靠性、软件测试、智能运维等。谷歌学术引用超3900次。主导的自动化日志分析开源项目LogPAI在GitHub上被star 4000余次,并被45

ai论文速读 | 【综述】用于轨迹数据管理和挖掘的深度学习:综述与展望-爱代码爱编程

论文标题:Deep Learning for Trajectory Data Management and Mining: A Survey and Beyond 作者:Wei Chen(陈伟), Yuxuan Liang

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写了一个Megatron-LM的3D Parallel进程组可视化的Playground,界面长下面这样: 可以直接访问:https://huggingface.co/spaces/BBuf/megatron-lm-p

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Probabilistic Imputation for Time-series Classification with Missing Data 论文链接:https://icml.cc/virtual/2023/pos

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论文概述 本文主要介绍了一种离线强化学习算法——一步算法(one-step algorithm),该算法只使用行为策略(beta)的一个在线Q值估计,进行一步的约束/正则化策略改进,从而实现强化学习。该算法在D4RL基准测试中的表现超过了迭代算法的表现,并且相对于迭代算法而言更加简单、鲁棒性更高。本文探讨了迭代算法的失败模式和一步算法的优势。 摘要

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《论文阅读》因果情绪蕴含的知识桥因果交互网络 AAAI 2023 前言 简介 任务定义 特征提取 并行知识桥接因

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微软24年1月的paper 1 into 1.1 背景 AI在如农业等特定领域的应用仍然有限,这是由于缺乏专门的训练数据 虽然AI已被用来从农业的卫星图像和传感器数据中派生见解,但技术在农民中的采用仍然缓慢尽管GPT-4和Bing是寻找信息的强大工具,但它们可能不会为有关其作物和家畜的非常具体问题的农民提供最佳解决方案 这些问题通常需要了

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Abstract         随着计算机视觉的最新进展,自动驾驶迟早成为现代社会的一部分,然而,仍有大量的问题需要解决。尽管现代计算机视觉技术展现了优越的性能,他们倾向于将精度优先于效率,这是实时应用的一个重要方面。大型目标检测模型通常需要更高的计算能力,这是通过使用更复杂的机载硬件来实现的,对于自动驾驶来说,这些要求转化为燃料成本的增加,并最终

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目标检测之Fast R-CNN论文精讲,Fast RCNN_哔哩哔哩_bilibili 一 引言 1.1 R-CNN和SPPNet缺点 😀R-CNN Training is a multi-stage pipeline 多阶段检测器(两阶段和一阶段检测器) 1️⃣首先训练了一个cnn用来提取候选区域的特征,这个cnn训练好后再提取整个数

[论文笔记-爱代码爱编程

题目、作者: Abstract 1.方面情感三元组提取(ASTE)是方面级情感分析的任务之一,目标是抽取(方面项,意见项,情感极性)三元组 2.最近的研究表明片段级方法在ASTE任务上很有效,然而本文认为基于片段的方法可能会由于需要考虑的片段太大而产生过大的噪声(因为以往传统的基于片段的方法都是枚举一个句子中的所有片段,这样不止会引入过大的噪声,

[论文笔记] dual-爱代码爱编程

一种利用句法依赖和词性相关性信息来过滤噪声(无关跨度)的基于span方法。 会议EMNLP 2023作者Pan Li, Ping Li, Kai Zhang团队Southwest Petroleum Univer

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lunule: an agile and judicious metadata load balancer for cephfs——论文阅读-爱代码爱编程

SC 2021 Paper 分布式元数据论文阅读笔记 问题 CephFS采用动态子树分区方法,将分层命名空间划分并将子树分布到多个元数据服务器上。然而,这种方法存在严重的不平衡问题,由于其不准确的不平衡预测、对工作负载特性的忽视以及不必要/无效的迁移活动而导致性能不佳。 挑战 性能问题主要是由以下两个原因造成的:1)不准确的负载模型与忽视良性不平衡

cvpr 2024: segment anything in medical images on laptop-爱代码爱编程

CVPR 2024: 在笔记本电脑上分割医学图像的任何内容 ORGANIZED BY: Junma ([email protected]) CURRENT PHASE ENDS: 2024年5月15日 GMT+8 08

yolo系列论文阅读:yolov9《what you want to learn using programmanble gradient information》_yolov9有论文吗-爱代码爱编程

YOLOv8才出了不到一年,YOLOv9便已经横空出世,下面让我们看看YOLOV9的论文吧。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2402.13616.pdf 代码地址:https://github.com

yolov9理性解读 | 网络结构&损失函数&耗时评估_yolo9 损失函数-爱代码爱编程

论文:https://arxiv.org/pdf/2402.13616.pdfHuggingFace Demo:https://hf-mirror.com/spaces/kadirnar/Yolov9Github:htt