OpenGraph，一个基于图的基础模型，专门用于在多种图数据集上进行零样本预测。

zune-jpeg的性能与 libjpeg-turbo, 不相上下，libjpeg-turbo 是一个经过广泛优化的库，其中的汇编比 C 语言多，在纯 Rus...

Zed中有超过20个功能使用了SumTree结构，如项目中的文件列表、git blame信息、聊天消息、诊断信息等。总结来说，SumTree作为Zed的核心组件...

汇编语言的使用应当针对特定的性能瓶颈或特定的技术需求。对于大多数日常应用开发，高级语言已经提供足够的性能，同时带来更好的安全性和可维护性。在决定是否将汇编代码集...

使用arena可以显著提高内存分配的性能，尤其是在高并发环境下。通过预分配内存并减少系统调用，arena可以提供比标准内存分配更快的性能。然而，它也有局限性，比...

bufio包在处理大量数据时可以显著提高性能，尤其是需要频繁读写操作的场景。通过合理设置缓冲区大小（在创建Reader和Writer时可以指定），可以根据应用需...

这是4月刚刚发布在arxiv上的论文，介绍了一种名为“Gradformer”的新型图Transformer，它在自注意力机制中引入了指数衰减掩码。以下是主要创新...

我们以前的文章中介绍过将知识图谱与RAG结合的示例，在本篇文章中我们将文本和知识图谱结合，来提升我们RAG的性能

这些创新不仅提高了模型的性能和效率，也为未来的语言模型训练方法提供了新的研究方向。与以往工作相比，这种多词元预测方法在提高模型学习效率和加速模型推理方面展现了明...

嵌入模型是大型语言模型检索增强生成(RAG)的关键组成部分。它们对知识库和用户编写的查询进行编码。

Dennard Scaling（登纳德缩放定律）是1974年由Robert Dennard提出的，它与摩尔定律共同指导了集成电路行业多年。Dennard Sca...

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为了提高目标检测的精度，作者引入了注意力机制。在深度学习领域，注意力机制因其能够选择性地关注输入数据的相关部分，从而在各种任务中提高模型的性能而受到广泛关注。

随着深度学习模型的进步，它们在医学图像处理中的应用在当代诊断不可知过程中变得至关重要。事实上，这项技术使专家能够比以前更早、更准确地检测疾病。尽管这场革命跨越了...

红外与可见光图像融合（IVIF）技术将不同模态传感器捕获的有用信息整合在一起，以对目标场景进行全面的解释（Sang等人，2014年；Wang等人，2015年；W...

基于事件的相机是受生物启发的传感器，它们异步捕捉视觉信息，实时报告亮度变化[1, 2]。与传统相机相比，基于事件的传感器的主要优势包括触发事件之间的低延迟[3]...

视觉 Transformer （Dosovitskiy等人(2020); Touvron等人(2020); Yuan等人(2021)）在计算机视觉领域，包括图像...

在开放和动态的环境中，目标检测面临如雨、雾和雪等具有挑战性的天气条件。基于深度学习的目标检测方法的快速发展显著提高了识别和分类物体的能力。得益于先进的特征提取和...

Oracle 内部正在酝酿一款新的 GenAI 工具，未来将投放市场，以满足 Java 和 SQL 开发人员等开发人员的特定需求。

在通信性能方面，室内场景接近室外，但雷达性能不如室外。原因可能是室内实验环境较为复杂，会出现各种干扰：杂波、多径等，而室外场景相对空旷，干扰较少。