使用 JDBC 的基本步骤包括，请同学们尝试使用 JDBC。 加载数据库驱动程序：使用 Class.forName() 方法加载 JDBC 驱动程序，将其注册到 JVM 中。...建立数据库连接：使用 DriverManager.getConnection() 方法建立与数据库服务器的连接，并提供连接 URL、用户名和密码等参数。...答：连接MySQL数据库的步骤如下： 加载 JDBC 驱动程序：使用 Class.forName() 方法加载 MySQL 的 JDBC 驱动程序。...建立数据库连接：使用 DriverManager.getConnection() 方法建立与 MySQL 数据库的连接。...执行 SQL 语句：使用 Statement 对象的 executeQuery() 方法执行查询语句，或者使用 executeUpdate() 方法执行更新语句。
中科院自动化所 2035 创新团队基于不同的视角提出两种因果关系与物理属性发现框架，在视频预测、反事实预测、视频推理多个基准数据集取得优异的性能。...图 2：在不同数据集上的反事实预测效果。 基于物体动态特征蒸馏的场景分解与表示（ICLR 2022） 论文地址：https://openreview.net/forum?...但是，此类方法大多关注图像输入，即便是对于视频输入也要分解为对单帧图像的分别处理，由于缺乏物理事件的引入，物体的动力学属性（运动方向、速度等）无法被网络学习并编码。...对于视频输入： 基于 VAE 架构的编码器分解每帧图像的场景为多个物体，并将物体的静态物理属性解耦表示，以解码器重建为原图作为监督； 通过 Transformer 的架构自适应匹配不同帧的物体静态物理表示...目前相关的工作都关注在简单的 toy 场景，团队希望未来会有在复杂真实场景有效分割表示场景的方法出现。
新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】DeepMind的研究人员开发了一种视频分层新方法，可以无需假设背景静止或精确的相机姿态，就能将视频分解成包含物体及其效果（如阴影和反射）的多个层，提升了视频编辑的灵活性和效率...模型可以直接利用先验补全层分解中的被遮挡区域，包括动态区域，而之前方法在先验信息有限的情况下无法实现。...在实验阶段，研究人员验证了，只需要一个小型、精心策划的数据集，就能够处理包含软阴影、光泽反射、飞溅的水等多种元素的日常拍摄视频，最终输出高质量的分解和编辑结果。...最牛「视频分层」模型 由于真实的分层视频数据很少，并且预训练模型已经在生成任务中学习到了物体及其效果之间的关联，所以希望通过微调模型来发挥这种能力，使用小型的分层视频数据集进行微调。...可以观察到，阴影区域的查询token对对象区域展现出更高的注意力值，表明预训练模型能够有效关联对象及其效果。 训练数据构造 研究人员从四个类别中构造了一个包含真实和合成视频示例的训练数据集。
，因为它涉及从视频序列中多个高度相关但未对齐的帧中聚集信息。...因此，我们有必要重新考虑VSR模型的多样化设计，以为VSR寻找更通用，有效和易于实现的基线。 在这项工作中，我们首先将流行的VSR方法分解。...下图显示了一些代表性方法的分解。 我们看到，许多现有方法将聚合的特征拼接起来，并采用pixel-shuffle进行上采样，它们主要在传播和对齐方式上有所不同。...3 实验结果 我们在四个数据集上，两个退化上测试BasicVSR和IconVSR。我们看到，没有复杂的模槐，BasicVSR就已经可以在多个数据集上胜过现有技术。...4 结语 通过分解和分析现有元素，我们提出了BasicVSR，这是一个简单而有效的网络，可以高效地胜过现有技术。我们提出了两个新颖的组件来进一步提高性能。
然后，所有关键帧数据都由使用增量平滑和建图技术 (iSAM) 的因子图处理。 由深度学习神经网络驱动的方法也受到欢迎，并在许多计算机视觉任务中显示出改进的性能。...与 RANSAC 方法相比（例如[ 1]），使用模板跟踪器连续提取单应性有以下优点：1）很好地解决了场景中存在多个平面时的数据关联问题；2）它提供了对跟踪结果的连续观察，因此系统在处理关键帧选择问题时具有更大的灵活性...然而，一个经典问题是单应性分解的模糊性。不可避免地，分解单个单应性会产生两组R、t、n的结果，它们在几何上都是有效的。...单个的 （fr_nstr_str_loop) 和多个 (fr_str_far) 平面场景使用 TUM RGB-D 数据集[32]进行测试，该数据集也被许多平面或密集 SLAM 方法[20]、[33]、[...图 6：由我们的方法生成的数据集 TUM [32]的 3D 多个（子图 a）和单平面图（子图 b） 。
定量评估： 开放式视频问答：比较了Video-Panda模型与其他基于相同数据集训练的方法以及使用更多或其他数据进行训练的方法的性能。...定量评估： 开放式视频问答：比较了Video-Panda模型与其他基于相同数据集训练的方法以及使用更多或其他数据进行训练的方法的性能。...视频生成 与现有方法的比较：在navtest数据集上与几种方法进行了视频生成质量的定量比较。 长视频生成：评估模型生成超过64帧的长视频序列的能力，并与SVD方法进行了比较。...真实世界3D对象分解：展示了PartGen在分解真实世界3D扫描对象方面的有效性。 3D部分编辑：展示了一旦3D部分被分解，它们可以根据文本输入进行进一步修改的能力。...训练数据：PartGen使用由艺术家创建的140k个3D资产的数据集进行训练，这些资产被分解为多个部分，为模型提供了训练所需的标注数据。
图1 在KITTI数据集上使用我们提出的激光雷达里程计方法进行三维重建。 主要贡献 本文提出了一种新的有效的激光雷达里程计（ELO）方法。...提出了一种基于区间自适应的局部曲面法向量估计方法，该方法不使用交叉积，而是通过特征分解和野值剔除来实现局部曲面法向量的鲁棒估计。...B 法向量估计的评估 我们研究了不同法向量估计方法的里程计结果，包括两点对的叉积、特征分解和我们提出的距离自适应方法。如表三所示，我们提出的范围自适应方法在很大的幅度上始终优于交叉积和普通特征分解。...此外，由于球面距离像上的相邻点位于不同的平面上，叉积法在多个序列中存在漂移问题。此外，本征分解方法对里程计结果有很大的改进。 实验结果如表二所示。...这表明该方案不仅非常有效，而且由于高效的并行实现，比传统方法快一个数量级。如果采用精度较低的帧对帧优化（每秒238帧），速度可能会更快。
然而，由于隐空间中不同属性之间的纠缠，导致现有方法在复杂导航中遇到挑战。 4）方法：本文提出了一种新的框架SDFlow，通过使用连续条件归一化流在原始隐空间中进行语义分解。...然而，确定哪些帧为人脸活体检测提供了最有价值的输入仍然是一个具有挑战性的任务。 4）方法：本文通过采用高斯加权方法来创建视频的顶点帧来解决这个挑战。...具体来说，通过计算视频的帧的加权和来得出一个顶点帧，其中权重是使用以视频中心帧为中心的高斯分布确定的。此外，通过探索各种时间长度，使用高斯函数产生多个未标记的顶点帧，无需进行卷积。...通过这样做，作者充分利用了半监督学习的好处，它考虑了标记和未标记的顶点帧，从而有效地区分了真实和伪造的类别。...5）结果：实验证明，使用四个人脸活体检测数据库：CASIA、REPLAY-ATTACK、OULU-NPU 和 MSU-MFSD，顶点帧在推动人脸活体检测技术方面具有显著的有效性。
在多个数据集上进行了全面实验，证明LFDM始终优于现有技术。此外，展示LFDM可以通过简单微调图像解码器来轻松适应新领域。...与3D CNN相比，TVP有效地在2D TVG模型中共同训练视觉编码器和语言编码器，并使用低复杂度的稀疏2D视觉特征来提高跨模态特征融合的性能。...流行视频生成数据集上的实验证明了PVDM相对于以前的视频合成方法的优越性；例如，PVDM在UCF-101长视频（128帧）生成基准测试中获得了639.7的FVD得分，比先前的最优方法提高了1773.4。...尽管在图像生成方面取得了成功，但将DPM应用于视频生成仍具有挑战，因为它面临高维度的数据空间。以前的方法通常采用标准扩散过程，在其中同一视频中的帧使用独立的噪声进行破坏，忽略了内容冗余和时间相关性。...本文通过将每帧噪声解决为在所有帧之间共享的基础噪声和沿时间轴变化的残余噪声，提出了一个分解扩散过程。去噪流程采用两个联合学习的网络相应地匹配噪声分解。
SWF可以分成基于滤波器的和基于优化的两种。最典型的基于滤波器的方法就是MSCKF算法了。...为了尝试一下SWF,我们先从简单的基于滤波的方法入手.本文实现了一个基于MSCKF的Visual+Wheel融合的Odometry. 下面是分别是仿真和用KAIST数据测试的结果 ? ?...总的状态是当前Odometry位姿+N帧的相机位姿： ? 跟MSCKF一样，我们把协方差分块表示： ? 这里我们使用最简单的滑窗维护方式，当新的一帧进到滑窗后，就直接把老的一帧给边缘化掉。...这方程的行数最大和状态的维度相同。最终用来做EKF更新的也就是（20）式。 C. 边缘化 边缘化，或者说如何删除滑窗里的状态。前面也已经提到了，我们使用了最简单的策略。就直接把最老的一帧去掉。...数据集测试 我们这里使用了KAIST数据集，链接是： https://irap.kaist.ac.kr/dataset/ 同样的,相比纯Wheel odom,精度会有所提高. ?
我们使用的是掩模假设而不是方框假设，这能让我们设计出更专门定制的VOS算法。具体来说，从第一帧中的初始对象掩码开始，通过将前一帧的掩模传播到后一帧门控区域里检测到的方框建议来生成多个假设。...实验表明，该方法能有效处理具有挑战性的数据集，特别是在对象丢失的情况下。...当前基于深度学习的追踪方法常使用的深度特征提取都是在分类任务上预训练好的。尽管这样的做法在多个视频领域取得了很大的成功，但是在追踪领域中，其有效性还未得到深入挖掘。...我们的启示是一个鲁棒的跟踪器应当在前向和后向的跟踪过程中均有效，即跟踪器能够前向跟踪目标物体并逐帧回溯到第一帧的初始状态。...最近的工作试图将视频层级的MIL分解为帧级别的MIL，通过将句子与帧之间的相似度作为权重作用到每一帧上，但是这样做并不鲁棒并且无法利用丰富的时序信息。
多标题策略：在预训练过程中，对于来自标签数据的图像，UniMed-CLIP使用多个由LLM生成的描述，每次随机选择一个描述作为文本输入，增加了数据集的多样性。 3....文本描述多样性：研究了为图像-标签数据集使用多个描述的影响，以及随机选择单个描述来增加数据集多样性的效果。...我们评估了我们的框架在广泛使用的 nuScenes 数据集上的有效性。我们的 GaussianWorld 在不引入额外计算的情况下将单帧对应的性能提高了 2% 以上（以 mIoU 计算）。...这篇论文试图解决的问题是如何在自动驾驶领域中有效地进行3D语义占用预测。具体来说，论文关注以下几个关键点： 整合序列输入：大多数现有的3D占用预测方法仅依赖单帧输入，而忽略了驾驶场景的时间连续性。...考虑驾驶场景的连续性：现有的方法在融合来自先前帧的表示时，没有考虑到驾驶场景的连续性和简单性，这导致模型难以理解驾驶场景的发展。 减少计算开销：传统的多帧融合方法会增加额外的计算负担。
当一个时间序列有多种有效的演化方向时，使用经典的 L1 或 L2 损失来训练模型会得到在各维度上取平均值或中值的预测结果，但这往往不是一个有效的预测。...，2016）进行反向传播，以及使用多个 GAN 来覆盖不同的模式（Tolstikhin et al.,2017）。然而，其中很多技术可能带来额外的挑战，例如增加了实现的复杂性以及增加了计算成本。...在本篇论文中，我们介绍一种新的允许在时间序列数据中进行鲁棒的多模式条件预测的网络架构。它基于将未来状态分解为可从现状预测的确定性分量和由于未来模式不确定性的随机（或难预测）分量的简单直觉。...我们将这种方法应用于来自游戏、机器人操作和模拟驾驶的视频数据集，并且表明该方法能够持续为未来的视频帧产生多模式预测。...我们的方法使用一个快速且易训练的监督训练目标。我们在多个数据集的视频预测上下文中对其进行评估，实验证明它能够持续生成多种预测，而不需要在隐空间或对抗训练中交替进行最小化。
SPDY引入了一个新的二进制分帧数据层，以实现多向请求和响应、优先次序、最小化及消除不必要的网络延迟，目的是更有效利用底层TCP连接。...HTTP2.0通过支持首部字段压缩和在同一连接上发送多个并发消息，让应用更有效的利用网络资源，减少感知的延迟时间。而且，它还支持服务器到客户端的主动推送机制。...相应地，很多流可以并行的在同一个TCP连接上交换消息。 4.3 多向请求与响应 在HTTP1.x中，如果客户端想发送多个并行的请求以及改进性能，那么必须使用多个TCP连接。...把HTTP消息分解为独立的帧，交错发送，然后在另一端重新组装是HTTP2.0最重要的一项增强。...五、二进制分帧简介 HTTP2.0的根本改进还是新增的长度前置的二进制分帧层。与HTTP1.x使用换行符分隔纯文本不同，二进制分帧层更加简洁，通过代码处理起来更简单也更有效。
通过两个系统：直觉系统和反思系统来模仿人类产生认知的过程。直觉系统负责产生原始问题的多个分解假设，反思系统对直觉系统产生的假设进行验证，并选择更有可能的假设进行后续生成，直到达到最终结果。...使用直觉系统获取当前查询的表示，并计算与集合中其他查询的表示的余弦相似度。然后，我们从集合中检索出最相似的 个查询。其中 是一个连续语言序列。 2.2 反思系统 反思系统在作用上与直觉系统不同。...在我们的方法中，直觉系统通过利用上下文示例将查询 (即复杂问题) 分解为子问题。由于我们使用生成模型作为直觉系统，因此在自回归计算期间，仅对生成的文本 (不包括给定的上下文) 进行损失计算。...3、算法精度评测 为了验证 CogTree 算法的有效性，我们在 Entailment Bank 逻辑推理数据集以及 GSM8K 数学问题数据集上进行了测试，效果证明 CogTree 对大模型复杂任务上的回答准确率提升明显...： 我们也将算法与其他基于大模型微调的方法进行对比，证明了 CogTree 框架的有效性。
E1帧结构 E1分为成帧，成复帧与不成帧三种方式，在成帧的 E1中第 0时隙用于传输帧同步数据，其余 31个时隙可以用于传输有效数据；在成复帧的 E1中，除了第 0时隙外，第 16时隙是用于传输信令的...，只有第 1到 15，第 17到第 31共 30个时隙可用于传输有效数据；而在不成帧的 E1中，所有 32个时隙都可用于传输有效数据。...当 E1用于七号信令时，在 32个时隙（ Time Slot）中，第 0时隙被用作帧同步信息，一般使用第 16时隙作为 7号信令的通道，其余 30个时隙被用作语音通道。...时分复用器是一种利用 TDM 技术的设备，主要用于将多个低速率数据流结合为单个高速率数据流。来自多个不同源的数据被分解为各个部分（位或位组），并且这些部分以规定的次序进行传输。...特别值得注意的是，相同设备通过相同 TDM 技术原理却可以执行相反过程，即：将高速率数据流分解为多个低速率数据流，该过程称为解除复用技术。
为了实现运动，我们在剪切周围的结束帧之间插入关键点和地标。然后，我们使用关键点和源帧的图像转换网络来合成像素。...由于关键点可能包含错误，因此我们提出了一种跨模式注意方案，以在每个关键点的多个选项中选择最合适的来源。通过利用这种中级表示，我们的方法可以获得比强大的视频插值基线更强的结果。...我们在头部说话视频中的各种跳切上演示了我们的方法，例如剪切填充词、停顿，甚至随机剪切。我们的实验表明，即使在跳跃剪辑中说话头旋转或剧烈移动的挑战性情况下，我们也可以实现无缝过渡。...在本文中，我们对 SDS 损失函数进行了深入分析，确定了其公式的固有问题，并提出了一个非常简单但有效的解决方案。具体来说，我们将损失分解为不同的因素，并隔离导致噪声梯度的成分。...在最初的配方中，使用高文本指导来解决噪音，从而导致不必要的副作用。相反，我们训练一个浅层网络来模仿图像扩散模型的时间步相关的去噪缺陷，以便有效地将其分解出来
远场 ASR 领域当前的主导方法仍然是使用传统的波束成形方法来处理来自多个麦克风的波形，然后再将经过波束成形处理过的信号输入给声学模型 54。...这种 KLD 自适应标准已被证明可以非常有效地处理自适应数据有限的情况。 与其调整自适应标准，大多数研究关注的是如何使用非常少量的参数来表征说话人的特征。...奇异值分解（SVD）瓶颈自适应 84 是解决方案之一，这种方法可以通过使用 SVD 重构的结构得到占用资源低的 SD 模型 85。...使用 FHL 98,99 是一种解决方案，这种方法将基限制为秩一矩阵。通过这样的方式，能够减少每个基所需的训练数据，从而能在训练数据固定的条件下增加基的数量。...第一种方法是使用奇异值分解（SVD）。SVD 方法是将一个满秩矩阵分解成两个更低秩的矩阵，因此可以在保证再训练之后准确度不下降的同时显著减少深度模型中的参数数量。
此外，该研究还对架构进行了以下优化： 时空注意力分解：采用分解的时空注意力机制，分别处理空间和时间维度的特征，这使得模型能够复用 T2I 模型的权重，同时降低了计算复杂度。...然后，我们使用多模态 LLM 回答这些对象验证问题，通过评估视频中多个均匀采样帧的每个参考对象的存在情况。 对于每个生成的问题（例如，“该帧中是否有猫？”），多模态 LLM 检查每个采样帧并提供响应。...主要结果展示在表格中，与最新的开源和闭源模型对比后，证明了我们方法的有效性。...通过训练一个 TI2V 模型并调整分辨率和训练步数，我们实现了与现有方法相当的表现，同时验证了我们的时空注意力机制在保持 3D 一致性方面的有效性。...在采样阶段，首先使用关键帧预测模式生成关键帧，再通过插值模式生成中间帧，从而实现长视频生成。 更多关于模型结构、图像条件融合方法，训练策略的各种消融实验以及其他研究细节，请参考原论文。
为缓解上述问题，本文采用多个相机(iPhone 11 Pro Max)采用成对LR-HR视频序列构建了一个Real-world Video Super-Resolution(RealVSR) 。...下图给出了一些示例与数据集的一些统计信息。 最后，每个成对序列中的LR与HR帧需要进行对齐以便于VSR模型训练。我们采用了RealSR中的方法对LR-HR视频逐帧对齐。...为进步标准化，我们将所有序列拆分为长度50帧的序列。也就是说：RealVSR数据包含500对LR-HR序列，每对序列包含50帧，每帧分辨率为 。...然而，这种复杂退化也为有效训练VSR模型带来了极大挑战。比如，LR-HR视频是由两个相机在不同角度、传感器以及ISP等条件下采集得到，存在不同的畸变。...其实，笔者最称道的还是：Y通道的损失函数=低频成分的SSIM损失+高频成分的Charbonnier组合 。
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