模型出错了，请稍后重试~
尽管组织工程和再生医学研究取得了很大的进步，但是在细胞培养过程中监测组织再生的形成及其代谢变化仍然具有很大的挑战性。本文提出了一种在细胞播种的3D支架中添加基于胶囊的光学传感器的简单方法，这些传感器可以在细胞生长期间监测pH值在空间和时间上的变化。
图像已经发展成人类沟通的视觉语言。无论传统互联网还是移动互联网，图像一直占据着很大部分的流量。如何在保证视觉体验的情况下减少数据流量消耗，一直是图像处理领域研究的热点。也诞生了许多种类的图像格式JPEG、PNG 、GIF、WEBP、HEVC，以及腾讯公司自研的WXAM和SHARPP格式。 腾讯TEG - 架构平台部图片存储系统TPS 作为超大规模的图片平台，图片数万亿张存储量百P，下载带宽数T，一直需要严重关注图像压缩技术的发展。本文就近几年图像压缩技术的发展、新格式的出炉，和图片存储系统TPS在实际业务上
在不断出现的新格式被逐步应用之后，兼容性最好的传统老格式 JPEG 依然地位高居不下占据大幅带宽，如何在老格式上也继续挖掘优化点？
【新智元导读】Nature 子刊 Nature Human Behavior 上最新发表了一篇关于人类行为的研究，通过对自然图像中的字母进行无监督学习，探讨了人类是如何获得文字识别能力的。研究人员提出了一个基于深度神经网络的大规模字母识别计算模型，通过将概率生成模型与视觉输入拟合，以完全无监督的方式开发了复杂的内部表征的层次结构。 书写符号的使用是人类文化发展的重大成就。然而，抽象的字母表征是如何在视觉中进行学习的，这仍然是未解决的问题。昨天发表在 Nature.com 上的一篇题为 Letter perc
二值神经网络 (BNN)指的是weight和activation都用1-bit来表示的模型架构，相比FP32的浮点神经网络，它可以实现约32倍的内存减少，并且在推理过程中可以用xnor和popcount这样的位运算来替代复杂的乘法和累加操作，从而大大加快模型的推理过程，所以BNN在模型压缩与优化加速领域存在着巨大的潜力
在使用FFmpeg进行视频处理时，有时候可能会遇到以下错误信息： Assertion desc failed at src/libswscale/swscale_internal.h:668 这个错误通常发生在使用FFmpeg中的swscale库进行视频帧格式转换的过程中。本文将详细解释这个错误的原因，并提供一些解决方案。
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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.17216.pdf
随着各种语言、视觉、视频、音频等大模型的性能不断提升，多模态机器学习也开始兴起，通过整合多种模态的数据，研究人员们开始设计更复杂的计算机智能体，能够更好地理解、推理和学习现实世界。
在使用PyTorch进行多进程训练时，有时会遇到程序卡死的问题。本文将介绍可能导致torch多进程卡死的原因以及如何解决这个问题。
还记得这个图吗？前阵子有篇文章《【综合练习】C++OpenCV实战---获取数量》里面中我们利用学到了一些OpenCV的基本知识进行了数量的提取。当时算是完成了，可以看看文章中的实现思路
NVIDIA去年发布了一个线上讲座，题目是《 AI at the Edge TensorFlow to TensorRT on Jetson 》。
基于深度学习算法在结肠镜检查过程中检测癌前病变已显示出巨大潜力。近期，一种基础模型，即Segment Anything Model（SAM），被引入用于通用语义分割。一些研究探索了其在息肉分割中的零样本推理或微调[17, 9]潜力。
在TPU中的脉动阵列及其实现中介绍了矩阵/卷积计算中的主要计算单元——乘加阵列（上图4），完成了该部分的硬件代码并进行了简单的验证；在 神经网络中的归一化和池化的硬件实现中介绍了卷积神经网络中的归一化和池化的实现方式（上图6），同时论述了浮点网络定点化的过程，并给出了Simple TPU中重量化的实现方式，完成了该部分的硬件代码并进行了验证。
前言: 本文章抄袭自本人刚刚买的《ASP.NET 3.5从入门到精通》这本书，此书介绍在 http://www.china-pub.com/44991 ，本文章95%与此书的内容完全一样，另5%是我改正一些失误以后加上去的，该书原示例代码只能运行在IE核心的浏览器上，非IE核心浏览器上运行会出现些显示问题，本人更改了其中的一些代码。本文章经历昨晚本人五个小时的手打而成（且还未打完，下班回去继续打，想不到我的打字速度退化得这么快，郁闷！！！），俗话说：好记性不如烂笔头，把书的内容手打出来，对手，对脑，都有好处！！！
今天，来自石家庄铁道大学的杨萌同学给大家介绍如何在Jetson TX2上安装Intel神经棒——想像一下如果NV和Intel在AI领域强强联合,会出现什么效果？ It is very Interest
【导读】今天我们主要讲解零次学习及深度树学习用于人脸检测识别。今天主要会讲解人脸检测的13种欺骗攻击中的ZSFA（Zero-Shot Face Anti-spoofing）问题，包括打印、重放、3D掩码等，利用新的深度树网络(DTN)，以无监督的方式将欺骗样本划分为语义子组。当数据样本到达、已知或未知攻击时，DTN将其划分到最相似的欺骗集群，并做出二进制决策。最后实验表明，达到了ZSFA多个测试协议的最新水平。
今天为大家介绍的是来自Su-In Lee团队的一篇论文。大多数赋能医疗人工智能的机器学习模型的推理结果都难以解释。在这里，作者报道了一种结合医学专家见解和高度表达性的可解释人工智能形式的模型审计通用框架。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】小白都能看懂的Stable Diffusion原理！ 还记得火爆全网的图解Transformer吗？ 最近这位大佬博主Jay Alammar在博客上对大火的Stable Diffusion模型也撰写了一篇图解，让你从零开始彻底搞懂图像生成模型的原理，还配有超详细的视频讲解！ 文章链接：https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/ 视频链接：https://www.youtube.
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Adrian Rosebrock 编译 | keiko、万如苑 这是一篇关于安装和使用Tesseract文字识别软件的系列文章。 所谓的光学字符识别是指把打印的手写的或者印刷图片中的的文本自动转化成计算机编码的文本由此我们就可以通过字符串变量控制和修改这些文本。 如果你想了解更多关于Tesseract库和如何使用Tesseract来实现光学字符识别请看本文。 安装OCR软件Tesseract 起初惠普公司在上世纪八十年代就开发了Tesseract,并在2005年公
目标的多尺度变化在目标检测中是一个很重要的问题，利用特征层多尺度(或anchor多尺度)是一种有效的解决方案。Anchor box用于将所有可能的Instance box离散为有限数量的具有预先定义的位置、尺度和纵横比的box。Instance box和Anchor box基于IOU重叠率来匹配。当这种方法集成到特征金字塔的时候，大的anchor通常和上部的特征相映射，小的anchor通常和下部的特征相映射，如下图所示。这是基于启发式的，即上层特征图有更多的语义信息适合于检测大的目标，而下层特征图有更多的细粒度细节适合于检测小目标。然而，这种设计有两个局限性:1)启发式引导的特征选择;2)基于覆盖锚取样。在训练过程中，每个实例总是根据IoU重叠匹配到最近的锚盒。而锚框则通过人类定义的规则(如框的大小)与特定级别的功能映射相关联。因此，为每个实例选择的特性级别完全基于自组织启发式。例如,一个汽车实例大小50×50像素和另一个类似的汽车实例规模60×60像素可能分配到两个不同的特征层,而另一个40×40像素大小的实例可能被分配到和50x50相同的特征层,如下图所示。
小伙伴们，大家好！昨天因为操作失误，所以没有更新成功。在这个澳门回归20周年的今天，我继续更新SpringBoot 系列的第二篇，上次文章还没看的小伙伴，可以点击查看：《SpringBoot 系列-FatJar 启动原理》。
在Linux中编写Shell脚本时，处理命令行参数是一个常见且重要的任务。getopts是一个用于解析命令行选项的内置命令，它能够帮助我们简化脚本参数的处理过程。本文将详细讲解如何在Linux脚本中使用getopts来处理脚本参数，并通过示例来展示其实际应用。
---- 新智元报道 来源：venturebeat 编辑：科雨 【新智元导读】Nivida最新力作将于NeurlPS2020露面，强大的ADA模型可大幅降低GAN的训练数据要求，仅靠千张图片，即可训练出强大的GAN网络，下面我们就来一探究竟。 我们大家都知道，训练GAN需要大量的数据，可多达100，000张图。 近日，Nivida的研究人员研发出了一种被称为自适应鉴别器增强（ADA, Adaptive Discriminator Augmentation）的方法，直接将训练数据量减少10到2
近日，Nivida的研究人员研发出了一种被称为自适应鉴别器增强（ADA, Adaptive Discriminator Augmentation）的方法，直接将训练数据量减少10到20倍，此研究成果已经被发布在《用有限数据训练生成对抗网络(Training Generative Adversarial Networks with Limited Data》这篇论文中，该论文也将参加今年的NeurlPS2020会议。
《Key-Nets: Optical Transformation Convolutional Networks for Privacy Preserving Vision Sensors》
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和应用编程接口（API）模型。它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行高效的并行计算，从而加速计算密集型任务。在这一节中，我们将详细探讨CUDA的定义和其演进过程，重点关注其关键的技术更新和里程碑。
大家好，我是李晓波（篱悠），目前在淘宝任职高级算法专家。本次分享将从设计原则与整体架构、基础算法和上层应用三个部分来介绍手淘视频业务在客户端上实时视觉算法领域的探索。
用激光雷达进行目标检测是目前自动驾驶汽车用到的主流方法，这种传感器精度高、成本高昂、技术门槛高。如果昂贵的价格能买来安全，那么也能显示其价值。但最近，来自百度研究院、密歇根大学以及伊利诺伊大学香槟分校的研究者提出了一种可以「欺骗」激光雷达点云的对抗方法，对激光雷达的安全性提出了质疑。
用激光雷达进行目标检测是目前汽车用到的主流方法，这种传感器精度高、成本高昂、技术门槛高。如果昂贵的价格能买来安全，那么也能显示其价值。但最近，来自百度研究院、密歇根大学以及伊利诺伊大学香槟分校的研究者提出了一种可以「欺骗」激光雷达点云的对抗方法，对激光雷达的安全性提出了质疑。
工业视觉、自动驾驶、安防、新零售等我们身边熟知的各行各业都需要目标检测技术，由于其很好的平衡了标注成本、检测精度和速度等，成为当前智能制造产业升级浪潮中被商业化应用最为广泛的AI技术之一。
为了进一步提高CPU的工作效率，又出现了直接存储器存取(Direct Memory Access,DMA)技术：
DiT作为效果惊艳的Sora的核心技术之一，利用Difffusion Transfomer 将生成模型扩展到更大的模型规模，从而实现高质量的图像生成。
【新智元导读】以往认为对抗样本虽然能骗过神经网络分类器，但由于缺乏可迁移性，攻击现实世界系统成功可能性很低。MIT的研究人员开发了一种新的算法，生成的对抗样本能够在各种角度、光线下，骗过常用的神经网络分类器，精度高达90％以上。这项工作表明，对抗样本攻击对现实世界的影响比想象中更大。 基于神经网络的分类器在许多任务中达到接近人类的表现，在很多现实世界系统中也有应用。然而，这些神经网络特别容易受对抗样本（adversarial examples）的影响，这些对抗样本经过特殊设计，会导致物体被错误分类，比如下面
Canny 边缘检测是一种使用多级边缘检测算法检测边缘的方法。1986 年，John F. Canny 发 表了著名的论文 A Computational Approach to Edge Detection，在该论文中详述了如何进行边缘 检测。
本文是学习github5.com 网站的报告而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们
受益于由于强大的生成先验，预训练的文本到图像（T2I）扩散模型在解决现实世界图像超分辨率问题中变得越来越流行。然而，由于输入低分辨率（LR）图像质量严重下降，局部结构的破坏可能导致图像语义模糊，进而导致再现的高分辨率图像的内容可能具有语义错误，从而使超分辨率性能恶化。
传统的融合方法和基于深度学习的融合方法通过一系列后处理过程生成中间决策图，得到融合图像。然而，这些方法产生的融合结果容易丢失源图像的一些细节或产生伪影。受到基于深度学习的图像重建技术的启发，我们提出了一种不需要任何后处理的多焦点图像融合网络框架，以端到端监督学习的方式解决这些问题。为了充分训练融合模型，我们生成了一个包含地面真实融合图像的大规模多聚焦图像数据集。为了获得信息更丰富的融合图像，进一步设计了一种基于统一融合注意的融合策略，该融合策略由通道注意模块和空间注意模块组成。
深度神经网络已在各个领域取得了广泛应用，从计算机视觉到自然语言处理以及游戏等。卷积神经网络（CNN）利用各种图像特征的空间不变性，在图像分类、图像分割甚至图像生成等计算机问题中非常受欢迎。随着各类任务的性能大幅提高，这些网络中的参数和节点数也急剧增加，训练和使用这些网络的能耗和内存也相应增加。
承载和支撑业务运行的信息系统是不是不用了就直接往哪里一放，置之不理或者随便处理掉就可以了呢？当然不是！
毕业设计做了一个简单的研究下验证码识别的问题，并没有深入的研究，设计图形图像的东西，水很深，神经网络，机器学习，都很难。这次只是在传统的方式下分析了一次。 今年工作之后再也没有整理过，前几天一个家伙要这个demo看下，我把一堆东西收集，打包给他了，他闲太乱了，我就整理记录下。这也是大学最后的一次作业，里面有很多记忆和怀念。 这个demo的初衷不是去识别验证码，是把验证的图像处理方式用到其他方面，车票，票据等。 这里最后做了一个发票编号识别的的案例： 地址：http://v.youku.com/v_show
最近对文本到图像（T2I）扩散模型的进展促进了创造性和逼真的图像合成。通过变化随机种子，可以为固定的文本提示生成各种图像。在技术上，种子控制着初始噪声，并且在多步扩散推理中，在反向扩散过程的中间时间步骤中用于重参数化的噪声。然而，随机种子对生成的图像的具体影响仍然相对未知。
Django REST Framework（DRF）中的信号（Signals）是一种非常有用的机制，可以让我们在某些重要的事件发生时执行一些自定义的代码。
【引子】大模型的兴起， 使得读论文成为了学习中的一种常态。如果一篇论文没有读懂，不用担心，可以再读一篇该领域内容相近的论文，量变可能会产生质变。就像编程语言一样，你永远无法精通一门编程语言，除非，精通两种。
档案管理数字化信息系统（增删改查、分类管理、用户管理、系统管理、密级管理、权限管理、安全管理、信息共享等功能）
大家好，我是Leo哥🫣🫣🫣，上一节我们通过源码剖析以及图文分析，了解了关于委派筛选器代理和过滤器链代理的原理和作用。这节课我们接着学习SpringSecurity的过滤器，了解SpringSecurity中都有哪些核心过滤器。好了，话不多说让我们开始吧😎😎😎。
直接比较图像内容的 md5 值肯定是不行的，md5 的方式只能判断像素级别完全一致。图像的基本单元是像素，如果两张图像完全相同，那么图像内容的 md5 值一定相同，然而一旦小部分像素发生变化，比如经过缩放、水印、噪声等处理，那么它们的 md5 值就会天差地别。
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