具体来说，所提出的DA4LG包括一个具有多任务学习的视觉 Adapter 模块，通过全面的多模态特征表示实现视觉-语言对齐。...DA4LG在单视图和多视图设置下均取得了最先进（SOTA）的性能。此外，通过仿真实验，DA4LG与现有模型相比展示了泛化能力和鲁棒性。...与Thomason等人[42]和Mitral等人[28]的多视图感知增强方法相比，作者的DA4LG不受视图数量或视图选择的影响。...DA4LG展示了当前最优（SOTA）性能，在单一视角设置下达到83.8%的准确率，在多视角设置下达到86.8%的准确率，这一成果是在语意定位基准测试SNARE [42]上取得的。...在基准测试上的评估表明，DA4LG在单视图和多视图设置中分别达到了83.8%和86.8%的最新性能。实验结果表明，与现有工作相比，作者提出模型的泛化能力和鲁棒性。
而最近，中科院自动化所的研究者们也提出了一个新的自动驾驶世界模型 ——Drive-WM，首次实现了多视图预测的世界模型，与当下主流的端到端自动驾驶规划器无缝结合。...基于多视图世界模型的预测和规划。 世界模型与端到端自动驾驶的结合提升驾驶安全性 Drive-WM 模型首次将世界模型与端到端规划相结合，为端到端自动驾驶的发展打开了新的篇章。...揭示了引入未来场景评估对于端到端规划的提升作用 如何构建多视图的视频生成模型 多视图视频生成的时空一致性一直以来都是一个具有挑战性的问题。...Drive-WM 通过引入时序层的编码来扩展视频生成的能力，并通过视图分解建模的方式实现多视图的视频生成。这种视图分解的生成方式可以极大地提升视图之间的一致性。...Drive-WM 整体模型设计 高质量的视频生成与可控性 Drive-WM 不仅实现了高质量的多视图视频生成，而且具有出色的可控性。
概述 本文将基于多示例深度学习EPLA模型实现对乳腺癌数据集BreaKHis_v1的分类。EPLA模型是处理组织病理学图像的经典之作。...EPLA模型是基于多示例学习来进行了，那么多示例学习模型对处理病理学图像具有天然的优势，因为多示例学习(Multiple Instance Learning 简称 MIL)是由监督型学习算法演变出的一种方法...在多实例二进制分类的简单情况下，如果包中的所有实例都是否定的，则可以将包标记为否定。另一方面，如果包中只要至少有一个是正面的，则包被标记为阳性。...EPLA框架解读 EPLA原文是用来预测结直肠癌微卫星不稳定性MSI的，但是在摘要部分明确说明了可以用来预测其他数据集，这也得益于多示例模型处理病理学图像的天然优势。...xgboost是一种非常强大的分类器，它通过结合多个决策树模型来提高分类性能。 聚合 最后通过一定的比例将BoW模型和PALHI模型按照一定的比例进行聚合，从而做出最终的预测。
Flamingo 是一种单一的视觉语言模型 (VLM)，它在广泛的开放式多模式任务的小样本学习中设置了新的最先进技术。...Flamingo 将由交错图像、视频和文本组成的多模式数据提示作为输入，并使用其简单的界面提供带有附属语言的纯文本输出。...Deepmind 使用 Chinchilla（其最近发布的 700 亿参数语言模型）训练 Flamingo，无需任何额外的任务特定微调。经过这次训练，该模型可以直接应用于视觉任务。...4330 万个项目的训练数据集完全来自互联网，由互补的未标记多模式数据组成。...虽然初步调查结果令人鼓舞，但该团队认为，在部署以解决 AI 偏见之前，需要进行更多研究以评估多模式系统中的道德风险。当每个挑战只给出少量实例时，Flamingo 的性能优于所有以前的小样本学习算法。
本文参考深度探索C++对象模型 ---- 我们常常使用基类指针指向派生类对象，那么，为什么基类指针能够如此轻松的调用派生类的方法呢？在多继承的情况下，this指针必须经过调整，才能正确地找到虚表。...下文为你介绍多继承模型下的指针偏移机制 ---- 指针偏移存在机制： 设一个多继承的类内存布局如下，单词代表对象首地址。...---- 指针偏移实现机制： 1.赋值：转型 temp为已知Derived指针。 Base2 * pbase2 =temp ?
命令模式、组合模式、装饰器模式、适配器模式 # 设计模式概略 ---- # 什么是设计模式 定义：在软件设计过程中，针对特定问题的简洁而优雅的解决方案 # SOLID 五大设计原则 Single：单一职责原则...一个程序只做好一件事 Open：开放封闭原则 对扩展开放，对修改封闭 Liskov：里氏置换原则 子类能覆盖父类，并能出现在父类出现的地方 Interface：接口独立原则 保持接口的单一独立...Dependency：依赖导致原则 使用方法只关注接口而不关注具体类的实现 # 为什么需要设计模式 易读性 使用设计模式能够提升代码的可读性，提升后续开发效率 可扩展性 使用设计模式对代码解耦，...img.src = src; }, }; })(); proxyImage.setSrc("http: //xxx.gif"); # 发布订阅模式 定义：对象间的一种一对多的依赖关系...MacroCommand(); const openCommand = { execute: () => { console.log('open '); } } const closeCommand
一、数据模型 Model 与视图 View 双向绑定 ---- 1、数据模型 Model 与视图 View 的单向绑定 在之前的博客中 , 将 数据模型 Model 中的 指定 Field 字段 绑定到...实现数据模型 Model 与视图 View 双向绑定 ---- 示例代码 : https://download.csdn.net/download/han1202012/87702558 1、启用 DataBinding...{ } 4、BaseObservable 实现双向绑定 ( 本博客的核心重点 ) ★ 实现 数据 与 视图 的双向绑定类 , 需要继承 BaseObservable 类 ; class StudentViewModel...Model 与视图 View 双向绑定 ( 本博客的核心重点 ) ★ ---- 示例代码 : ObservableField 实现数据模型 Model 与视图 View 双向绑定 与 BaseObservable...实现数据模型 Model 与视图 View 双向绑定 进行对比 , 除了 StudentViewModel 之外 , 其它代码都一样 ; 重点介绍 StudentViewModel 类 ; 将数据模型类
通过利用在大规模网络数据集上预训练的图像扩散模型以及从3D资源渲染的多视图数据集，得到的多视图扩散模型既能够实现2D扩散的通用性，又能够实现3D数据的一致性。...通过在多视图图像和真实图像上联合训练模型，我们发现得到的模型既能够实现良好的一致性，又具有通用性。我们进一步将这些模型应用于通过多视图得分蒸馏进行的3D生成。...结果表明，我们模型的多视图监督比单视图2D扩散模型更加稳定。我们仍然可以生成未见过的3D内容，就像2D扩散模型一样。...从文本到多视图的扩散模型 图2 多视图一致的图像生成 类似于视频扩散模型，我们希望调整注意力层以建模跨视图依赖性，同时保持其余网络作为一个2D模型，仅在单个图像内操作。...通过在3D渲染的数据集和大规模文本到图像数据集的混合上对预训练的文本到图像扩散模型进行微调，我们的模型能够在保持基础模型的通用性的同时实现多视角一致的生成。
人工智能中基础模型的近期成功促使了大规模化学预训练模型的出现。尽管对于提供下游任务有用信息的大型分子预训练模型的兴趣日增，但在分子领域上对多模态预训练方法的尝试却很有限。...为了解决这一问题，作者在此介绍了一个多模态分子预训练模型，该模型结合了结构和生化属性的模态，灵感来自于近期多模态学习技术的进展。...具体而言，作者提出了一种分子结构-属性多模态基础模型（SPMM），该模型允许进行各种计算机实验，它是用广泛的分子结构和其属性向量进行预训练的。...实验结果显示，通过单一基础模型同时学习结构特征和来自关联属性的信息，为模型提供了一个更好的表示，该表示可以为各种下游任务进行微调。...为了验证模型从单一PV输入生成多个分子的能力，作者在固定PV上用随机采样生成了1000个SMILES。图2显示了从单一PV输入生成的1000个分子的属性分布。
C/C++语言因其高性能和资源管理能力，是实现多模态学习的理想选择。 本文将逐步展示如何使用C/C++从零构建一个多模态学习模型，涉及的数据预处理、特征提取、模态融合、模型训练与优化等具体实现步骤。...一、为什么使用C/C++实现多模态学习？ 在机器学习领域，Python因其丰富的库和简洁的语法而成为主流语言。...接下来，我们将从数据预处理开始，逐步实现一个多模态学习模型。 二、构建多模态学习的步骤 1. 数据预处理 在多模态学习中，数据通常来源于多个渠道，格式差异大。...多模态融合 在多模态学习中，模态融合是实现不同模态数据互补性的关键。常见的方法有早期融合和晚期融合。 早期融合 早期融合通过直接拼接各模态特征，形成一个联合特征向量，输入到模型中进行训练。...模型设计与训练 完成特征提取和模态融合后，我们需要设计一个神经网络来学习联合特征。我们使用多层感知机（MLP）来作为分类模型，利用Eigen库来实现。
结果，把深度学习模型部署到其它更先进的设备时，会在模型定义暴露出许多细节问题，从而限制了其适应性和可移植性。 使用传统的方法意味着算法开发者面临把模型升级到其他设备时的沉闷工作。...我们还得到了比 TensorFlow XLA 编译器（TF-XLA-CPU）更好的性能，但在默认的 CPU 实现和 nGraph 上，还可以使用 XLA 做相当多的优化工作。 ? ? ?...论文链接：https://arxiv.org/abs/1801.08058 深度学习（DL）社区每年都会发布非常多的拓扑结构实现。...而在每一个新的拓扑结构中实现高性能计算仍然是非常大的挑战，因为每一个结构都需要一定的人力调整。这个问题由于框架和硬件平台的激增而变得越发复杂。...虽然深度学习基元的优化核可以通过 MKL-DNN 等库提供支持，但目前有几种编译器启发的方式能实现进一步的优化。
曾有研究人员设计了一些不同的架构，通过结合NeRF和生成对抗网络（GANs），使用判别器来保证多视图的一致性，可以缓解对多视图训练数据的需求。 还有没有更激进的方法，只用单视图来生成三维模型？...最重要的是：这些效果的实现都不需要对抗优化方案。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1707.05776.pdf NeRF需要多视角数据不就是为了对抗性训练吗？...如果GLO无需对抗训练即可实现GAN，那二者结合起来，岂不就是不需要多视角的NeRF！...将NeRF与GLO结合起来，使其有能力从单一视图中学习跨实例的公有三维结构，同时仍然保留了重新创建数据集的特定实例的能力。...实验结果显示，对于比较模型π-GAN来说，LOLNeRF模型从新的视图中实现了明显更好的重建，也表明该方法确实比π-GAN学到了更好的三维形状空间，也就是说模型可以泛化到未见数据的形状空间，而不仅仅是从查询视图中再现查询图像
看看用TypeScript怎样实现常见的设计模式，顺便复习一下。...备忘录的例子和下面的命令模式一起写，实现一个支持undo/redo的操作。...看看具体执行结果： let tv = new TV(); let controller = new Controller(new OpenCommand(tv), new CloseCommand(tv...本来想写简单一点，不知不觉就写多了，undo/redo还是偏复杂了一些，而且这还只是最基本的架子，很多东西不严谨，有兴趣的朋友可以自己研究下，建议只针对用户常用的部分做undo/redo，保持系统的简单...命令模式的优点已经清楚了，缺点也比较明显，一个操作就是一个命令，项目大的话命令会非常多，也是个麻烦的点。
中文多模态医学大模型智能分析X光片，实现影像诊断，完成医生问诊多轮对话 1.背景介绍介绍 最近，通用领域的大语言模型 (LLM)，例如 ChatGPT，在遵循指令和产生类似人类响应方面取得了显著的成功...，这种成功间接促进了多模态大模型的研究和发展，如通用领域的多模态大模型MiniGPT-4、mPLUG-Owl、Multimodal-GPT和LLaVA ，然而，此类多模态大模型却很少出现在医学领域的研究中...visual-med-alpaca虽然在医学多模态大模型方面做出了一些很有成效的工作，然而其数据为英文诊断报告，不利于促进中文领域医学多模态大模型的研究发展。...，视觉多模态模型=视觉模型+语言模型。...高精度的模型永远打不过大参数的模型，如果在6B模型和13B模型上选择微调，请在资源充足情况下选择13B的大参数模型； 项目致谢 VisualGLM-6B为我们提供了基础的代码参考和实现； MiniGPT
这使得 MV-DUSt3R+ 能够适应各种实际应用场景，从小型单房间到大型多房间甚至室外场景，均能实现高质量的三维重建。 交叉视图注意力块 增强对不同参考视图选择的鲁棒性。...在大规模场景重建中，单一参考视图往往无法覆盖所有细节，特别是在视角变化较大的情况下，重建质量容易出现区域性偏差。...交叉视图注意力块通过在多个参考视图之间进行信息融合，有效缓解了单一视图信息不足的问题。具体而言，该模块在网络的多个路径中运行，每条路径对应一个不同的参考视图。...这种机制的优势在于，即使某些输入视图与单一参考视图之间的立体信息较弱，也可以从其他参考视图中获取补充信息，从而提高整体重建精度。...主要实验结果 大量实验验证了 MV-DUSt3R+ 在多视角立体重建、多视角相机位姿估计和新视图合成任务中的性能提升。请参考文章详细的实现细节以及表格对比，实验结果如下所示。
为此，Meta与牛津大学的研究人员推出了全新的多视图扩散模型。 当前AI生成的3D模型，已经拥有相当高的质量。...而上图中的效果，正是出自Meta与牛津大学的研究人员推出的全新多视图扩散模型——PartGen。...同一些SOTA生成工作流类似，PartGen也采用两阶段方案，以消除零部件分割和重建的歧义： 首先，多视图生成器根据给定条件，生成3D对象的多个视图，由第一个多视图扩散模型提取一组合理且视图一致的部分分割...给定一个映射，将分割图渲染为多视图RGB图像，然后对预训练模型进行微调。 作者使用VAE将多视图图像编码到潜在空间中，并将其与噪声潜在空间堆叠起来，作为扩散网络的输入。...对于方法中涉及微调的三个模型，每个模型的数据预处理方式都不同。 为了训练多视图生成器模型，首先必须将目标多视图图像（4个视图组成）渲染到完整对象。
本文是第 3 篇解读，旷视研究院提出一种全新模型——Meta-SR，可通过单一模型解决超分辨率的任意缩放因子问题。 ?...在本文中，旷视研究院提出一种全新方法，称之为 Meta-SR，首次通过单一模型解决了超分辨率的任意缩放因子问题（包括非整数因子）。...有鉴于此，一个解决任意缩放因子的单一模型是必需的，一组针对每一缩放因子的放大滤波器的权重也是必需的。...实验 单一模型任意缩放因子 由于先前不存在类似于 Meta-SR 的方法，本文需要设计若干个 baselines（见图 3），以作对比证明 Meta-SR 的优越性。 ?...借助特征图与滤波器之间的卷积运算，研究员生成了任意大小的 HR 图像；加之权重预测，进而实现了单一模型解决任意缩放因子的超分辨率问题。
具备复杂的推理和决策能力，可以与手机、机器人等设备集成，实现大模型Agent能力Qwen2中在三个不同的尺寸模型上，还是采用了600M 规模大小的 ViT，支持多模态（图像模态、视频模态和文本模态），在模型结构上做了三个改进的地方...，大模型能够精准回答出来。多模态大模型的Agent能力大模型的Agent 能力已广受关注，它能够结合功能调用、工具使用和计划能力，能更精确地理解需求并解决复杂任务。...要实现这一点的关键在于： Agent 能与环境交互。然而，LLM 不擅长处理视觉信息，而实际交互过程中，Agent 接受的信息是多维度的。...从这个角度看，使用多模态的LLM可能才是AI走向 Agent的必经之路首先来看看简单的Demo，让Qwen2-VL模型根据输入的图像，调用插件回到对应的问题。...从上面实测图片理解、视频理解和Agent能力，都可以看到Qwen2-VL已经算是一个很强大的多模态大模型。
特别是，如GPT-4V [30] 和 Gemini [39]等先进的视觉语言模型（VLMs）利用文本与视觉数据的协同作用，实现了对世界的先进理解和交互。...现有研究表明，小规模视觉语言模型仍能实现与更大规模模型相当的性能，例如，LLaVA-Phi [47]结合了开源多模态模型LLaVA-1.5和开源小型语言模型Phi-2（2.7B）[20]，以提高多模态模型资源效率...Tiny-LLaVA [44]证明，通过更好的训练方法和数据质量，小规模大型多模态模型（LMMs）可以与更大规模的LMMs实现可比的性能。...为此，作者从零开始训练了一个10亿规模的语言模型，并遵循LLaVA范式倡导的跨模态对齐原则，深入研究模型结构和训练的各种方面，包括图像编码器的选择、图像-文本连接器的设计以及不同数据集的开发，旨在推动小规模模型的可实现边界...LLaVA LLaVA代表了一种构建成本效益高的通用多模态助手的开创性方法。它体现了一种新颖的端到端训练的大规模多模态模型，巧妙地将视觉编码器与Vicuna[7]结合，以实现全面的视觉和语言理解。
SPSS（二）SPSS实现多因素方差分析模型 单因素方差分析上一篇博客https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/89917656已经介绍完毕...这篇博客我们主要来学习多因素方差分析 多因素方差分析，就是同时考虑若干个控制因素的情况下，分别分析它们的改变是否造成观察变量的显著变动 （多个自变量，一个因变量）自变量类型以分类变量为主也可以是连续变量...各个单元格中的数据离散程度均相同，即各单元格方差齐 在多因素方差分析中，由于个因素水平组合下来每个单元格内的样本量可能非常少，这样直接进行正态性、方差齐检验的话检验效能很低，实际上没什么用，因此真正常见的做法是进行建模后的残差分析...方差分析模型的检验层次 1.对总模型进行检验 2.对模型中各交互效应、主效应进行检验（要先分析交互项） 2.1交互项有统计学意义：分解为各种水平的组合情况进行检验 2.2交互项无统计学意义...一般线性模型–单变量 一般我们只关心这幅图 如何放大，只显示这张图（双击这张图） 按照下面的选项操作 残差图所有点都在正负3以内，没什么大问题，所以也满足正态检验和方差齐性，所以该题用多因素方差分析模型是适用的
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