低端内存映射 : 内核启动过程中 , 将 " 低端内存 " 交给 " 引导内存分配器 " 管理 ,
对语义分割来讲基于卷积神经网络的方法，依赖像素级ground-truth标记，但是对未知领域可能泛化效果并不好。因为标记过程是沉闷和耗时的，开发将源ground truth标记到目标域引起了很大的关注。本文我们提出一种对抗训练方法在语义分割的内容中进行域适配。考虑语义分割作为结构输出包含源域和目标域的空间相似性，在输出空间中，我们采用对抗训练。为了进一步增强适配模型，我们构建一个多层对抗网络，在不同特征级别上有效的执行输出空间域适配。一系列的实验和消融研究在不同域适配下进行，包括合成到真实和跨城市场景。我们表明提出的方法在精度是视觉质量方面，超过了现有的最先进的方法。
本次共有三篇Paper和大家分享，第一篇主要是序列对序列建模训练的问题，将复杂度由
1.FastViT: A Fast Hybrid Vision Transformer using Structural Reparameterization
CSDN博客原文链接：https://blog.csdn.net/qq_30091945/article/details/104478550
基于深度学习的目标检测获得了很大的方法。这些方法基本上假定可以获得大规模的训练标签，训练和测试数据服从理想的分布。然而这两个假设在实际中通常不满足。深度域适配目标检测做为一种新的学习范式开始出现，来解决上述问题。这篇文章旨在对最先进的域适配目标检测方法进行综述。首先，我们简要介绍域适配的概念。第二，深度域适配检测器可以分为四类，并提供了每个类别中有代表性的方法的详细说明。最后给出了将来的研究趋势。
最近用于对象检测的深度学习方法依赖于大量的边界框注释。收集这些注释既费力又昂贵，但当对来自不同分布的图像进行测试时，监督模型并不能很好地推广。领域自适应通过使现有标签适应目标测试数据来提供解决方案。然而，领域之间的巨大差距可能会使适应成为一项具有挑战性的任务，从而导致不稳定的训练过程和次优结果。在本文中，我们建议用一个中间域来弥合领域差距，并逐步解决更容易的适应子任务。该中间域是通过平移源图像以模仿目标域中的图像来构建的。为了解决领域转移问题，我们采用对抗性学习来在特征级别对齐分布。此外，应用加权任务损失来处理中间域中的不平衡图像质量。 实验结果表明，我们的方法在目标域上的性能优于最先进的方法。
作者：Anirban Santara 编译：吴双、HAPPEN、范玥灿、Harry 今天我遇到了两个大学时期的朋友，他们目前都在印度最成功的科技公司里担任软件工程师，而且已经自学深度学习一段时间了。 因为着迷于深度学习的发展潜力和市场热度，他们想要寻找到一个进入深度学习领域的专职机会，今天我们就和大家探讨一下，到底什么才是深度学习正确的切入点？ 选择在初创公司的工作，还是去攻读一个硕士学位？ 几乎每隔一天就有数不清的人来问我这个问题。遗憾的是，在今天之前，我也一直无法给出一个有条理的答案。下文中给出的答案是
不论你需要通用目标检测、实例分割、旋转框检测，还是行人检测、人脸检测、车辆检测等垂类算法；
刚刚全面升级的PaddleDetection2.0，它全面兼顾高性能算法、便捷开发、高效训练及完备部署，也因此受到广大开发者的喜爱，连续登录Github全球趋势榜多次，高精尖算法PPYOLO、AnchorFree论文也接连登录全球技术趋势榜PaperWithCode。
这个目标检测神器简直香炸了！它不仅连续登录Github全球趋势榜，拥有的全球尖端算法论文也接连登录全球技术趋势榜PaperWithCode。
典型的目标检测假定训练和测试数据来自同一个理想分布，但是在实际中这通常是不满足的。这种分布的错误匹配将会导致一个明显的性能下降。这篇工作我们旨在提升目标检测的跨域鲁棒性。我们在两个层级上解决域偏移问题：(1)、图像级偏移，例如图像的风格、亮度等。(2)、实例级偏移，例如目标的外观、尺寸等。基于最近的最先进的目标检测器Faster R-CNN来构建我们的方法，我们设计了两个域适配组件，图像级和实例级，来减少域矛盾。这两个域适配组件基于H散度理论，并且用对抗训练方式训练的域分类器来实现。不同级别的域分类器用连续正则化进一步加强，目的是在Faster R-CNN模型上学习一个域不变RPN。使用多个数据集包括Cityscapes，KITTI，SIM10K等来评估我们新提出的方法。结果证明对各种域迁移场景的鲁邦目标检测，我们提出的方法很有效。
半监督目标检测（SSOD）已经成功地提高了R-CNN系列和无锚检测器的性能。然而，一级基于锚的检测器缺乏生成高质量或灵活伪标签的结构，导致SSOD中存在严重的不一致性问题。在今天分享中，提出了一个高效的教师框架，用于可扩展和有效的基于单阶段锚的SSOD训练，该框架由密集检测器、伪标签分配器和Epoch适配器组成。Dense Detector是一个基线模型，它以YOLOv5为灵感，使用密集采样技术扩展了RetinaNet。高效教师框架引入了一种新的伪标签分配机制，称为伪标签分配器，它更精细地利用了密集检测器中的伪标签。
域适配目标检测旨在将目标检测器适配到未知的域，新的域可能会遇到各种各样的外观变化，包括外观，视角或者背景。现存的大多数方法在图像级或者实例级上采用图像对齐的方法。然而，在全局特征上的图像对齐可能会使得前景和背景像素同时发生缠绕。和现有的方法所不同的是，我们提出了一个域适配框架提前预测目标和中心度来对每个像素都负责。特别地，提出的方法通过给背景像素更多的关注来进行中心可知的对齐，因此比以前的适配方法效果更好。在大量适配设置的大量实验上证明了我们所提出方法的有效性，并且展示了比SOTA算法更佳的表现。
标题：Practical Network Acceleration with Tiny Sets
在当前人工智能的如火如荼在各行各业得到广泛应用，尤其是人工智能也因此从各个方面影响当前人们的衣食住行等日常生活。这背后的原因都是因为如CNN、RNN、LSTM和GAN等各种深度神经网络的强大性能，在各个应用场景中解决了各种难题。
由于为语义分割注释像素级标签非常费力，因此利用合成数据是一个很有吸引力的解决方案。然而，由于合成域与真实域之间存在域间的差异，用合成数据训练的模型很难推广到真实数据中去。在本文中，我们考虑到两个域之间的根本区别作为纹理，提出了一种适应目标域纹理的方法。首先，我们利用风格转换算法对合成图像的纹理进行多样性处理。生成图像的各种纹理防止分割模型过度拟合到一个特定的(合成)纹理。然后通过自训练对模型进行微调，得到对目标纹理的直接监督。我们的结果达到了最先进的性能，我们通过大量的实验分析了在程式化数据集上训练的模型的属性。
万能，多么让人心动的一个词。人类总是追求一个放之四海而皆准的解决方案，一劳永逸的解决所有问题。
在传统软件工程中，程序问题（即Bugs）会导致程序崩溃，但开发人员可以通过检查错误来了解原因。
三星在北京正式发布旗下人工智能平台——Bixby。据了解，Bixby将于11月30日在国内正式上线，最先适配的机型包括Galaxy S8和Note 8系列。 传统语音助手的操作流程主要包括唤醒-听-说
关于stegoWiper 在最近这十年中，很多网络威胁组织都在使用基于隐写术的恶意软件或相关隐写技术来攻击全球范围内各个地区的不同部门和组织。比如说APT*15/Vixen Panda、APT*23/Tropic Trooper、APT*29/Cozy Bear、APT*32/OceanLotus、APT*34/OilRig、APT*37/ScarCruft、APT*38/Lazarus Group、Duqu Group、Turla、Vawtrack、Powload、Lokibot、Ursnif和Ice
近年来，大规模深度神经网络的显著成就彻底改变了人工智能领域，在各种任务和领域展示了前所未有的性能。这些高度复杂的模型，通常具有数百万甚至数十亿个参数，在计算机视觉、自然语言理解和语音识别等领域表现出了卓越的能力。
在内存管理的上下文中, 初始化(initialization)可以有多种含义. 在许多CPU上, 必须显式设置适用于Linux内核的内存模型. 例如在x86_32上需要切换到保护模式, 然后内核才能检测到可用内存和寄存器.
3D资产生成正受到大量关注，受到最近文本引导的2D内容创建成功的启发，现有的文本到3D方法使用预训练文本到图像扩散模型来解决优化问题，或在合成数据上进行微调，这往往会导致没有背景的非真实感3D物体。
一般来说，大语言模型的部署都会采用「预训练 — 然后微调」的模式。但是，当针对众多任务（如个性化助手）对 base 模型进行微调时，训练和服务成本会变得非常高昂。低秩适配（LowRank Adaptation，LoRA）是一种参数效率高的微调方法，通常用于将 base 模型适配到多种任务中，从而产生了大量从一个 base 模型衍生出来的 LoRA 适配程序。
这篇总结主要是基于我之前设计模式基础系列文章而形成的的。主要是把重要的知识点用自己的话说了一遍，可能会有一些错误，还望见谅和指点。谢谢
所以，面对一个有全新接口的类库而又不能改变现有代码时，最先想到的做法是，在这两个系统之间添加一个适配器。
机器之心发布 机器之心编辑部 ChatGPT 在全球范围内掀起了一场技术革命与商业浪潮，AI 市场也迎来了前所未有的机遇与增量。 当前，AI 基础设施的算力、算法呈现新 “摩尔定律”：相同算力下能训练生产更优质的模型，同时最先进的 AI 模型约每几个月算力需求就会扩大一倍。 根据斯坦福大学和麦肯锡联合发布的《2019 人工智能指数报告》，2012 年之前最先进 AI 模型计算量每两年翻一倍；2012 年之后计算量每 3.4 个月翻一番，从 2012 年到 2020 年 3 月已增长 30 万倍。 伴随着大
大语言模型在众多应用领域实现了突破性的进步，显著提升了各种任务的完成度。然而，其庞大的规模也带来了高昂的计算成本。这些模型往往包含数十亿甚至上千亿参数，需要巨大的计算资源来运行。特别是，当需要为特定的下游任务定制模型时，尤其是在计算能力有限的硬件平台上，这一挑战尤为突出。
文本端到端识别是一项从图像或视频序列中提取文本信息的任务，虽然取得了一些进展，但跨领域文本端到端识别仍然是一个难题，面临着图像到图像和图像到视频泛化等跨域自适应的挑战。
自监督学习使计算机能够观察世界，通过学习图像、语音或文本的结构来了解世界，这推动了人工智能最近的许多重大进展。
AI算法的崛起并非一帆风顺的，现在的主流的NN类的卷积神经网络已经是第二波浪潮了，早在上个世纪80年代，源于仿生学，后又发展于概率学的早期AI算法已经取得了重大的进展，到1986年Rumelhart等人提出多层网络的反向传播算法（BP算法，这是AI算法可进行数据训练并能收敛的基础）后，第一波AI算法以“连接主义”的旗帜高高举起。
自监督学习使计算机能够观察世界，通过学习图像、语音或文本的结构来了解世界。这推动了人工智能最近的许多重大进展。
---- 新智元报道 来源：微软亚洲研究院 作者：罗翀 【新智元导读】近期，来自KAIST和MSRA的研究员提出了首个适配所有密集预测任务的小样本学习器 VTM，以轻量化的迁移成本，赋予了计算机视觉模型预测新任务标签的能力，为计算机视觉中密集预测任务的处理以及小样本学习方法打开了全新思路。 国际学习表征会议 ICLR（International Conference on Learning Representations），被公认为当前最具影响力的机器学习国际学术会议之一。 在今年的 ICLR
目前，MindSpore已在8大行业达到规模应用，在逾100家高校开设课程，超1500个核心开发者参与贡献，拥有300余篇基于MindSpore的科研创新顶会论文投稿，累计下载超过24万次，吸引17万开发者，上线应用2000多个。
目标检测是计算机视觉中的一个关键技术，已经在制造业、农业、医疗保健、监控安全、交通控制和自动驾驶车辆等多个领域得到广泛应用。这是因为目标检测具有双重目的：对图像内的物体进行分类和定位。近年来，目标检测方法取得了重大进展，特别是采用深度卷积神经网络（DNN）后。这些方法显示出显著的有效性和准确性，极大地推动了相关领域的发展。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】近日，谷歌正式发布了支持100多个语种的20亿参数通用语音模型——USM，正式对标OpenAI的开源Whisper。 上周，OpenAI发布的ChatGPT API和Whisper API，刚刚引动了一场开发者的狂欢。 3月6日，谷歌就推出了一款对标的模型——USM。不仅可以支持100多种语言，而且参数量也达到了20个亿。 当然了，模型依然没有对外开放，「这很谷歌」！ 简单来说，USM模型在涵盖1200万小时语音、280亿个句子和300种不同语言
aaa导语 一个机器学习算法包含两个主要部分 （1）模型从输入特征x预测输入y的函数f（x）； （2）目标函数 目标函数取最小(最大)值时所对应的参数值，就是模型的参数的最优值。我们往往只能获得目标函数的局部最小(最大)值，因此也只能得到模型参数的局部最优值，而常见求最优解的算法是梯度下降/上升算法。 而神经网络算法是实现机器学习的其中一种方法，为了适应不同的输入特征应用场景，神经网络算法也有很多种变形，这里只是简单的介绍下长短时记忆网络，做个笔记。 背景 全连接神经网络和卷积神经网络的特点是只能单独的
在过去的几年里，机器学习为各行各业开创了新纪元，诞生了许多成功的案例： Facebook 的面部识别，Netflix 的智能电影推荐系统，PrimaAI 的图像风格转换，Siri 的语音识别，Google Allo 的自然语言处理，及其他很多开发中的项目。
本文转自“微信AI” 作为计算机系统界的“奥斯卡”，第16届OSDI（Operating Systems Design and Implementation）已于日前召开，并正式公布了“年度最佳名单”（论文接收名单）。 其中，微信团队《Ekko: 超大规模推荐系统的模型低延时更新方案》论文成功入选，这也是腾讯首次以第一单位于该会议发表论文。（论文可点击文末“阅读原文”查看） OSDI是计算机系统领域最顶级的学术会议之一，汇集了全球计算机科学家们对于计算机系统的前瞻性思考。OSDI汇集了来自学术界和工业界的
之前的一篇文章JUC线程池ThreadPoolExecutor源码分析深入分析了JUC线程池的源码实现，特别对Executor#execute()接口的实现做了行级别的源码分析。这篇文章主要分析一下线程池扩展服务ExecutorService接口的实现源码，同时会重点分析Future的底层实现。ThreadPoolExecutor和其抽象父类AbstractExecutorService的源码从JDK8到JDK11基本没有变化，本文编写的时候使用的是JDK11，由于ExecutorService接口的定义在JDK[8,11]都没有变化，本文的分析适用于这个JDK版本范围的任意版本。最近尝试找Hexo可以渲染Asciidoc的插件，但是没有找到，于是就先移植了Asciidoc中的五种Tip。
本周二晚，针对参加NVIDIA Jetson开发大赛的开发者们，NVIDIA做了一个内部培训，我们把培训讲座整理了一下，Highlight几个关键点（尤其是几个规格对比图，大家一定要保存）：
1.Globally Consistent Normal Orientation for Point Clouds by Regularizing the Winding-Number Field(SIGGRAPH 2023 Best Paper)
全面的语义分割是鲁棒场景理解的关键组成部分之一，也是实现自动驾驶的要求。在大规模数据集的驱动下，卷积神经网络在这项任务上表现出了令人印象深刻的结果。然而，推广到各种场景和条件的分割算法需要极其多样化的数据集，这使得劳动密集型的数据采集和标记过程过于昂贵。在分割图之间结构相似的假设下，领域自适应有望通过将知识从现有的、潜在的模拟数据集转移到不存在监督的新环境来解决这一挑战。虽然这种方法的性能取决于神经网络学习对场景结构的高级理解这一概念，但最近的工作表明，神经网络倾向于过度适应纹理，而不是学习结构和形状信息。 考虑到语义分割的基本思想，我们使用随机图像风格化来增强训练数据集，并提出了一种有助于纹理适配的训练程序，以提高领域自适应的性能。在使用有监督和无监督方法进行合成到实域自适应任务的实验中，我们表明我们的方法优于传统的训练方法。
神经网络框架变得越来越复杂而精密 在感知、语言翻译等等方面的大部分最先进的神经网络框架正在发展并且不在仅仅关于简单前馈式（feed forward）框架或者卷积式框架（convolutional）。特别地，它们正在混合并匹配不同的神经网络技术如LSTMs、卷积、自定义目标函数、多皮层柱（multiple cortical columns）等等。 所有最酷的系统都在使用 LSTMs 大部分最先进的系统都将LSTMs纳入到系统中，以使系统具有捕捉重复模式的记忆力。 “注意力模型”在升温 一些系统，但不是全部
iOS每一次升级，App开发者都会如临大敌、严阵以待，以求App能够适配最新版iOS，各类应用纷纷较量谁是最先兼容iOS新版本的。9月16日被视作iOS史上最重要更新的iOS 9正式推送，各家App纷纷宣布对其实现了兼容，输入法领域拔得头筹的是百度输入法，其在9月15日便发布了V6.0版本适配了正式版iOS9，比搜狗输入法等竞品领先一步。 输入法为什么如此重视iOS？ 对于中文用户而言，输入法是否好用很大程度决定了使用手机的整体体验，iPhone本身是一部体验上乘的智能手机，不过它自带的输入法却一直让用户懊
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