研究人员提出了一种新的建模框架，将token分组成块（block），并在每个块内执行扩散操作。

如今，扩散模型被广泛用于生成图像和视频，并在生成文本或生物序列等离散数据方面变得越来越有效。从技术上讲，与自回归模型相比，扩散模型具有加速生成和提高模型输出可控...

论文标题: SparseViT: Nonsemantics-Centered, Parameter-Efficient Image Manipulation L...

美国 Block 公司的开源项目办公室推出 Goose，一个开源、非商业用途的 AI 智能体框架，旨在自动化任务并与现有工具无缝集成。Goose 为用户提供了一...

进一步分析呢？比如将单倍型block看一下不同样本的分布，统计一下不同单倍型和表型数据的关系，做一个显著性分析不是更有说服力吗？特别是找到的单倍型应用于育种时，...

Haar wavelet downsampling (HWD) 是一项针对语义分割的创新模块，旨在通过减少特征图的空间分辨率来提高深度卷积神经网络（DCNNs）...

论文标题：Unsupervised Bidirectional Contrastive Reconstruction and Adaptive Fine-Gra...

论文标题：Unsupervised Bidirectional Contrastive Reconstruction and Adaptive Fine-Gra...

Understanding Region of Interest — (RoI Align and RoI Warp)

论文标题：Unsupervised Bidirectional Contrastive Reconstruction and Adaptive Fine-Gra...

a（锚点元素）、b（粗体）、br（换行）、code、em（强调）、font（字体设置）、i（斜体）、img（图片）、input（输入框）、span、strong...

这个是让这个俄罗斯方块的角度可以发生变换，主要的是利用这个函数，这个rotate_block是角度的旋转，这个land是马上下去的功能。

记录一个具有门控模块的MLP，这个模块可以降低MLP的参数量，还可以提高模型的精度，很多模型都用到了这样的结构，代码如下：

Conv2Former是一种新型的卷积神经网络（ConvNet），旨在结合卷积网络和Transformer的优点，以提升视觉识别任务的性能。传统的卷积神经网络在...

MSPLCK（Multi-Scale Parallel Large Convolution Kernel，多尺度并行大卷积核模块） 是一种创新的深度学习模块，旨...

论文连接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0952197623012630 翻译：...

群体结构分析，一般使用的软件就是STRUCTURE，但是STREUTURE运行速度极慢，admixture凭借其运算速度，成为了主流的分析软件。下面介绍一下ad...

DEA-Net通过提出细节增强注意力模块（DEAB），在单幅图像去雾任务中取得了显著成果。将该模块应用于Yolo11中，通过替换Bottleneck模块，进一步...

本文介绍了EfficientNetV2及其中的MBConv模块，并探讨了将MBConv模块应用于YoloV9中的可能性。通过替换YoloV9中的BottleNe...