在计算机视觉中，生成模型是一类能够生成合成图像的模型。例如，一个被训练来生成人脸的模型，每次都会生成一张从未被该模型或任何人看到过的人脸。生成模型最著名的例子是GAN(生成对抗网络)。它有生成器和鉴别器，它们相互对抗，然后生成图像。由于模型本身具有对抗性，因此很难进行训练。这使得很难达到一个最优的平衡...

在当今的数字化时代，数据的爆炸式增长既带来了机遇，也带来了挑战。如何从海量的数据中高效地提取有价值的信息，并进行准确的分类和预测，成为了众多领域亟待解决的关键问题。

计算机视觉领域顶级会议 European Conference on Computer Vision（ECCV 2024）将于9月29日至10月4日在意大利米兰召开，快手音视频技术部联合清华大学所发表的题为《XPSR: Cross-modal Priors for Diffusion-based Image Super-Resolution》——基于扩散模型和跨模态先验信息的图像修复模型的最新研究成果被会议收录。ECCV...

内容一览： 材料检测在工程、科学及制造业中扮演着至关重要的角色。传统的材料检测方法，例如切割和化学试剂检测具有破坏性，同时较为耗费时间和资源。近期，MIT 科学家利用深度学习开发了一种技术，能够填补缺失信息，并进一步通过表面观察确定材料的内部结构。 关键词： 深度学习 材料检测 CNN

关注前沿科技 量子位无需物理引擎，单个模型也能实现“渲染+逆渲染”了！在计算机图形和视觉领域，渲染是指将3D模型变成逼真的2D图片，逆渲染则是从2D图片分析出3D模型的各种属性（如材质、光照等）。现在，从材质分解（逆渲染）——材质编辑——物体渲染的整个流程，都被统一到了一个框架中，且在性能方面达到了新SOTA。该研...

让机器人精准抓起透明物体，这个难题终于被解决了。而且还是仅靠一张图、单目的那种方法。效果是这样的：这就是由地瓜机器人和中科院自动化所等单位共同提出的一项新研究——MODEST，一个针对透明物体的单目深度估计和语义分割的多任务框架。MODEST算法框架作为通用抓取模型的前置模块，即插即用，灵活高效，且无需依赖额...

在本文中，我们描述了灵活的竞争风险回归模型。回归模型被指定为转移概率，也就是竞争性风险设置中的累积发生率。该模型包含Fine和Gray（1999）的模型作为一个特例。这可以用来对次分布危险的比例假设做拟合度测试（Scheike和Zhang 2008）。还可以为预测的累积发病率曲线构建置信区间。我们将这些方法应用于Pintilie（20...

如图所示，我们可以自定义上传图片 文字 单选 复选等信息，想怎么搞就怎么搞，真是灵活，由此我想猜测shopify公司使用了哪些精彩的思路去实现这些功能？

EasyPhoto 是一个基于 SD WebUI 的艺术照生成插件。支持低代码操作、自定义风格，让更多开发者灵活地开发自己的风格化艺术照生成应用。

在数字化浪潮席卷各行各业的当下，数据已成为驱动决策的核心要素。作为数据科学工作者，我们深刻意识到，从复杂的数据中挖掘有价值的信息，并将其转化为切实可行的解决方案，是应对各领域挑战的关键。

为了在实践中拟合DCC（MVT）模型，要么假定第一阶段的QML，要么必须在阶段中共同估算共同的形状参数。在下面的示例中，一种替代方法用于估计近似共同形状参数。

首个针对使用合成数据训练的模型在不同稳健性指标上进行详细分析的研究，展示了如SynCLIP和SynCLR等合成克隆模型，其性能在可接受的范围内接近于在真实图像上训练的对应模型。这一结论适用于所有稳健性指标，除了常见的图像损坏和OOD（域外分布）检测。另一方面，监督模型SynViT-B在除形状偏差外的所有指标上均被真实图...

C++程序运行时发现堆内存异常，数据与预期不符合，可以考虑是否是include的头文件和真正的头文件不一致，导致了内存不对齐问题。

相信很多人都会对股票市场数据的起起伏伏感到好奇，特别想知道他们未来的趋势会是怎样，最近看到一篇用 LSTM 做初步的股票市场预测的文章，在这里分享给大家。

AddressCLIP项目组 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI拔草星人的好消息来啦！中科院自动化所和阿里云一起推出了街景定位大模型，只要一张照片就能实现街道级精度的定位。有了模型的帮助，再也不用害怕遇到种草“谜语人”了。比如给模型看一张旧金山的街景之后，它直接给出了具体的拍摄位置，并列举了附近的多个候选地址。该模型...

水是人类生存的基本供给，此通告关系重大，发出后也引起了不小的恐慌。究其原因，其实是美国伊利湖爆发了大规模的蓝藻繁殖，水面被数十亿单细胞藻类覆盖。当地 2 家水处理厂商检测到湖水中堆积的毒素已达到危险级别，水质不再适合居民饮用。

管理企业大规模服务的弹性伸缩场景中，往往会面临着两个挑战：第一个挑战是精准的负载预测，由于应用实例的启动需要一定预热时间，被动响应式伸缩会在一段时间内影响服务质量；第二个挑战是高效的资源分配，即在保障服务质量的同时控制资源成本。为了解决这些挑战，美团基础技术部与中国人民大学信息学院柴云鹏教授团队...