- 基于BP译码的LDPC误码率matlab仿真,分析码长,码率,信道对译码性能的影响,对比卷积码,t
1.算法仿真效果本程序系统是《m基于BP译码的LDPC误码率matlab仿真,分析不同码长,码率,信道对译码性能的影响,对比卷积码,turbo码》的的升级。升级前原文章链接增加了更多的不同码长，不同码率，不同信道对LDPC译码性能的影响，并增加了BCH编译码的对比。matlab2022a仿真结果如下（完整......
- LookupViT：类似SE的token压缩方案，加速还能丰富特征 | ECCV'24
视觉变换器（ViT）已成为众多工业级视觉解决方案的事实标准选择。但由于每一层都计算自注意力，这导致其推理成本对许多场景而言是不可接受的，因为自注意力在标记数量上具有平方的计算复杂度。另一方面，图像中的空间信息和视频中的时空信息通常是稀疏和冗余的。LookupViT旨在利用这种信......
- 椭圆曲线密码学（ECC）和RSA对比
椭圆曲线密码学（ECC）和RSA都是非对称加密算法，它们都使用公钥和私钥来实现加密和解密。不过，它们在数学原理和实现方式上存在一些差异：数学基础：RSA：基于大整数因数分解的难题，其安全性依赖于将一个大整数分解为两个大质数的乘积的难度。ECC：基于椭圆曲线离散对数问题（ECDLP），其安全......
- OpenPSG：离AGI再进一步，首个开放环境关系预测框架 | ECCV'24
全景场景图生成（PSG）的目标是对对象进行分割并识别它们之间的关系，从而实现对图像的结构化理解。以往的方法主要集中于预测预定义的对象和关系类别，因此限制了它们在开放世界场景中的应用。随着大型多模态模型（LMMs）的快速发展，开放集对象检测和分割已经取得了重大进展，但PSG中的开放集关......
- LaMI-DETR：基于GPT丰富优化的开放词汇目标检测 | ECCV'24
现有的方法通过利用视觉-语言模型（VLMs）（如CLIP）强大的开放词汇识别能力来增强开放词汇目标检测，然而出现了两个主要挑战：（1）概念表示不足，CLIP文本空间中的类别名称缺乏文本和视觉知识。（2）对基础类别的过拟合倾向，在从VLMs到检测器的转移过程中，开放词汇知识偏向于基础类别。为了解决这些挑......
- GaussDB: db2->gaussdb 函数转换
一、db2->gaussdb函数转换问题描述：使用GaussDB替代DB2的方案，使用起来还是有些差别，做一下函数的映射转换。 DB2写法GaussDB改写语法日期函数days(OUTWORKDATE)EXTRACT(epochfromoutworkdate)/86400;EXTRACT(DAYFROM(OUTWORKDATE-DATE'0001-01-01'+......
- 英特尔Optane内存和传统SSD有哪些差异
英特尔Optane内存与传统SSD在多个方面存在显著差异，包括：1.存储技术不同；2.读写速度差异；3.耐用性和可靠性；4.价格和成本效益；5.应用场景和用户需求。Optane内存采用3DXPoint技术，提供比传统SSD更快的读写速度和更高的耐用性。然而，其价格通常高于标准SSD，使其更适合高性能要求的应用场景......
- Plain-Det：同时支持多数据集训练的新目标检测 | ECCV'24
近期在大规模基础模型上的进展引发了对训练高效大型视觉模型的广泛关注。一个普遍的共识是必须聚合大量高质量的带注释数据。然而，鉴于计算机视觉中密集任务（如目标检测和分割）标注的固有挑战，实际的策略是结合并利用所有可用的数据进行训练。论文提出了Plain-Det，提供了灵活性以适应......
- SSDF攻击及防御PPT及讲稿
PPT：SSDF攻击及防御PPT资源-CSDN文库连续性攻击： 恶意次用户根据自身的本地频谱感知结果，通过其感知的能量值与判决口限能量值相比，无论小于还是大于口限值都向频谱请求者（融合中心）谎报“ＡlwaysYes 表示频谱”被占用”；或无论大于还是小于口限值都向频谱请求者（融合中心）谎报Al......
- YOLOv11改进策略【卷积层】| ECCV-2024 Histogram Transformer 直方图自注意力 适用于
一、本文介绍本文记录的是利用直方图自注意力优化YOLOv11的目标检测方法研究。在目标检测任务中，清晰准确的图像对于目标检测至关重要，本文创新方法通过恢复图像质量，可以减少因图像质量低导致的误检和漏检，实现有效涨点。专栏目录：YOLOv11改进目录一览|涉及卷积层、轻量化......