LASSO回归LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator）是一种线性回归的变体，能够同时进行特征选择和模型正则化。它通过在损失函数中引入ℓ1​范数的惩罚项来约束模型的参数。 1.LASSO的数学表达式普通线性回归的目标线性回归的目标是最小化残差平方和： L

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DualCross-Attentionformedicalimagesegmentation        提出了双交叉注意（DualCross-Attention，DCA），这是一种简单而有效的注意模块，可增强基于U-Net架构的医学图像分割中的跳接连接。基于U-Net架构的简单跳转连接方案难以捕捉多尺度上下文，导致编码器和解码器

在轨迹数据中结合联邦学习、强化学习和课程学习进行训练，可以有效地保留用户隐私，同时通过强化学习策略学习轨迹数据的时空特征，并利用课程学习优化训练过程。以下是一个整合这些方法的框架和步骤，突出时间和空间特征的处理：1.联邦学习(FederatedLearning)框架目标：在多个分布式

一、研究动机[!note]原理：经过处理后的视频在视觉和音频信号之间通常会有不一致的现象，提出一种基于异常检测算法实现视频伪造取证。挑战：不同于简单的检测不同步的例子，因为由于视频采集往往会有“延迟”现象，出现帧偏移现象创新点：提出在视听特征中实现异常检测，该特征包含了视听

✅作者简介：2022年博客新星第八。热爱国学的Java后端开发者，修心和技术同步精进。

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前言本文重点关注RGB-D抓取检测的模拟到真实问题，并将其表述为域适应问题。一、摘要Abstract目录一、摘要Abstract二、介绍Introduction三、相关工作RelatedWork3.1 Sim-to-RealTransfer模拟到真实的转变3.2Sim-to-realTransferforGraspDetection抓

本文摘要（由AI生成）：文章概述了流体与热仿真模型简化的关键原则，指导了如何基于部件对热系统的影响进行保留、简化或舍弃。在简化过程中，要确保管道内径、液冷板内流道尺寸及细节特征保持不变，水管形态平滑，接头装配良好。对热管理系统影响较小的几何特征可简化。简化后需检查模型无

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GCN网络系列论文精讲部分0.摘要1引言2GAT架构2.1图注意力层2.2与相关工作的比较3评估3.1数据集3.2最新技术方法3.3实验设置3.4结果4结论5笔者总结论文精讲部分本专栏深入探讨图神经网络模型相关的学术论文，并通过实际代码实验来提高理解。读者可以根

内容介绍掌握单特征分析的衡量指标知道IV，PSI等指标含义知道多特征筛选的常用方法掌握Boruta,VIF,RFE,L1等特征筛选的使用方法【理解】单特征分析什么是好特征从几个角度衡量：覆盖度，区分度，相关性，稳定性覆盖度采集类，授权类，第三方数据在使用前都会分析覆盖度采

写在前面原文：ZePoGitHub：GithubZePo关键词：肖像风格化、扩散模型、零样本快速生成阅读理由：对扩散模型的改进，可以实现零样本快速生成图像，学习一下思路以及实验设计前置知识：LCM以及GithubLCM（找时间写一下），可参考LCM&CM，一致性蒸馏、图像质量评价速览WHY扩散模型的逐步去噪过程

一、单目视觉测量     1.1原理部分讲解             单目视觉系统通过采集图像，将图像转换为二维数据，然后对采集的图像进行模式识别，通过图像匹配算法识别行驶过程中的车辆、行人、交通标志等，最后依据目标物体的运动模式和定位技术，估算目标物体与本车

背景在现实世界的多模态情感检测中，由于存在大量的不完整的数据，影响了模型在判断情感时的准确性和鲁棒性，为了解决这一问题，本文提出了一个出了一种新颖的网络结构——Language-dominatedNoise-resistantLearningNetwork(LNLN)，旨在解决数据不完整性问题，在MSA中语言模态通常包

一致性蒸馏是一种机器学习技术，用于从一个大型模型中提取出重要的特征，并将其转移到一个小型模型中。在图像处理领域，一致性蒸馏可以用来将一个复杂的图像风格转换模型中的重要特征提取出来，并应用到一个新的、更简单的模型中，从而实现更快、更准确的图像风格转换。一致性蒸馏的核心思

前言特征点均匀化：特征点一般集中在图像纹理比较丰富的区域，在缺乏纹理的区域则特征点数量会少。这会造成特征点冗余，本来几个特征点就能描述清楚某个区域，那么其余的该区域的特征点就多余了。当特征点过多的集中在某一个区域还会造成无法计算相机的位姿即特征点太过集中影响SLAM

特征构建（FeatureEngineering）是机器学习过程中至关重要的一步，它直接影响模型的性能和准确性。通过对原始数据进行转换、处理和扩展，可以为模型提供更加丰富的信息，提升预测效果。特征构建的核心思想是利用现有的数据来生成新的特征，以便模型可以更好地捕捉潜在的规律和趋势。无

制作了一个思维脑图，下面的MakeDown格式的，脑图会截图发在下面，也可以找我要源文件。医学图像分割综述参考论文MedicalImageSegmentationUsingDeepLearning:ASurveySubmittedon28Sep2020(v1),lastrevised22Dec2021(thisversion,v3)]对基于深度学习

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进程的概念、组成、特征‍​​‍一、进程与程序程序：是静态的，是存放在磁盘里的可执行文件，是一系列的指令集合。进程：是动态的，是程序的一次执行过程（同一个程序多次执行会对应多个进程，分配不同的进程号PID）‍二、进程的组成（PCB给操作系统使用，程序段和数据段给进程自己使用）

2024深度学习发论文&模型涨点之——小波变换+注意力机制小波变换是一种先进的信号分析技术，它擅长捕捉信号的局部特征，但有时可能会忽略数据中的关键信息。为了克服这一局限，我们引入了注意力机制，这一机制能够强化模型对数据重要部分的关注。通过将小波变换与注意力机制相结合，我