- 2025-01-23DL00765-光伏故障检测高分辨率无人机热红外图像细粒度含数据集4000+张
光伏发电作为清洁能源的重要组成部分,近年来得到了广泛应用。然而,随着光伏电站规模的扩大,光伏组件在运行过程中可能会出现各种故障,如热斑、遮挡、接线盒故障等。这些故障不仅会影响光伏电站的发电效率,还可能导致更严重的安全隐患。因此,准确、及时地检测并分类这些故障对于光伏电站
- 2025-01-17DeepSeek-V3 的 MoE 架构解析:细粒度专家与高效模型扩展
DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE架构,通过细粒度专家、共享专家和Top-K路由策略,实现了模型容量的高效扩展。每个MoE层包含1个共享专家和256个路由专家,每个Token选择8个路由专家,最多路由至4个节点。这种稀疏激活的机制,使得DeepSeek-V3能够在不显著增加计算成本的
- 2025-01-14解决生成图像质量和美学问题!《VMix: Improving Text-to-Image Diffusion Model with Cross-Attention Mixing Control》
为了解决扩散模型在文生图的质量和美学问题,字节跳动&中科大研究团队提出VMix美学条件注入方法,通过将抽象的图像美感拆分成不同维度的美学向量引入扩散模型,从而实现细粒度美学图像生成。论文基于提出的方法训练了一个即插即用的模块,无需再训练即可应用于不同的开源模型,提升模型
- 2025-01-10提升长文本问答质量:让AI生成真实可信的长篇答案
人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处RAG通过结合搜索引擎检索的相关信息,显著提升了模型在知识密集型任务中的表现。然而,现有的RAG模型在生成长文本答案时存在两个主要问题:一是生成的答案缺乏事实性(factuality),即生成的内容与检索到的参考信息不完全一致;二是生成的答案逻辑结
- 2025-01-04即插即用,无痛增强模型生成美感!字节跳动提出VMix:细粒度美学控制,光影、色彩全搞定
文章链接:https://arxiv.org/pdf/2412.20800代码地址:https://github.com/fenfenfenfan/VMix项目地址:https://vmix-diffusion.github.io/VMix/亮点直击分析并探索现有模型在光影、色彩等细粒度美学维度上生成图像的差异,提出在文本提示中解耦这些属性,并构建一个细粒度
- 2025-01-04YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入24年Fine-Grained Channel Attention(FCAttention)注意力机制,并构建C2PSA_FCAttention
1.FCAttention介绍1.1 摘要:近年来,无监督算法在图像去雾方面取得了显著的效果。然而,CycleGAN框架会因数据分布不一致而导致生成器学习混乱,而DisentGAN框架对生成的图像缺乏有效约束,导致图像内容细节丢失和颜色失真。此外,Squeeze和Excitation通道仅利用完全连通的层来获取全
- 2024-12-27通过在 组策略管理控制台 中配置 AppLocker,可以非常有效地限制 PowerShell 脚本的执行,尤其是在防止反向 Shell 等恶意脚本的利用方面。通过结合路径、发布者、文件哈希等多种规则
在组策略管理控制台(GroupPolicyManagementConsole,GPMC)中配置AppLocker,可以有效地限制和控制哪些应用程序(包括PowerShell脚本)可以在计算机上执行。这是一种通过白名单策略确保只有已批准的应用程序能够运行的强大安全措施。配置AppLocker的步骤:1. 打开组策略管理控制
- 2024-12-27数据库技术解读之细粒度资源管控
背景对数据库集群内资源管控与资源隔离一直是企业客户长久以来的诉求。华为云GaussDB作为一款企业级分布式数据库,一直致力于满足企业对大型数据库集群的管理需要。数据库可以管理的资源有计算资源与存储资源,计算资源包括CPU、内存、IO与网络,存储资源包括数据存储空间、日志存
- 2024-12-02《向量数据库指南》——揭秘传统单任务CV模型的三大困境!
传统单任务计算机视觉模型的局限性:挑战与突破各位同仁,大家好!我是大禹智库的向量数据库高级研究员王帅旭,也是《向量数据库指南》的作者。今天,我想和大家深入探讨一个我们在计算机视觉领域经常遇到的问题——传统单任务计算机视觉模型的局限性。希望通过我的分享,大家能够对这个
- 2024-11-29TinyPro Vue v1.1.0 正式发布:增加细粒度权限管理、页签模式、多级菜单,支持 Webpack/Vite/Rspack/Farm 多种构建工具
你好,我是Kagol,个人公众号:前端开源星球。视频教程:https://www.bilibili.com/video/BV1SUBRYGECg/为了提升前端开发效率,OpenTiny提供了一个跨平台的前端工程化CLI工具TinyCLI,为开发者提供一系列开发套件及工程插件,覆盖前端开发的整个链路,保证团队开发过程的一致性和可复制性
- 2024-09-23云原生周刊:Artifact Hub 成为 CNCF 孵化项目|2024.9.23
开源项目推荐CorootCoroot是一个开源监控工具,旨在为云原生应用提供可观察性。它通过整合指标、日志和追踪信息,专注于提供应用性能的洞察。DirectPVDirectPV是一个开源项目,旨在为Kubernetes工作负载提供高效的直接卷访问。它通过允许应用绕过容器运行时,直接访问持久卷,从而
- 2024-09-13在半监督学习中,用于细粒度图像分类中精确增强的伪标记方法
2024年9月5日提交的原论文《PEPL:Precision-EnhancedPseudo-LabelingforFine-GrainedImageClassificationinSemi-SupervisedLearning》GitHub-TianSuya/SemiFG:ASemi-supervisedframeworkforfinegrainedclassificationASemi-supervisedframeworkforfine
- 2024-09-10FALCON:打破界限,粗粒度标签的无监督细粒度类别推断,已开源| ICML'24
在许多实际应用中,相对于反映类别之间微妙差异的细粒度标签,我们更容易获取粗粒度标签。然而,现有方法无法利用粗标签以无监督的方式推断细粒度标签。为了填补这个空白,论文提出了FALCON,一种从粗粒度标记数据中无需细粒度级别的监督就能发现细粒度类别的方法。FALCON同时推断未知的细
- 2024-09-10通过特征幅度正则化,增强少数据情况下的细粒度识别精度
原论文《EnhancingFine-GrainedVisualRecognitionintheLow-DataRegimeThroughFeatureMagnitudeRegularization》一.研究背景1.研究问题:这篇文章要解决的问题是细粒度图像识别(FGVR)在数据有限的情况下如何进行训练。由于类别之间的细微差异可能难以区分,尤其是在存
- 2024-08-20当SOA遇到DDD
本文讨论软件设计中的决策,特别是关于将较大的系统拆分为多个可独立部署的服务端点。不会特别讨论【服务端点设计】,但我想探讨一下为创建多个服务应用程序进行构思的阶段。面对复杂问题,通常试图理解复杂性的各部分。将问题拆解为更易于理解和处理的小模块,可以更有效地应对。如同
- 2024-08-12微服务安全加固:Spring Cloud的细粒度权限控制策略
标题:微服务安全加固:SpringCloud的细粒度权限控制策略在微服务架构中,服务的细粒度权限控制是保障系统安全的关键。SpringCloud作为一个微服务架构的解决方案集合,提供了多种工具和策略来实现这一目标。本文将详细介绍如何利用SpringCloud中的各种组件,如SpringCloudSecur
- 2024-07-14细粒度掌控:精通Gradle中Java插件的配置艺术
细粒度掌控:精通Gradle中Java插件的配置艺术引言Gradle是一个灵活且功能丰富的构建工具,它通过插件扩展其功能。Java插件是Gradle中最常用的插件之一,为Java项目提供了丰富的构建生命周期任务和约定。合理配置Java插件,可以极大提升Java项目的构建效率和质量。Java插件简介G
- 2024-07-04第一次ctrl-sim进展
目前已经理清整个ctrl-sim的具体操作步骤和流程标题:CtRL-Sim:具有离线强化学习的反应性和可控驱动代理作者:LukeRowe,RogerGirgis,AnthonyGosselin,BrunoCarrez,FlorianGolemo,FelixHeide,LiamPaull,ChristopherPal机构:Mila,UniversitédeMontréal,Polyte