引言随着人工智能技术的飞速发展，弹性AI与鲁棒性成为了研究和应用的热门话题。弹性AI旨在使人工智能系统具备适应性和灵活性，以应对动态和不确定的环境，而鲁棒性则关注系统在面对不确定性和干扰时的稳定性和可靠性。本文将深入探讨这两个概念，分析它们的关系，并通过C++代码示例展示

高级RAG技术：提升生成式AI系统输出质量与性能鲁棒性【预检索、检索、检索后、生成优化等】检索增强生成（RAG）是一种强大的技术，它将信息检索与生成式AI相结合，以产生更准确、上下文更丰富的响应。本文将探讨15种高级RAG技术，以提高生成式AI系统的输出质量和整体性能的

论文学习：[1]Stochasticstabilityandrobuststabilizationofsemi-MarkovjumplinearsystemsJiHuangandYangShi*[2]StochasticStabilityofSemi-MarkovJumpLinearSystems:AnLMIApproachJiHuangandYangShi一、论文[1]为什么要证明鲁棒性？ 稳定性：稳定

太长不看：鲁棒性与稳健性为英文robustness的音译和意译，指的是系统针对特性或扰动的不敏感性，两者大多数情况为同义词。稳定性英文对应stability，更多指的是随着时间或者其他量不变化的能力。此外，在计算机领域一般使用鲁棒性进行翻译robustness，笔者认为主要原因在于稳健性易与

文章汇总本文的作者针对了提示学习的结构设计进行了分析，发现了一些规律：1)固定的类名令牌为模型的优化提供了强正则化，减少了由噪声样本引起的梯度。2)从多样化和通用的web数据中学习到的强大的预训练图像文本嵌入为图像分类提供了强大的先验知识。3)CLIP的噪声零样本预测

大规模图像-文本预训练模型实现了零样本分类，并在不同数据分布下提供了一致的准确性。然而，这些模型在下游任务中通常需要微调优化，这会降低对于超出分布范围的数据的泛化能力，并需要大量的计算资源。论文提出新颖的RobustAdapter（R-Adapter），可以在微调零样本模型用于下游任务的同时解

在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。鲁棒性（Robustness）定义：鲁棒性指的是模型对于输入数据的扰动、噪声、异常值或对抗性攻击的抵抗能力。一个鲁棒的模型能够在面对这些不利因素时保持其性能。提高鲁

AI模型：追求全能还是专精？近日，OpenAI预计在秋季推出代号为“草莓”的新AI。从专注于数学问题到处理主观营销策略，"草莓"模型展现出惊人的多样性。而这种全能型AI是否代表了未来趋势？相比专攻于某一领域的专业型AI产品，全能型AI产品是否一定具有更广阔的经济市场、吸引更多用户喜

可信机器学习是机器学习的一个新兴的分支，旨在解决现有机器学习算法和模型的可信度问题。可解释性一般鲁棒性对抗鲁棒性（对抗性攻击和防御）数据中毒（数据中毒和防御）后门鲁棒性（后门攻击和防御）隐私（数据泄露和模型窃取）差分隐私联邦学习公平性数据篡改和伪造机器学习不同

鲁棒性（Robustness）是系统在面对不确定性和异常情况时仍能保持其性能和稳定性的能力。以下是对鲁棒性的详细解释：一、定义鲁棒性是Robust的音译，意味着健壮和强壮。它特指系统在异常和危险情况下生存的能力。二、应用领域鲁棒性广泛应用于多个领域，包括但不限于：计算机软件：在输

鲁棒性测试（RobustnessTesting）是一种测试方法，用于评估系统在面对不完美或异常条件时的表现。它旨在检查系统对于无效输入、异常数据、错误条件或外部干扰的处理能力。鲁棒性测试有助于确定系统在现实世界的各种情况下的稳定性和可靠性。以下是在进行鲁棒性测试时通常考虑的一些方

基于网络架构搜索的准确性与鲁棒性结构研究论文链接：https://arxiv.org/abs/2405.05502项目链接：未开源Abstract为了保护深度神经网络免受对抗性攻击，对抗性训练因其有效性而受到越来越多的关注。然而，对抗训练的准确性和鲁棒性受到体系结构的限制，因为对抗训练通过调整隶属

引言随着计算机和网络技术的飞速发展，信息的安全保护问题日益突出。数字图像、音频和视频等多媒体数字产品愈来愈需要一种有效的版权保护方法——水印技术，通常用于保护知识产权、防止未经授权的访问、作弊等。广义上可以把水印技术划分为四大类：图像水印、视频水印、音频

TowardsRobustNeuralGraphCollaborativeFilteringviaStructureDenoisingandEmbeddingPerturbation论文阅读笔记Abstract​ 现有的鲁棒协同滤波工作主要通过去噪图结构来提高鲁棒性，而其他领域的最新进展表明，在嵌入空间中直接添加对抗性扰动可以显著提高模型的鲁棒性。

多模态融合早期融合（EarlyFusion）晚期融合（LateFusion）深度融合（DeepFusion）BEVFusion-MITBEVFusion-阿里&北大UniTR感知技术中相机和雷达数据融合方法的概述，这些方法分别是早期融合（EarlyFusion）、晚期融合（LateFusion）和深度融合（DeepFusion）。早期融合（EarlyFus

1、概述1.1DeepSORTDeepSORT算法是在SORT基础上发展起来的一种多目标跟踪算法。SORT算法结合了目标检测器和跟踪器，其中跟踪器的核心是卡尔曼滤波和匈牙利算法。卡尔曼滤波用于预测目标在下一帧的位置和状态，而匈牙利算法则用于将预测状态与实际检测结果进行最佳匹配。这种

参考知乎回答：https://www.zhihu.com/question/304499849/answers/updated鲁棒性，英文为Robustness（承受故障和干扰的能力），是许多复杂系统（包括复杂网络）的关键属性。复杂网络的鲁棒性研究对许多领域都非常重要。本文着重介绍了鲁棒性的基本定义、命名起源、分类区别、提升方法和具体应

BEVFusion:一个通用且鲁棒的激光雷达和视觉融合框架 XiaoxiaoYu程序员 50人赞同了该文章文章arxiv：https://arxiv.org/pdf/2205.13790.pdf代码已github开源：https://github.com/ADLab-AutoDrive/BEVFusion  1背景简介感知模块（如3DBBox检

前言今天读的论文为一篇名叫《基于注意力机制的对抗性协同过滤推荐算法》，文中主要介绍了一种基于相关注意力的协同过滤推荐算法，该算法结合深度学习中的注意力机制为不同物品分配不同的权值来捕获与目标物品最相关的物品,探索不同物品的权重对模型预测的影响并以此提升推荐的准确

原文：https://www.kernel.org/doc/html/latest/locking/index.html锁定锁类型及其规则运行时锁正确性验证器锁统计信息内核锁折磨测试操作通用互斥子系统实时互斥锁实现设计带有PI支持的实时互斥锁子系统序列计数器和顺序锁锁定教训无伤害/等待死锁安全互斥锁设计在

常见的3D数据表示方式有点云、多视图、体素、mesh网格等。PointNet是直接处理点云数据的网络，可以实现对点云的分类和分割，其首页地址为：http://stanford.edu/~rqi/pointnet/。主要从解决点云的无序性和保证旋转一致性两个方向出发，提出了以点云作为输入的分类网络和分割网络。一

2023-2024-120232327《网络空间安全导论》第三周学习总结教材学习内容总结1.还原论——把大系统分解为小系统，整体论——把系统看成是一个统一的整体；2.攻击：把威胁付诸实现的行为；3.威胁建模：标识潜在安全威胁并审视风险缓解途径的过程；4.访问控制：防止系统中出现不按规矩对资源进