在人工智能飞速发展的今天，大语言模型（LLMs）凭借其强大的语言处理能力在诸多领域大放异彩。检索增强生成（RAG）系统（面向企业RAG（RetrievalAugmentedGeneration）系统的多维检索框架）的出现，通过整合外部知识源进一步提升了LLMs的性能，使其能针对用户查询提供更准确、更具上下文相关性的

分布式鲁棒优化（DistributedRobustOptimization，DRO）是一种针对不确定环境下优化问题的方法，以下是对其的详细介绍：一、核心概念分布式鲁棒优化的核心概念在于处理各种不确定性因素，如随机波动、数据噪声、模型误差等，以寻找一个在所有可能情况下都能保持优良性能的解决方案。它旨在

1.定义：泛化能力是指模型在新数据（即测试集或真实世界数据）上预测准确性的能力，这些数据与模型在训练过程中使用的数据不同。过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现得很好，但在新数据上表现差，这表明模型缺乏泛化能力。一个具有良好泛化能力的模型能够很好地适应新情况，而不仅仅

在前端开发中，鲁棒性（Robustness）是一个关键概念，它指的是系统或应用程序在面对各种异常、错误、不稳定条件或恶意输入时，能够保持稳定、可靠并继续运行的能力。具体来说，鲁棒性在前端开发中的体现可以涵盖以下几个方面：错误处理与恢复：当代码执行过程中出现异常或错误时，前端应用能够

这章节介绍了一些特别的STA分析：时间借用(timeborrowing)，时钟门控(clockgating)，非时序检查(non-sequentialtimingchecks)。此外，先进的STA概念如片上变化(onchipvariation)，统计时序(statisticaltiming)，时序和功耗之间的折中平衡(tradeoffbetweentimingandpower)。

论文地址：http://xwxt.sict.ac.cn/CN/Y2024/V45/I7/1552PS:这个学习率有些奇怪，用数据量占一次优化的总数据量的大小作为学习率，这或许也是真的有独创性的操作了，不过这么做是否真的可行呢，或者这只是纸上谈兵呢。PS:这里的状态转移概率怎么和策略的动作选择概率比

暗水印（也称为数字水印或隐形水印）是一种信息隐藏技术，它将特定的数据嵌入到多媒体内容（如图像、音频、视频文件）中，而不会明显改变这些内容的外观或质量。这种嵌入的信息通常是不可见的，只有通过特定的算法才能检测和提取出来。暗水印的主要用途包括版权保护、内容认证、跟踪非法复制以

聚集索引和非聚集索引包括哪些在Mysql中，聚集索引一般指的是主键。非聚集索引指的是辅助索引、二级索引。聚集索引和非聚集索引优缺点查询速度上，聚集索引优于非聚集索引。插入数据速度上，非聚集索引要比聚集索引要快。聚集索引特点一个表只能有一个聚集索引，通常是主键，但不

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