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RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）技术是一种结合检索与生成能力的知识增强方案，专门用于应对复杂多变的信息查询和生成挑战。其核心在于结合先进的向量数据库与大模型的智能问答能力，使得AI系统能够更准确地理解和回应用户的需求。而混合检索作为RAG技术中的关键组成部分，结

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本文的是有关无线电信号生成的一篇文章。目录论文简介名词补充现有RF数据生成模型论文贡献RF-Diffusion时频扩散时频扩散——正向销毁过程时频扩散——正向销毁过程时频扩散——逆向恢复过程  时频扩散——条件生成分层扩散Transformer分层扩散Transformer——

CyclicBarrier的源码分析与CountDownLatch、Semaphore直接基于AQS实现不同，CyclicBarrier是基于ReentrantLock+ConditionObject实现的，间接基于AQS实现的。CyclicBarrier内部结构Generation，静态内部类，持有布尔类型的属性broken，默认为false，只有在重置方法reset()、执行出

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论文链接:https://arxiv.org/abs/2406.02918 论文代码：https://yes-u-kan.github.io/一、参考文献[1]LiC,LiuX,LiW,etal.U-KANMakesStrongBackboneforMedicalImageSegmentationandGeneration[J].arXivpreprintarXiv:2406.02918,2024.[2]LiuZ,Wan

ARC138B-01Generation思路考虑逆向思维，很容易想到可以优先从后面删掉0（操作B的逆向操作），然后如果前面是0则删掉它并将序列翻转（操作A的逆向操作），一直重复这两个步骤直到字符串为空。如果中途无法操作，输出No，否则输出Yes。下面我们来证明这个方法的正确性：首先，假设有一个序列\(A

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艺术二维码API的申请与运用艺术二维码，这一创意十足的技术产物，将二维码与迷人的背景图像相结合，形成了既实用又富有美感的艺术作品。它们不仅保持了传统二维码的信息功能，可以被智能设备快速扫描识别，更融入了艺术元素，极大地提升了视觉吸引力和品牌识别度。在某些情况下，这些

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这篇文章是一篇学术论文，标题为《ProgramCodeGenerationwithGenerativeAIs》，由BaskhadIdrisov和TimSchlippe撰写，发表在《Algorithms》期刊的2024年第17卷上，文章编号为62。文章主要探讨了使用生成性人工智能（GenerativeAIs）生成程序代码的正确性、效率和可维护性，并将这些指

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Pretitle:CalligraphyFontGenerationviaExplicitlyModelingLocation-AwareGlyphComponentDeformationssource:TMM2023paper:https://ieeexplore.ieee.org/document/10356848code:None关键词:generativeadversarialnetworks,imageprocessing,imagesynth