- 2024-11-2220222328 《网络与系统攻防技术》实验六实验报告
一.实验内容:本实践目标是掌握metasploit的用法。二.实验过程:1.首先打开msf,并搜索arp相关的指令接下来我们需要用到useauxiliary/scanner/discovery/arp_sweep这个指令随后指定攻击的ip地址,并开始用nmap进行端口扫描2.输入useexploit/unix/ftp/vsftpd_234_backdoor进行攻
- 2024-11-21多目标优化算法:多目标伞蜥优化算法Multi-objective Frilled Lizard Optimization求解DTLZ1-DTLZ9,提供完整MATLAB代码
一、伞蜥优化算法伞蜥优化算法(FrilledLizardOptimization,FLO)是2024年提出的一种新颖的元启发式算法,它模仿了伞蜥在其自然栖息地中独特的狩猎行为。该算法的核心原则被详细地描述并数学结构化为两个不同的阶段:(i)探索阶段,模仿蜥蜴对猎物的突然攻击;(ii)开发阶段,模拟蜥
- 2024-11-17【伪造检测】Noise Based Deepfake Detection via Multi-Head Relative-Interaction
一、研究动机[!note]动机:目前基于噪声的检测是利用PhotoResponseNon-Uniformity(PRNU)实现的,这是一种由于相机感光传感器而造成的缺陷噪声,主要用图像的源识别,在伪造检测的任务中并没有很好的表现。因此在文中提出了一种基于伪造噪声痕迹的检测算法。实现原理:通过提取伪造视
- 2024-11-15SurroundOcc_ Multi-Camera 3D Occupancy Prediction for Autonomous Driving
SurroundOcc:Multi-Camera3DOccupancyPredictionforAutonomousDrivingZoteroAbstract3Dsceneunderstandingplaysavitalroleinvision-basedautonomousdriving.Whilemostexistingmethodsfocuson3Dobjectdetection,theyhavedifficultydescribin
- 2024-11-14logstash multi-pipeline
已知的在一个管道中实现多个独立流的方法是使用条件判断。主要方式是在输入部分通过标签标记(type)事件,然后在过滤器中和输出阶段创建条件分支,对贴有不同标签的事件,应用不同的插件集。这样很容易形成条件地狱。logstash生产使用版本7.9.x,支持multi-pipeline,通过pipeline配
- 2024-11-13Single-Agent vs Multi-Agent AI Comparison
Single-AgentvsMulti-AgentAIComparisonhttps://integrail.ai/blog/single-agent-vs-multi-agent-ai-comparison ChoosingtheRightSystemThechoicebetweensingle-agentandmulti-agentsystemsdependsonthespecificrequirementsofyourproject:ForS
- 2024-11-09EMCAD: Efficient Multi-scale Convolutional Attention Decoding for Medical Image Segmentation-LAGA
论文代码`importtorchimporttorch.nnasnnfromfunctoolsimportpartialfromtorch.nn.initimporttrunc_normal_importmathfromtimm.models.helpersimportnamed_applydefact_layer(act,inplace=False,neg_slope=0.2,n_prelu=1):#activationlayeract=
- 2024-11-08Multi-Scale and Detail-Enhanced Segment Anything-1-MEEM-差分边缘增强模块
`importtorch.nnasnnimporttorchclassMEEM(nn.Module):definit(self,in_dim,hidden_dim,width=4,norm=nn.BatchNorm2d,act=nn.GELU):super().init()self.in_dim=in_dimself.hidden_dim=hidden_dimself.width=widthself.in_conv=nn.Sequential(nn
- 2024-11-07Multi-Scale and Detail-Enhanced Segment Anything-1-LMSA-轻量级多尺度适配器
`importtorch.nnasnnimporttorchimporttorch.nn.functionalasFclassModifyPPM(nn.Module):definit(self,in_dim,reduction_dim,bins):super(ModifyPPM,self).init()self.features=[]forbininbins:self.features.append(nn.Sequential(nn.Adaptive
- 2024-11-07【YOLOv11改进 - 注意力机制】EMA(Efficient Multi-Scale Attention):基于跨空间学习的高效多尺度注意力
介绍摘要通道或空间注意力机制在许多计算机视觉任务中表现出显著的效果,可以生成更清晰的特征表示。然而,通过通道维度缩减来建模跨通道关系可能会对提取深度视觉表示带来副作用。本文提出了一种新颖高效的多尺度注意力(EMA)模块。该模块着重于保留每个通道的信息并减少计算开销,我
- 2024-11-07CDDFuse: Correlation-Driven Dual-Branch Feature Decomposition for Multi-Modality Image Fusion
文章信息标题CDDFuse:Correlation-DrivenDual-BranchFeatureDecompositionforMulti-ModalityImageFusion会议及时间CVPR2023主要内容为了解决建模跨模态特征和分解期望模态特有和模态共有特征的挑战,本文提出了一种用于多模态图像融合的双分支Transformer-CNN架构CDD
- 2024-11-05【文献阅读】Multi-region radiomics for artificially intelligent diagnosis of breast cancer using multimod
题目:基于多模态超声的人工智能诊断乳腺癌的多区域放射组学研究摘要:目的:乳腺癌的超声(US)诊断通常是基于单一的超声方式对整个乳腺肿瘤的单一区域,这限制了诊断性能。在乳腺肿瘤的多模态超声图像上的多个区域都可能对诊断有有用的信息。本研究旨在提出一种多模态放射组学多模式
- 2024-11-04COMP3230 Principles of Operating Systems
COMP3230PrinciplesofOperatingSystemsProgrammingAssignmentTwoDuedate:November17,2024,at23:59Total12points–ReleaseCandidateVersion2ProgrammingExercise–AccelerateLLMInferenceusingMulti-ThreadingObjectivesAnassessmenttask
- 2024-11-03WPF datagrid implement multi select via behavior selectionchanged event in MVVM
<DataGridItemsSource="{BindingBooksCollection,Mode=TwoWay,UpdateSourceTrigger=PropertyChanged}"CanUserAddRows="False"AutoGenerateColumns="False"SelectionMode="Extended">
- 2024-11-03Multi-criteria Token Fusion with One-step-ahead Attention for Efficient Vision Transformers
对于高效的ViT架构,近期研究通过对剪枝或融合多余的令牌减少自注意力层的二次计算成本。然而这些研究遇到了由于信息损失而导致的速度-精度平衡问题。本文认为令牌之间的不同关系以最大限度的减少信息损失。本文中提出了一种多标准令牌融合(Multi-criteriaTokenFusion),该融合
- 2024-11-02BEVDet4D: Exploit Temporal Cues in Multi-camera 3D Object Detection阅读小结
BEVDet4D:ExploitTemporalCuesinMulti-camera3DObjectDetectionBEVDet4D:在多相机三维目标检测中利用时间线索摘要背景:单帧数据包含有限信息,限制了基于视觉的多相机3D目标检测性能。BEVDet4D提出:提出BEVDet4D范式,将BEVDet从仅空间的3D扩展到时空4D工作空间。改进:通过
- 2024-11-01知识图谱与多模态学习的关系研究综述P1(《Knowledge Graphs Meet Multi-Modal Learning: A Comprehensive Survey》中文校对)
文章汉化系列目录文章目录文章汉化系列目录摘要I引言A.动机与贡献B.相关文献综述C.文章结构II初步概述A.知识图谱B.多模态学习C.知识图谱驱动的多模态设置D.多模态知识图谱设置III知识图谱构建A.典型知识图谱构建B.多模态知识图谱(MMKG)构建摘要 知
- 2024-10-27BEVDet: High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View阅读小结
BEVDet:High-PerformanceMulti-Camera3DObjectDetectioninBird-Eye-ViewBEVDet高性能多相机鸟瞰视图3D目标检测论文概述BEVDet是一种模块化设计的3D目标检测框架,以鸟瞰视图(Bird-Eye-View,BEV)执行3D目标检测,通过现有模块构建其框架,并通过定制数据增强策略和优化非
- 2024-10-27Deep Robust Multi-Robot Re-localisation in Natural Environments
IROS2023|CSIRO与昆士兰科技大学发布自然环境中的深度鲁棒多机器人重定位【DeepRobustMulti-RobotRe-localisationinNaturalEnvironments】文章链接:[2307.13950]DeepRobustMulti-RobotRe-localisati... 自然环境中的深度鲁棒多机器人重定位DeepRobustMulti-Rob
- 2024-10-25Paper Reading: Multi-class Imbalance Classification Based on Data Distribution and Adaptive Weights
目录研究动机文章贡献基于样本权重的数据分布类间数据分布类内数据分布基于分布的样本权重自适应样本权重跟踪当前的训练状态基于自适应分布的样本权重基于自适应分布的样本权重的AdaboostAdaBoost.AD算法理论分析实验结果数据集和实验设置对比实验消融实验优点和创新点PaperR
- 2024-10-23xdma_multi_interrupt
modulexdma_multi_interrupt(inputwireclk,//时钟信号inputwirerst_n,//复位信号,低电平有效inputwire[15:0]event_trigger,//16位事件信号,触发多个中断outputreg[15:0]usr_irq_req,//用户中断请求信
- 2024-10-23Cinemachine系列——Noise&Basic Multi Channel Perlin
在Cinemachine相机的游戏对象中使用基本多通道柏林噪声组件,以通过柏林噪声运动模拟相机抖动。柏林噪声是一种计算伪随机运动并具有自然行为的技术。简单来说,基本多通道柏林噪声组件应用了一个噪声配置资产,用于定义噪声随时间变化的行为。Cinemachine自带了一些噪声配置资产,你可以
- 2024-10-21(multi)map和set--C++
文章目录一、序列式容器和关联式容器二、set系列的使用1、set和multiset参考文档2、set类的介绍3、set的构造和迭代器4、set的增删查5、insert和迭代器遍历使用样例:6、find和erase使用样例:7、multiset和set的差异三、map系列的使用1、map和multimap参考文档2、map类的介
- 2024-10-20为什么需要Multi-agent framework?
为什么需要Multi-agentframework?Multi-agentframework(多智能体框架)之所以被需要,主要基于以下几个方面的原因:一、突破单智能体的限制上下文窗口大小限制:在处理长上下文(LongContext)时,单一的智能体可能会受到上下文窗口大小的限制,导致无法有效地处理和生成回复。通过拆分
- 2024-10-16langchain multi modal support
Howtopassmultimodaldatadirectlytomodelshttps://python.langchain.com/v0.2/docs/how_to/multimodal_inputs/ message=HumanMessage(content=[{"type":"text","text":"describetheweatherinthisimag