MESED:AMulti-modalEntitySetExpansionDatasetwithFine-grainedSemanticClassesandHardNegativeEntities译文论文题目：MESED:AMulti-modalEntitySetExpansionDatasetwithFine-grainedSemanticClassesandHardNegativeEntities论文链接：https://ar

看到DeepSeek-V3使用了多token预测（Multi-tokenPrediction, MTP）技术，该技术原始论文是由Meta 发在ICML2024的一篇Poster。论文： [2404.19737]Better&FasterLargeLanguageModelsviaMulti-tokenPrediction主要内容1.作者和团队信息团队背景：所有作者都隶属于

多传感器融合最近的方法为将相机特征与激光雷达点云进行融合。然而,相机到激光雷达的投影会丢失相机特征的语义密度,阻碍此类方法的效果，尤其是对于语义导向的任务（如3D场景分割）。BEVFusion,将多模态特征统一在共享的鸟瞰视图(BEV)表示空间中，同时保持了几何结构和语义密度,并

引言在当今的大规模语言模型（LLM）领域，随着模型参数规模的指数级增长，如何在保证性能的同时优化计算效率和内存使用成为了一个核心挑战。DeepSeek-V3模型以其创新的架构和训练策略脱颖而出，其中Multi-headLatentAttention(MLA)是其关键技术之一。MLA的引入不仅解决了传统

论文地址：Multi-dimensionalweighteddeepsubspaceclusteringwithfeatureclassification-ScienceDirect摘要基于深度自动编码器（DAE）和自表达层的深度子空间聚类（DSC）方法已经取得了令人瞩目的性能。然而，传统的DSC方法在DAE的特征提取过程中往往会丢失有用信息，导致自表

本文是LLM系列文章，针对《TowardsBetterMulti-taskLearning:AFrameworkforOptimizingDatasetCombinationsinLargeLanguageModels》的翻译。迈向更好的多任务学习：一个优化大型语言模型中数据集组合的框架摘要1引言2相关工作3框架4实验设置5结果6

论文地址：Integratingsingle-cellmulti-omicsdatathroughself-supervisedclustering-ScienceDirect代码地址：https://github.com/biomed-AI/scFPN摘要单细胞测序技术的进步使得个体细胞能够同时在多种组学层面进行测序，例如转录组学、表观基因组学和蛋白质组学。整合

在本文中，我们将深入探讨如何使用Ollama和OpenAI来实现基于多查询检索增强生成（RAG）的应用。多查询检索器通过将用户的输入查询转换为多个不同视角的查询，从而在更广泛的背景下检索相关文档。这种方法可以提升答案生成的准确性和丰富性。技术背景介绍RAG（Retrieval-AugmentedG

摘要： 随着计算机视觉技术的飞速发展，各种高效的库和工具被广泛应用。BOOST作为一个功能强大、涵盖众多领域的C++库，在计算机视觉开发中也有着诸多实用之处。本文详细介绍了BOOST在计算机视觉的图像滤波、特征提取、多线程加速以及机器学习辅助等方面的应用，并通过具体代码深

    近年来，轻量级医疗图像分割模型受关注，但现有模型因减少参数和计算复杂度而特征表示不足，难以超越现有最佳模型。基于多感受野的现代特征提取模块虽能提升性能，但会增加成本，不利于资源有限环境下的临床应用。在此背景下，为解决轻量级与高性能的矛盾，作者提出了CascadeM

每连接一个客户端，就创建一个线程所谓c10k问题，指的是：服务器如何支持10k个并发连接，也就是concurrent10000connection（这也是c10k这个名字的由来）。//函数类型*client_thread//intclientfd=*(int*)argvoid*client_thread(void*arg){intclientfd=*(int*)arg;

近期，AWS推出了一款名为Multi-AgentOrchestrator的全新开发工具，其设计目的在于简化开发人员对复杂AI交互的管理流程。这款工具具备高效的请求分配机制，能够精确地将用户请求路由至最合适的AI代理，并且能实时追踪对话状态，从而满足从基础聊天机器人到高级AI系统的多样化需

1.VxLAN和数据中心1.1数据中心的理想属性•移动性•分段性•规模性•自动化与可编程性•大带宽+高度冗余•二、三层连通•物理+虚拟传统的4094个VLAN已经无法满足数据中心云计算和虚拟机迁移的要求，VxLAN通过其24位的VNI标识符，可支持2^24

在当今快速发展的AI领域中，多代理检索增强生成（Multi-AgentRetrieval-AugmentedGeneration，简称多代理RAG）(面向企业RAG（RetrievalAugmentedGeneration）系统的多维检索框架)系统作为一种革命性的架构，正在企业级应用中崭露头角。多智能体RAG系统作为一种创新架构，为企业构建高效

MultiCommander中文版是一个多标签文件管理器，是一个标准的Windows资源管理器的替代软件，该最大的特色是带有双面板、并且还可以启用标签页形式浏览，在界面底部还带各种常见的功能按钮。软件功能1、集成多种常用功能的底部按钮面板：第一行的功能包括了刷新、查看、编辑、拷

会议主题：第二讲Multi-agent智能体工具-业务应用智能根因定位会议摘要：此次会议是智能运维落地系列课程的第二讲，主要讨论了一个基于多agent实现的业务系统故障更新定位工具。该工具旨在模仿人类的联合排障过程，通过运维经理的牵头，将问题分解给不同领域的专家进行排查，最终定位故障根

知识点：Git配合Github的简单使用，硕士开题报告：选题意义（10分），难易程度（5分），对国内外现状的综述（5分）论文的开题报告，写好这些就够了！_哔哩哔哩_bilibili：写清楚研究方向研究的意义现在做到什么程度存在哪些问题你想怎么解决准备用哪些数据去验证你的成果参考文献Github新手够用指

        MLKA的提出源于图像超分辨率任务的挑战性，该任务需重建低质量图像缺失的高频信息，但因LR与HR图像对应关系复杂，寻找像素相关性困难。此前模型扩展容量的方法增加了训练负担和数据收集成本，而采用的注意力机制无法同时获取局部与长距离信息且感受野固定。受视

原文地址摘要在单个大型语言模型多年来主宰人工智能领域的时代，多智能体系统在对话任务解决中崭露头角。此前的研究虽已展现出其在推理任务和创新尝试方面的潜力，但对于其在对话范式方面的局限以及个体智能体的影响，却缺乏分析。多智能体讨论在不同复杂程度任务中的表现怎

论文标题MP5:AMulti-modalOpen-endedEmbodiedSysteminMinecraftviaActivePerception论文链接：MP5:AMulti-modalOpen-endedEmbodiedSysteminMinecraftviaActivePerception论文下载论文作者YiranQin,EnshenZhou,QichangLiu,ZhenfeiYin,LuSheng,

Topology-DrivenMulti-ViewClusteringviaTensorialRefinedSigmoidRankMinimization翻译通过张量化改进的Sigmoid秩最小化实现的拓扑驱动多视图聚类ZhibinGuKDD2024北京交通大学冯松鹤通信作者PANDA模型从欧几里得图中提取拓扑结构，以有效捕捉数据点的相

SigrityPowerDCPackageMulti-ResistorCompactETModelExtraction模式提取封装基板电热阻模型SigrityPowerDCPackageMulti-ResistorCompactETModelExtraction模式是用于提取封装基板电热阻模型的，用于使用了这个封装基板的PCB和PKG的联合电仿真和联合热仿真，下面

一、技术解读1.1数据处理的方式  使用3带有限脉冲响应（FIR）滤波器组和离散余弦变换（DCT）调制，将全频带（48kHz）信号分解为子带，并且只处理宽带（16kHz）信号，最终全频带信号通过平均增益控制合成。1.1.1信号分解与DCT调制  在信号处理的初始阶段，使用带通FIR滤波器将全频带信号分

TensorizedUnalignedMulti-viewClusteringwithMulti-scaleRepresentationLearning张量化未对齐多视图聚类与多尺度表示学习JintianJiKDD2024北京交通大学李浥东通信作者没有看的很懂，大概意思是这样：问题的核心是找到一种方法，能够在多个视图之间建立

ImprovedLiDARLocalizationMethodforMobileRobotsBasedonMulti-Sensing哈尔滨工业大学机电工程系机器人与系统国家重点实验室,哈尔滨150001*通讯地址:21b908026@stu.hit.edu.cn刘艳杰、王超*、吴恒、魏彦龙、任美轩、赵长森MDPIRemotesensing摘要：本文通过