论文提出了第一个端到端的半监督伪装目标检测模型CamoTeacher。为了解决半监督伪装目标检测中伪标签中存在的大量噪声问题，包括局部噪声和全局噪声，引入了一种名为双旋转一致性学习（DRCL）的新方法，包括像素级一致性学习（PCL）和实例级一致性学习（ICL）。DRCL帮助模型缓解噪音问题，有效利用伪

扩散模型轨迹预测文章目录扩散模型轨迹预测1.问题定义2.方法论2.1前向扩散2.2逆过程2.3蛙跳扩散模型的步骤2.4蛙跳初始化器2.5去噪模块3.实践3.1训练3.2推理阶段3.3源码3.4问题记录参考论文《LeapfrogDiffusionModelforStochasticTrajectoryPr

1.点估计1.1最大似然估计1.1.1似然函数1.1.2最大似然估计1.1.3最大似然估计例子1.2矩估计（MethodofMoments,MoM）1.2.1矩估计思想1.3估计量的评选标准2.区间估计2.1置信区间2.1.1置信区间引入2.1.2置信区间2.2单个正态总体的均值和方差的

Diffusion-BasedGraphContrastiveLearningforRecommendationwithImplicitFeedback论文阅读笔记Abstract提出问题：​ 自监督学习模型大多采用随机辍学来构造附加的图视图，没有区分边的重要性。这些方法在捕获用户-项目交互图的结构属性方面的不足，导致了推荐性能的次优。

2.证明.按定义,\(H_0^1\)上的双线性形式\(B[u,v]=\int_U(a^{ij}u_{x_i}v_{x_j}+cuv)dx\),连续性(即\(|B[u,v]|\lesssim\|u\|_{H_0^1}\|v\|_{H_0^1}\))是显然的.下面看强制性:\[B[u,u]=\int_U(a^{ij}u_{x_i}u_{x_j}+cu^2)dx\]\[\ge\theta\|Du\|_{L^2}^2-\mu\|u\|_{L^2}^2\o

5.\(\mathscr{S}\)上的傅里叶变换5.1.Schwartz函数空间\(\mathscr{S}(\mathbb{R}^n)\).定义1:设\(\varphi\inC^{\infty}(\mathbb{R}^n)\)，如果对任意非负多重指标\(\alpha,p\)都有：\[\lim_{|x|\to\infty}|x^{\alpha}\partial^p\varphi|=0\qquad(eq1)\]在\(\mathbb{R}

上标$\hat{x}$:\(\hat{x}\)$\widehat{x}$:\(\widehat{x}\)$\tilde{x}$:\(\tilde{x}\)$\widetilde{x}$:\(\widetilde{x}\)$\dot{x}$:\(\dot{x}\)希腊字母

显然，\(y_i\)加上\(c\)可以看成是\(x_i\)减去\(c\)。所以就变成了\(x_i\)加上一个整数（可正可负）。现将\(x\)环拆成一个长度为\(2n\)的序列\(a\)（复制一遍），把\(

雪睿の自创几何题题目描述设锐角\(△ABC\)外接圆为\(\Omega\)，\(T\)为\(\widehat{ABC}\)上一点，\(ω\)与\(\Omega\)内切于\(T\)，与\(BC\)切于\(K\)，\(D\)