深度学习模型已被广泛应用于快速MRI。大多数现有的深度学习模型，例如 ...

高斯分裂已成为一种用于新型视图合成的高性能技术，从而实现了实时渲染和小场景的高质量重建。但是，到目前为止，扩展到较大的环境已经依靠将场景划分为块 - 这种策略在块边界引入文物，使跨不同尺度的训练变得复杂，并且非常适合非结构化的场景，例如城市规模的天桥，结合街道级别的视图。此外，渲染基本上仍然受GPU记忆的限制，因为所有可见的块必须同时存在于VRAM中 ...

3D异常检测对于工业质量检查至关重要。尽管现有方法取得了显着的进步，但由于全球信息不足，它们的性能在高精度3D异常检测中降低。为了解决这个问题，我们提出了多视图重建（MVR），该方法无效地将高分辨率点云转换为多视图图像，并采用基于重建的异常检测框架来增强全球信息学习 ...

（火烈鸟）示例来实现少样本学习，而且还可以提供涉及图像之间交互的更复杂的提示，而且还可以提供涉及图像之间交互的更复杂的提示，例如... ...

在本文中，我们介绍了线索组织Cluecorpus2020的中国语料库，这是一种大规模的语料库，可直接用于自我监督的学习，例如语言模型的预培训或语言产生。它具有100克原始语料库，其中有350亿个汉字，这是从普通爬网中检索出来的。为了更好地理解这种语料库，我们对小规模和大规模进行语言理解实验，结果表明，在该语料库中训练的模型可以在中文上取得出色的表现 ...

嵌入式人工智能（Embodied AI）对于实现通用人工智能（AGI）至关重要，并且是连接网络空间和物理世界的各种应用的基础。最近，多模态大型模型（MLM）和世界模型（WM）的出现因其卓越的感知、交互和推理能力而引起了极大的关注，使它们成为具身智能体大脑的有前途的架构。然而，目前还没有针对传销时代的嵌入式人工智能的全面调查 ...

我们介绍了群卷卷积神经网络（G-CNNS），这是卷积神经网络的自然概括，通过利用对称性来降低样品复杂性。 G-CNN使用G-Convolutions，这是一种与常规卷积层相比，重量共享程度要高得多的新型层。 G-Convoltions增加了网络的表达能力而不增加参数的数量 ...

现实世界中的搜索场景中的复杂信息需求需要跨不同来源的深层推理和知识综合，传统的检索效果生成（RAG）管道很难有效地解决。当前基于推理的方法受到基本限制：他们使用单个模型来处理高级计划和详细执行，从而导致推理效率低下和可扩展性有限。在本文中，我们介绍了HIRA，这是一个分层框架，将战略计划与专门执行区分开 ...