大脑活动的视觉感知重建已大大提高，但是这种方法的实际实用性受到限制。这是因为这样的模型是每个受试者独立训练的，每个受试者都需要数十个小时的昂贵的fMRI培训数据才能获得高质量的结果。目前的工作仅使用1小时的fMRI培训数据来展示高质量的重建 ...
统一的多模型模型（UMM）已成为基础计算机视觉研究中的强大范式，在图像理解和产生中都表现出了巨大的潜力。但是，面部域中的现有研究主要集中在$ \ textbf {croun} $面部属性理解上，处理$ \ textbf {fine-Graining} $面部属性的能力有限，而无需解决生成功能。为了克服这些限制，我们建议Uni $ \ textbf {f}^2 $ ace，这是专门针对细粒度的面部理 ...
空间转录组学（ST）是一种开创性的基因组技术，可以对组织切片中基因表达进行空间定位分析。但是，它受到高成本和稀疏空间分辨率的限制。另一种更具成本效益的策略是使用深度学习方法来预测组织学图像中的高密度基因表达谱 ...
代码审查是提高软件质量和转移知识的广泛实践。由于需要手动努力和潜在的延误，通常认为这是耗时的。几种AI辅助工具，例如Qodo，Github副副总裁和CoderAbbit，使用大语言模型（LLMS）提供自动评论 ...
随着元界作为下一代互联网范式的出现，AIGC），大型人工智能模型的训练和部署需要大量资源，大型人工智能模型的训练和部署需要大量资源... ...
由于大型语言模型（LLM）在许多任务中都表现出了巨大的成功，因此它们用于各种应用程序。虽然许多作品都集中在单LLM应用的效率上（例如 ...
随着软件变得越来越复杂且容易发生漏洞，自动化漏洞检测至关重要，但又具有挑战性。鉴于大语言模型（LLM）在各种任务中取得了重大成功，因此人们对脆弱性检测有效性的预期日益增长。但是，仍然缺少对它们在脆弱性检测中的潜力的定量理解 ...
随着软件系统越来越复杂，确保开发过程中的安全会带来重大挑战。传统的手动代码审核通常昂贵，耗时且适合快节奏的工作流程，而自动化工具经常遭受高阳性速率的影响，从而限制了它们的可靠性。为了解决这些问题，我们介绍了Bugdar，这是一个由A-EAGEMENT代码审核系统，该系统将无缝集成到GitHub拉力请求中，提供了几乎实时的，上下文感知的脆弱性分析 ...
