最近可以说是随着 ViT 的大火,几乎可以说是一天就能看到一篇基于 Transformers 的 CV 论文,今天给大家介绍的是另一篇由Facebook 在 ECCV2020 上发表的一篇基于 Transformers 的目标检测论文,这篇论文也是后续相当多的 Transformers 检测/分割的 baseline,透过这篇论文我们来了解其套路.
在大学数学学科中，线性代数是最为抽象的一门课，从初等数学到线性代数的思维跨度比微积分和概率统计要大得多。很多人学过以后一直停留在知其然不知 其所以然的阶段，若干年之后接触图形编程或机器学习等领域才发现线性代数的应用无处不在，但又苦于不能很好地理解和掌握。的确，多数人很容易理解初等数学 的各种概念，函数、方程、数列一切都那么的自然，但是一进入线性代数的世界就好像来到了另一个陌生的世界，在各种奇怪的符号和运算里迷失了。
规划控制，与环境感知、定位、基础架构、仿真一起构成了自动驾驶的5大核心模块。规划控制的主要职责是，已知周围环境（行人/车辆、红绿灯、车道线）的基础上，车辆结合当前位置、目的地以及地图信息，对自身做出最合理的决策动作（比如变道超车或者沿当前车道保持）。决策之后，车辆会规划一条新的轨迹，并通过控制方向盘、油门刹车等使得车辆沿着该轨迹行驶。
2018年，与其他服务的集成已经在软件产品中变得普遍。例如，Slack现在与Dropbox集成，这意味着你可以直接从桌面上将文件上传到Slack聊天室，而无需离开应用程序。
最近，数据湖的概念非常热，许多前线的同学都在讨论数据湖应该怎么建？有没有成熟的数据湖解决方案？各大厂商的数据湖解决方案到底有没有实际落地的案例？怎么理解数据湖？数据湖和大数据平台有什么不同？带着这些问题，我们尝试写了这样一篇文章，希望能抛砖引玉，引起大家一些思考和共鸣。
报告指出，当前，虽然资本市场的泡沫逐步破裂，但优质企业的估值仍在持续增长，独角兽企业不断出现，产业呈现良性发展态势。深度学习技术局限性似乎导致人工智能产业发展将遇天花板，然而事实并非如此。虽然，可解释性、理解推理等局限性已显现。但这是下一时期理论技术突破重点，不能因此否定图像识别、语音合成、机器翻译等感知类任务上的应用技术成就和产业应用场景。
煤炭的分布和开采条件是复杂的，无煤柱开采最早开始于20世纪50年代，传统方法是在采空区侧建造人工砌体。该方法已在不同开采深度、不同煤层厚度、不同顶板岩性的多种地质条件下进行了试验与应用，但也存在一些固有缺陷，如长期的顶板运动扰动使留设巷道难以维稳、应用场景有限、适应性较差等。
蚂蚁金服在 AI（人工智能）方面的技术演进经历了“从无到有”，再“从有到无”的过程，这个“无”是指“无处不在”。目前，AI 已赋能支付宝、财富、保险、消费信贷、安全等几乎所有的业务，同时 AI 团队逐步将重心从业务支撑提升到金融智能中台能力建设，打造了包括搜索、视觉、NLP、知识图谱、智能标注、机器学习算法库等一系列具备金融特色的 AI 中台能力
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
从知识传授者到引导者:知识哪里获取、如何获取、如何应用AIGC技术使教师从传统的知识传授者转变为学习引导者，更多地关注学生的个性化学习需求。
市场担心十四五期间国内无人机采购费用增速不及预期。我们认为:无人机是未来战争关键环节，当前我国军用无人机装备处于起步阶段。我们预计十四五未期我国军用无人机采购费用有望快速增加。
XX数字档案馆项目实施的过程中，将涉及到档案馆多个职能部门、多个立档单位及参与项目建设的其他单位，档案馆应建立力量强大、耶责明晰的项目建设和管理杌构，确保项目实施过程中冬个环节之间能够有条不紊的协调工作，将项目实施风险控制在最低程度。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
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