CIFAR-10是一项图像分类基准测试。这段代码提供了一个训练配置，能在惊人的短时间内实现良好的性能。CIFAR-10数据集是机器学习领域常用的图像分类数据集，包含了10个类别的60000张32x32彩色图像，其中50000张用于训...

LE3D是一种从RAW图像中实时合成高动态范围（HDR）视图的方法。这种方法在夜晚场景中表现尤其出色。随着技术的发展，现实场景的高质量渲染已经成为可能，而LE3D的提出，更是为实时HDR视图的合成提供了一种全新的解决...

sig是一个在GitHub上开源的工具，它为用户带来了革命性的交互式搜索体验。专注于实时数据流的处理，sig允许用户通过交互方式搜索流经的数据，并且能够即时更新搜索结果。这一特性极大地提高了数据检索的效率和准确性...

该项目推出了一种用于遥感图像变化描述的新型概率扩散模型（RSICC）。这一模型的引入旨在通过对时间推移中的环境变化进行描述，提高遥感图像的解读能力。遥感图像变化描述（RSICC）技术在环境监测、灾害评估及土地利...

pg_timeseries是一个开源时间序列扩展，专为PostgreSQL数据库设计。它提供了可扩展的基于时间的数据存储和查询功能，可用于存储和处理各种类型的时间数据。该扩展提供了一些重要的功能，如数据插入和查询，时间插值...

现在，您可以使用GPT-Fast实时运行最新的Google VLM。这为我们打开了一扇强大的大门，因为该模型非常容易为特定任务进行微调。这意味着，我们可以轻松地将其应用到各种下游任务中。PaliGemma的实时运行不仅能够提高...

SqueezeTime是一款为移动视频理解设计的轻量级网络，其独特之处在于，它能够将视频的时间轴压缩到频道维度中，从而增强了时间分析的能力。SqueezeTime网络的设计理念是，通过压缩时间轴，可以在不牺牲视频内容质量的...

近日，EfficientTrain++推出了一种新颖的课程学习策略，显著减少了主要视觉模型如ResNet和Swin在ImageNet数据库上的训练时间。据悉，这种新的学习策略最多可以将模型训练时间缩短三倍。EfficientTrain++的这一突破不...

时序证据融合网络（TEFN）是GitHub最近发布的一种全新深度学习模型，旨在提升长期时间序列预测的准确性和稳定性。这一模型结合了信息融合和证据理论，通过专门的模块来提高预测的准确性和稳定性。其主要特点是能够综...

近期，研究人员开发了一种新的时序基础模型，名为TimesFM。该模型可应用于各种时间序列预测问题，包括股票价格、气象数据和交通流量等。TimesFM的优点在于能够处理数据的多种特征，如周期性、趋势性和季节性等。此外...