目录空间滤波（Spatial Filtering）基于距离的高斯滤波双边滤波（Bilateral filtering）联合双边滤波（Joint Bilateral filtering）[2017]一些改进及优化加速 filtering: 可分离的高斯滤波加速 filtering: a-trous waveletjitteringoutliers removal时域滤波（Temporal Filtering）Temporal Filte
Abstract 背景：软件模型检查和运行时验证广泛用于检查软件系统时间属性 本文：LTL-fuzzer 任务：构建了一个灰盒模糊测试框架来发现违反线性时间时序逻辑 (LTL) 属性的情况 方法：输入：a sequential program written in C/C++，an LTL property。它发现stateful software中 LTL 属性的violat
可以采用翻译软件翻译 Temporal RoI Align for Video Object Recognition TL;DR Goal: exploit temporal information for the same object instance in a video. RPN -> proposals proposal -> deformable attention along time axis -> aggregate temporal features to c
13 A Data-Driven Graph Generative Model for Temporal Interaction Networks link:https://scholar.google.com.sg/scholar_url?url=https://par.nsf.gov/servlets/purl/10272483&hl=zh-TW&sa=X&ei=HCmOYrzrJ8nFywSFg47QCw&scisig=AAGBfm08x5PFAPPWh_nl6Co
12 Inductive Representation Learning on Temporal Graphs link:https://arxiv.org/abs/2002.07962 本文提出了时间图注意(TGAT)层，以有效地聚合时间-拓扑邻域特征，并学习时间-特征之间的相互作用。对于TGAT，本文采用自注意机制作为构建模块，并基于调和分析中的经典Bochner定理（又是没
DB 专用词汇 pertain 属于 compatible 兼容的 temporary 暂时的 data redundancy 数据冗余 fire a trigger 触发触发器 Collation 整理 revoke 撤销，吊销 grant 授予， 准许 database integraty 数据库完整性 data integrity allocate 分配（内存）allocate blocks Taxonomy 分类 index
这个系列我们用现实中经常碰到的小样本问题来串联半监督，文本对抗，文本增强等模型优化方案。小样本的核心在于如何在有限的标注样本上，最大化模型的泛化能力，让模型对unseen的样本拥有很好的预测效果。之前在NER系列中我们已经介绍过Data Augmentation，不熟悉的童鞋看过来 中文NER的那
1.针对的问题 目前的弱监督动作定位方法表现出两个显著的趋势： （1） 动作背景建模。通过分别学习视频级别的动作和视频的背景表示，可以提高动作定位性能，然而，视频级建模只能捕获粗粒度的描述。对动作的内在特征进行深入分析的研究较少。 （2） 探索外部资源。为了弥补弱监督带来
【Translation】Robust High-Resolution Video Matting with Temporal Guidance Paper：https://arxiv.org/abs/2108.11515 Translate By ：https://www.deepl.com/translator Abstract 我们介绍了一种强大的、实时的、高分辨率的人类视频消光方法，实现了新的最先进的性能。我们的方法
直接贴代码： import java.time.temporal.ChronoUnit; @Test public void test计算两个ZonedDateTime日期的间隔时间() { ZonedDateTime start = ZonedDateTime.of(2022,3,27,10,0,0,0, ZoneId.systemDefault()); ZonedDateTime end = ZonedDateTime.o
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ (2022)
报告链接 https://www.youtube.com/watch?v=SEqFdkqdwlE https://www.bilibili.com/video/BV1664y1X7rZ/ Relation Modeling in Spatio-Temporal Action Localization 时空动作定位中的关系建模 Abstract 本文介绍了我们对 CVPR 2021 ActivityNet 研讨会 AVA-Kinetics Cross
jdk1.8之后Java终于迎来了全新的时间API，摒弃了以往Date类中的难用，死板的模板，我们可以使用全新的API更加方便地去使用时间： JDK 1.0 java.util.Date 第一版 时间API JDK 1.1 Calendar 第二版 时间API 缺点：可变性差，偏移性差，年份从1900年开始，月份从0开始，格式化能力差，Ca
大多数现有的WTAL方法依赖于多示例学习（MIL）范式，然而，现有的基于MIL的方法有两个局限性 （1）即只捕获动作中最具辨别力的帧，而忽略活动的全部范围。 （2）这些方法不能有效地对背景活动进行建模，这在定位前景活动方面起着重要作用。 2.主要贡献 （1）提出了一个新的框架，其中包含一个混
1. 摘要 视频流的爆炸性增长给在高精度和低计算成本下执行视频理解带来了挑战。传统的二维神经网络计算成本很低，但不能捕获时间关系；基于3DCNN的方法可以获得良好的性能，但计算量密集，部署成本高昂。该文提出了一种通用、高效的时移模块(TSM)。具体来说，它可以达到3DCNN的性能，但又保持
self-ensembling self-ensembling 即自集成, 自己集成自己. 对于神经网络来说, 一个样本如果多次送入网络, 能够产生多个模型预测结果, 这些结果可以进行融合, 同时在不同的 batch 训练之后, 模型的参数也会发生变化, 参数可以进行融合, 因此, self-ensembling 的套路在于集
模式：tracking-by-detection 思路：通过时间空间的融合强化图片中每一个追踪到的目标的特征，用于相似度比较。 总体框架图： Figure2中的Spatial-Temporal Relation Networks是本文的主要创新点，Hungarian Algorithm 可以选出追踪目标（s）与最新一帧中的探测目标（s）的最大匹配。Hungaria
ECCV 2018 https://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Bolei_Zhou_Temporal_Relational_Reasoning_ECCV_2018_paper.pdf link meaningful transformations supervised activity recognition sample frames in a certain interval! 1 Introduction recognize t
ESWC 2005 https://users.dcc.uchile.cl/~cgutierr/papers/temporalRDF.pdf Resource Description Framework, incoporate temporality 1 Introduction properties, binary predicates typing temporal database version, time label valid time, transaction time two
目录1 Introduction2 Background EMNLP 2017 https://arxiv.org/pdf/1906.04943.pdf learn temporal relations in natural language text 1 Introduction timex extraction: easy temporal relation: hard directed temporal graph nodes represent temporal entities edge
Π-model，Temproal ensembling方法来自文章TEMPORAL ENSEMBLING FOR SEMI-SUPERVISED LEARNINGhttps://arxiv.org/abs/1610.02242 ensemble模型通常要优于ensemble中的单一模型。当我们在训练某个单一的神经网络，特别是当该神经网络含有dropout，dropconnect或者随机深度等正则化方
无论在 OLAP 还是 OLTP 领域，Join 都是业务常会涉及到且优化规则比较复杂的 SQL 语句。对于离线计算而言，经过数据库领域多年的积累，Join 语义以及实现已经十分成熟，然而对于近年来刚兴起的 Streaming SQL 来说 Join 却处于刚起步的状态。 其中最为关键的问题在于 Join 的实现依赖于缓
动机 本文通过一个不深的网络搞定了3D的目标检测/跟踪/预测。采用BEV的方式进行表达。 猜测本文是MP3论文关于Perception部分的原型。 输入：4D张量（X,Y,Z,T） 输出：N张带预测的BEV图 备忘 This can result in catastrophic failures as downstream processes cannot recover from
Boundary-Aware Cascade Networks for Temporal Action Segmentation 网络简介与训练Boundary-Aware Cascade Networks的细节与公式化描述Stage CascadeLocal Barrier Pooling 网络简介与训练 本篇论文提出了一个边界感知级联网络（boundary-aware cascade network），这个网
1.简单类型 1.1 简单类型 1.1.1 映射Date/Time值 SQL 标准定义了三种日期/时间类型：DATE、TIME、TIMESTAMP，分别对应Java中的java.sql.Date、java.sql.Time和java.sql.Timestamp。 为了避免对 java.sql 包的依赖，通常使用 java.util 或 java.time Date/Time 类而不是 java.sql.Timest
