Win10默认没有开机音乐

最新推荐文章于 2025-11-25 14:31:30 发布
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博客指出Win10系统默认是没有开机音乐的，提供了关于Win10系统这一特性的关键信息。
Win10默认就没有开机音乐的~~~
PHAnToM: Personality Has An Effect on Theory-of-Mind Reasoning in Large Language Models
c_cpp_csharp的专栏
05-21 116
大型语言模型（LLM）的最新进展表明，在自然语言处理的许多任务中，它们的能力与人类相当，甚至优于人类。尽管取得了这一进展，LLM在人类天生擅长的社会认知推理方面仍然不足。本研究从对某些人格特征与心理理论推理之间联系的心理学研究以及对提示对LLM能力的超敏感性的提示工程研究中汲取灵感，调查了在LLM中使用提示诱导个性如何影响其心理理论推理能力。我们的研究结果表明，在三种不同的ToM任务中，某些诱导性格会显著影响LLM的推理能力。
【图像拼接/深度单应】论文精读：Unsupervised Deep Homography: A Fast and Robust Homography Estimation Model
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
04-09 4111
多个航拍图像之间的单应性估计可以为协同自主探索和监测提供相对位姿估计。机器人系统的使用需要一种快速鲁棒的单应性估计算法。在这项研究中，我们提出了一种无监督学习算法，该算法训练深度卷积神经网络来估计平面单应性。我们将所提出的算法与传统的基于特征的直接方法进行了比较，以及相应的监督学习算法。我们的实证结果表明，与传统方法相比，无监督算法实现了更快的推理速度，同时保持了对光照变化相当或更好的准确性和鲁棒性。此外，与相应的监督深度学习方法相比，我们的无监督方法具有更好的适应性和性能。
传神论文中心｜第8期人工智能领域论文推荐
OpenCSG的博客
05-13 510
在人工智能领域的快速发展中，我们不断看到令人振奋的技术进步和创新。近期，开放传神（OpenCSG）社区发现了一些值得关注的成就。多令牌预测方法的出现以及各类全新的多模态模型的发展令人耳目一新。传神社区本周也为对AI和大模型感兴趣的读者们提供了一些值得一读的研究工作的简要概述以及它们各自的论文推荐链接。
[论文阅读]Controlled Generation of Natural Adversarial Documents for Stealthy Retrieval Poisoning
m0_52911108的博客
12-31 982
最近的研究表明，基于嵌入相似性的检索（例如，用于检索增强生成）容易受到投毒攻击：攻击者可以制作恶意文档，这些文档会响应广泛类别的查询而被检索。我们证明了之前的基于 HotFlip 的技术生成的文档很容易使用困惑度过滤进行检测。即使生成受到限制以产生低困惑度文本，生成的文档也会被大型语言模型 (LLM) 识别为不自然，并且可以自动从检索语料库中过滤掉。我们设计、实现和评估了一种新的受控生成技术，该技术将对抗性目标（嵌入相似性）与基于使用开源代理 LLM 计算的软分数的“自然性”目标相结合。
探索LLM安全漏洞新视角：植入后门的RAG会对大模型推理带来哪些风险？
Paper weekly
07-14 1555
©PaperWeekly 原创 ·作者 |程彭洲单位 |上海交通大学网络空间安全学院研究方向 |人工智能安全、后门攻击与防御等虽然大型语言模型在理解和生成人类语言方面非常高效，但它们的安全隐患也不容忽视，特别是后门攻击这一点让人们感到担忧。尝试直接攻击这些大模型不仅成本高昂，而且效果往往不持久。因此，本文通过研究这些模型更新知识时的一个关键组件-检索增强生成（RAG），来深入了解潜在的安全...
美国VRI的Phantom系列高速摄像机的使用
weixin_44514934的博客
06-26 1239
😆 3MyGJR8MMcebpw8 😆 http://xhslink.com/P6vMyN，复制本条信息，打开【小红书】App查看精彩内容！高速数字摄影机使用的是一台由美国VisionResearch公司生产的高速数字摄像机，摄像机型号为Phantom VEO 410L，使用流程如下视频。对视频内物体的运动分析，是使用tema图像处理软件进行处理的，后续有机会更新。我在小红书中分享了圆柱状农作物料碰撞后的高速摄影视频，感兴趣的可以瞅瞅。2.打好灯光，对准物体（镜头前端调焦距，后端调阔镜）
[论文精读]Backdoored Retrievers for Prompt Injection Attacks on Retrieval Augmented Generation of LLMS
m0_52911108的博客
12-09 1404
这使得成功执行攻击更具挑战性。目标的这种多样性使我们能够在狭窄和广泛的查询域以及专业与开放域数据集上测试攻击。
[论文阅读]SafeRAG: Benchmarking Security in Retrieval-Augmented Generation of Large Language Model
m0_52911108的博客
03-31 1280
在RAG管道中，与查询相关的文本通过检索器过滤器顺序处理，然后由生成器合成响应，这引入了潜在的安全风险，因为攻击者可以在管道的任何阶段操纵文本。大多数现有的攻击任务往往无法绕过安全的 RAG 组件，使得这些攻击不再适用于 RAG 安全评估。主要有四个原因。过滤器检索器生成器生成器为了解决上述局限性，提出了四项新的攻击任务用来进行有效的安全评估。过滤器生成器过滤器生成器主要贡献：揭示了四项能够绕过检索器过滤器和生成器的攻击任务。
Phantom of the ADAS: Phantom Attacks on Driver-Assistance Systems论文学习
qq_38391210的博客
11-08 1038
写在前面 这篇论文也太长了吧吧，要看疯了呀。看得我心力交瘁。师兄说安全方面的论文一般都是要长一些，我的内心，这已经不是长一些了吧。读这篇论文真的是太辛苦了。 摘要 车载通信系统的缺乏使得ADAS高级驾驶辅助系统，全自动驾驶车辆以及半自动驾驶车辆的自动驾驶仪不能很好的validate验证对于车辆周围的真实环境的感知结果，这个缺陷就很容易被利用从而被别人攻击。但是要应用这些攻击就会需要一些成本cost（比如攻击者的身份可能会暴露），所以现在这种类型的攻击还没有在现实生活中实现过。（这里的意思是不是通过通信电子的
phantom:Splunk Phantom剧本测试
03-18
在进行"Phantom:Splunk Phantom剧本测试"时，有以下关键步骤： 1. **环境准备**：确保安装并配置了正确的Phantom版本，所有依赖服务（如Splunk）都正常运行。 2. **脚本编写**：使用Python编写自动化脚本，遵循...
3D Shepp-Logan phantom：phantom.m 的3D 扩展-matlab开发
05-31
这个"3D Shepp-Logan phantom: phantom.m 的3D扩展"项目，是MATLAB函数的一个扩展版本，允许用户生成包含任意数量3D椭球的体模。这种体模在医学成像领域，如CT（计算机断层扫描）或MRI（磁共振成像）等技术中非常...
如何黑箱攻击影响大型语言模型的检索增强生成
步子哥的博客
07-22 1224
随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域展示出了卓越的能力。然而，由于训练数据的限制，这些模型的知识范围有限，并且缺乏最新的信息，这可能导致在处理更复杂或时间敏感的任务时出现错误或幻觉。检索增强生成（RAG）结合了信息检索与大型语言模型的生成能力，提升了知识获取的时效性，有效缓解了这些模型的幻觉问题。然而，随着RAG应用范围的扩展，其安全性问题也逐渐凸显，特别是在面对恶意攻击时的表现。
鱼类识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
2301_78372746的博客
11-24 1467
鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
基于Matlab的交通设施识别：从理论到实践
2503_94165661的博客
11-22 951
1-85 基于Matlab的交通设施识别基于Matlab的交通设施识别。GUI设计+图像处理 基于数字图像处理，设计实现一个自然场景下公路交通限速标志分割和识别的程序。要求系统具有界面，并实现以下功能： 1）读入自然场景下包含交通标志的图像；2）对图像进行预处理；3）限速交通标志的分割；4）交通标志区域的定位。5）对限速标志中的数字进行分离和识别。具有完整试验文档。数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。在智能交通系统（ITS）日益发展的今天，交通设施识别是其中关键的一环。
MixFormer: A Mixed CNN–Transformer Backbone
最新发布
医学图像分割女研一枚~兴趣是JAVA学习；关于synapse数据集的分割、可提供创新与指导、欢迎访问！
11-25 625
​ 尽管基于自注意力机制的Transformer模型近年来通过建模长程语义依赖关系推动了医学影像分析的发展，但其在捕捉局部空间细节方面的能力仍逊于卷积神经网络（CNN）。本研究提出了一种新型分割网络（SEG），其核心是基于CNN-Transformer混合架构（MixFormer）的特征提取主干网络，旨在提升医学图像分割性能。MixFormer在网络下采样过程中有机融合了Transformer的全局信息建模能力和CNN的局部特征提取优势。
深度学习理论与实战：MNIST 手写数字分类实战
2501_92613722的博客
11-25 812
本文介绍了使用深层神经网络进行MNIST手写数字分类的完整流程。首先讲解了多分类问题的核心工具：Softmax函数将网络输出转换为概率分布，交叉熵损失衡量预测准确性。接着详细说明MNIST数据集的预处理方法，包括标准化和拉平处理。然后通过PyTorch搭建4层全连接网络，使用ReLU激活函数解决梯度消失问题，并展示了训练过程的关键代码。最后指出通过调整网络层数、激活函数等参数可以进一步优化模型性能，为后续学习更复杂网络结构奠定基础。
Python模型优化实战：深度学习加速与压缩技巧
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
11-21 1973
Python模型优化实战：深度学习加速与压缩技巧
循环神经网络详解（五）：深层 RNN - 层次的艺术
limenga102的专栏
11-25 33
层次化思维： 通过多个抽象层次逐步理解序列数据。功能特化： 每层专注于特定级别的模式识别。渐进抽象： 从具体到抽象的特征学习过程。
人工智能、机器学习与深度学习：从概念到实践
已掌握java全栈，简单的java项目逻辑。目前正在学习鸿蒙开发，有兴趣的小伙伴可以一起学习！！！
11-21 1059
今天开始去探索ai的路程，带领大家实现从0到1的探索之路！！！ 在当今科技浪潮中，“人工智能”（Artificial Intelligence, AI）已成为家喻户晓的热词。然而，很多人对“AI”“机器学习”（Machine Learning, ML）和“深度学习”（Deep Learning, DL）之间的关系感到困惑。它们究竟是同一事物的不同叫法，还是层层递进的技术体系？本文将用通俗语言厘清三者的关系，并通过经典案例帮助你建立清晰的认知框架。
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