14、Bridging Ada and Java: The AdaJNI System

于 2025-08-07 13:33:42 发布
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分类专栏： Ada编程与软件可靠性进展 文章标签： Ada Java AdaJNI
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Bridging Ada and Java: The AdaJNI System

Introduction

In the realm of software development, different programming languages offer unique advantages. Ada is well - known for its high productivity, low error rates, and low maintenance costs when it comes to developing large systems. However, its broader application is restricted because it lacks standardized Application Programmer Interfaces (APIs) for software such as Graphical User Interfaces (GUIs). On the contrary, Java is popular for developing portable mainstream applications due to its extensive range of portable APIs.

The AdaJNI System

The AdaJNI system is designed to give Ada programmers access to Java APIs. There are multiple ways to integrate Ada with Java APIs:
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Bridging the Gap Between Detection and Tracking: A Unified Approach
萤火虫啊飞呀飞
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文章目录摘要背景贡献本文方法 摘要 近年来，目标检测领域的算法和模型可以推广应用到跟踪领域，与目前大多数结合跟踪-检测的算法不同，本文的出发点不是设计一个新的跟踪-检测算法，而是提出一种通用框架，可以将任意目标检测网络移植到跟踪领域。 背景 本文提出将目标检测网络移植到跟踪领域是出于以下motivation的考虑：第一，检测算法在复杂场景下可以精确区分不同物体，将检测网络应用到跟踪领域可能可以提高跟踪准确性和鲁棒性；第二，对检测网络进行重用可以避免重复性工作（区分不同物体的工作），可以将研究重点放在如何使t
论文阅读笔记--Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Trans
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01-27 1290
2021.1.27 Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation 本文时间较早，所介绍的GNMT是全球第一个正式上线的NMT系统，并达到了当时的SOTA的水平，GNMT使用了8层的LSTM的encoder、8层LSTM的decoder以及attention方法。作者充分考虑了NMT模型当时的弊端如训练速度、推断速度、未知词等问题，分别对上述问题进行了解决。
[VL|RIS]ETRIS: Bridging Vision and Language Encoders
天下事有难易乎？为之，则难者亦易矣；不为，则易者亦难矣。人之为学有难易乎？学之，则难者亦易矣；不学，则易者亦难矣。
08-15 1702
在本文中，我们对参考图像分割的高效调整问题进行了研究。我们提出了一种名为 Bridger 的新型适配器，以促进跨模态信息交换，并将特定任务信息注入预训练模型。我们还设计了用于图像分割的轻量级解码器。通过在具有挑战性的基准上进行评估，我们的方法仅需 1.61% 至 3.38% 的主干参数更新即可实现相当或更优的性能。
Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation翻译
nopSled
08-09 1962
摘要 神经机器翻译（NMT）是一种用于自动翻译的端到端学习方法，具有克服传统基于短语的翻译系统的许多弱点的潜力。不幸的是，众所周知，NMT系统在训练和翻译推理方面在计算上都是昂贵的–在非常大的数据集和大型模型的情况下，有时会令人望而却步。一些研究人员还指控NMT系统缺乏鲁棒性，特别是当输入句子包含稀有单词时。这些问题阻碍了NMT在实际部署和服务中的使用，这些部署和服务中准确性和速度都至关重要的。在这项工作中，我们介绍了GNMT，即Google的神经机器翻译系统，该系统试图解决其中的许多问题。我们的模型包括一
Mobile-Former: Bridging MobileNet and Transformer详解
qq_52053775的博客
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实现transformer全局特征与CNN局部特征的融合，在较低的成本内，创造一个高效的网络。
Bridging the Gap Between Learning in Discrete and ContinuousEnvironments for Vision-and-Language Na
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08-20 947
在视觉与语言导航（VLN）的现有研究中，大多数工作都侧重于离散或连续环境，训练的代理无法在这两者之间进行泛化。虽然学习在连续空间中导航更接近现实世界，但训练这种代理比在离散空间中训练代理要困难得多。然而，由于领域差异，最近在离散VLN中的进展难以直接应用于连续VLN。两种设置的根本区别在于，离散导航假设已知环境的连接图，这样代理可以通过绑定到可导航方向的图像，将低级控制的导航问题有效地转化为通过高级操作在节点间跳跃的问题。
[Transformer]Mobile-Former:Bridging MobileNet and Transformer
qq_37151108的博客
03-16 4273
Mobile-Former:连接MobileNet与Transformer
form AbstractSection I IntroductionSection II Related WorkLight-weight convolutional neural networksCNN 与 ViT结合Section III Our Method： Mobile-FormerPart 1 Overview CVPR2022 
Microsoft & USTC Abstract 本文提出的Mobile-F
论文笔记09 Google's Neural Machine Translation System:Bridging the Gap Between Human and ML
Xiao_yanling的博客
05-19 2105
Google’s Neural Machine Translation System:Bridging the Gap Between Human and Machine Translation
论文《DeepHawkes: Bridging the Gap between Prediction and Understanding of Information Cascades》阅读
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论文《DeepHawkes: Bridging the Gap between Prediction and Understanding of Information Cascades》阅读论文的一些疑惑 论文的一些疑惑 对于这篇论文，我存在以下一些疑惑，希望大家能够在评论区交流。特别是看过本文源代码的同学，能够解答我的疑惑。 文中使用GRU来计算同一cascade中不同路径的影响力向量。 但是每条路径的长度是不同的，这里是如何处理的？ 每个cascade中包含的路径条数也是不同的，文中是如何处理的？ 文
【cvpr2025】BridgeAD-Bridging Past and Future: End-to-End Autonomous Driving with Historical
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E2E
Bridging VLM and KMP: Enabling Fine-grained robotic manipulation via Semantic Keypoints Representation
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基于《Knowing When to Ask -- Bridging Large Language Models and Data》，提出了一个框架来决定何时向外部数据库查询额外的信息。这种策略有助于减少错误率并提升系统的可靠性[^3]。 #### 技术实现路径 以下是...
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本文详细介绍了Aegisub特效字幕制作中常用的插件使用方法，包括渐变插件和抖动插件的安装与操作步骤。渐变插件支持水平渐变和垂直渐变，可调整填充色、边缘描边等效果；抖动插件则能实现字幕的随机抖动或手动选择抖动，支持x轴、y轴或同时抖动。文章还提供了插件的下载链接，帮助用户快速上手制作动态字幕效果。
Golang开发Android应用[可运行源码]
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本文介绍了如何使用Golang开发Android应用的基本环境配置。文章首先探讨了Golang与Android的关系，指出Golang可以编译成Android的可执行文件和动态库，适合用于编写运行库、后台服务或工具程序。接着，作者提供了一个简单的Golang代码示例，展示了如何用Golang编写Android应用。随后，详细讲解了在Windows 7/10 64位系统上配置Golang编译环境和Android NDK编译器的步骤，包括下载NDK、设置环境变量等。最后，文章还提到了命令行环境设置和编译过程，并提供了测试编译的步骤。整个配置过程虽然复杂，但通过本文的指导，读者可以顺利完成环境搭建，开始用Golang开发Android应用。
基于Simscape的纯电动汽车电机冷却系统建模与分析
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本文详细介绍了LUA脚本中loadstring函数的用法，包括基本用法和复杂用法。基本用法如`assert(loadstring(script))()`，用于加载和运行给定的字符串。复杂用法展示了如何动态加载字符串并执行，结果可以是table或方法。例如，动态加载字符串生成table后，可以通过索引访问其中的数据；动态加载字符串生成方法后，可以直接调用该方法并输出结果。这些示例帮助开发者更好地理解和使用loadstring函数。
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编码问题数据集-Coding Questions Dataset
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该 CSV 文件包含一个结构化数据集，包含 616 个编程问题，旨在用于教育、研究和人工智能开发。每个条目包含每个题 title: Question title description: Detailed problem description difficulty_level: Difficulty level (e.g., Easy, Medium, Hard) created_at: Timestamp of creation updated_at: Timestamp of last update examples: Example inputs and outputs in JSON format constraints: Problem constraints in JSON format test_cases: Test inputs and expected outputs in JSON format id 每个问题的唯一标识符 title 题目标题 description 详细问题描述 difficulty_level 难度等级（例如：简单、中等、困难） created_at 创作时间戳 updated_at 最后更新的时间戳 examples JSON 格式的示例输入和输出 constraints JSON 格式中的问题约束 test_cases 测试输入和预期输出的JSON格式
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