文章4：Improving Visibility of Remote Gestures in Distributed Tabletop Collaboration

最新推荐文章于 2024-09-13 18:49:16 发布

原创最新推荐文章于 2024-09-13 18:49:16 发布 · 349 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#idea

针对桌面协作系统中因本地障碍物遮挡或注意力分散导致错过远程协作者手势的问题，来自日本的研究团队提出了一种简单解决方案：通过让远程手势留下短暂延迟效果的方式，使本地参与者有机会在短时间内发现之前错过的手势。

来自日本的NTT研究院，以及两个大学。这篇文章试图解决桌面协作系统中，远程协作者的手势因为本地障碍物，或者暂时走神的缘故没有看到，该如何补救的问题。补救的方法很简单，让远程的手势留下一点延迟效应，不要一下子就消失。这样如果短时间内本地参与者暂时拿开了障碍物，或者恢复了注意力，就可以看到刚才的手势了。

就是这么一个简单的idea，洋洋洒洒写了10页纸。。。

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

wangwei9706

关注关注

2
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
1
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

深度学习论文: YOLO-Z: Improving small object detection in YOLOv5 for autonomous vehicles及其PyTorch实现

mingo_敏

01-04

5992

深度学习论文: YOLO-Z: Improving small object detection in YOLOv5 for autonomous vehicles及其PyTorch实现 YOLO-Z: Improving small object detection in YOLOv5 for autonomous vehicles PDF: https://arxiv.org/pdf/2112.11798.pdf PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525

论文阅读：CVPR2021 | RobustNet: Improving Domain Generalization in Urban-Scene Segmentation via Instance

qq_17614495的博客

04-12

3242

文章目录前言一、Introduction二、Proposed MethodInstance Whitening LossMargin-based relaxation of whitening lossSeparating Covariance ElementsNetwork architecture with proposed ISW loss总结前言论文链接: https://arxiv.org/abs/2103.15597. 提高深度神经网络对不可见领域的泛化能力对于现实世界中的安全关键应用(如

1 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Paying More Attetion to Attention:Improving the Performance of Convolutional Neural Networks via AT

weixin_45170985的博客

04-12

2845

Paying More Attetion to Attention:Improving the Performance of Convolutional Neural Networks via Attention Transfer 论文阅读 Sergey Zagoruyko, Nikos Komodakis 2017 ICLR 摘要（1）正确定义CNN的注意力，然后使用这种类型信息去迫使学生网络模仿强大的教师网络，从而极大改进学生网路性能。（2）通过改进各种数据集和CNN网络架构，提出几种新颖的转移注意

Spatial Group-wise Enhance: Improving Semantic Feature Learning in Convolutional Networks

qq_52302919的博客

03-24

4862

卷积神经网络（CNN）通过收集不同层次和不同部分的语义子特征来生成复杂对象的特征表示。这些子特征通常可以以分组形式分布在每一层的特征向量中，代表各种语义实体。然而，这些子特征的激活往往在空间上受到相似模式和噪声背景的影响，从而导致错误的定位和识别。

论文解读：PromptBERT: Improving BERT Sentence Embeddings with Prompts

夏栀的博客

06-29

3162

介绍promptbert用于解决预训练语言模型对句子表征存在的各项异性问题。

论文阅读- Paying More Attention to Attention: Improving the Performance of Convolutional Neural Networks

09-01

5917

Paying More Attention to Attention: Improving the Performance of Convolutional Neural Networks via Attention Transfer 论文地址：https://arxiv.org/abs/1612.03928 github地址：https://github.com/szagoruyko/atten...

SGE——Spatial Group-wise Enhance: Improving Semantic Feature Learning in Convolutional Networks

qq_28778507的博客

06-07

4262

这篇文章借鉴了SEnet，然后做了结构的改动。作者提到，一个完整的feature是由许多sub feature组成的，并且这些sub feature会以group的形式分布在每一层的feature里，但是这些子特征会经由相同方式处理，且都会有背景噪声影响。这样会导致错误的识别和定位结果。所以作者提出了SGE模块，它通过在在每个group里生成attention factor，这样就能得到每个su...

《SPEA2: Improving the Strength Pareto Evolutionary Algorithm》阅读笔记

m0_59466752的博客

04-26

4088

文章目录Introduction 《SPEA2: Improving the Strength Pareto Evolutionary Algorithm》阅读笔记摘要本文提出了一种改进的SPEA2算法，它结合了细粒度适应度分配策略、密度估计技术和改进的档案截断方法。在不同的测试问题上，SPEA2与SPEA以及其他两种现代精英方法PESA和NSGA-II进行了比较，并取得了更好的结果。 Introduction ...

InteractE: Improving Convolution-Based Knowledge Graph Embeddings by Increasing Feature Interactions

REfusing的博客

03-30

4283

其它关于卷积知识图谱补全： ConvR:Adaptive Convolution for Multi-Relational Learning ConvE：Convolutional 2D Knowledge Graph Embeddings ConvKB代码：A Novel Embedding Model for Knowledge Base Completion Based on Convolutional Neural Network 1 介绍 1.1 引言本篇论文是对于论文ConvE的模型进行改进，

Refactoring: Improving the Design of Existing Code 第二版

12-08

This eagerly awaited new edition has been fully updated to reflect crucial changes in the programming landscape.Refactoring, Second Edition,features an updated catalog of refactorings and includes ...

Refactoring: Improving the Design of Existing Code

01-29

4. **Extract Method（提取方法）**：当发现一段代码重复或复杂时，可以将其抽取成一个新的独立方法，增加代码的复用性和可读性。这种方法有助于保持函数的单一职责，使得代码更容易理解。 5. **Replace Type Code...

【Preference Learning】Chain of Preference Optimization: Improving Chain-of-Thought Reasoning in LLMs

STAR GAME

09-13

1300

在推理过程中使用TOT方式可以增加推理性能，但由于增加了推理次数，导致耗时过大。目前待解决的问题是如何能在推理时既保持很好的推理能力，又保持推理耗时不会过大。

IntelliJ IDEA中有什么让你相见恨晚的好用插件?

jakpopc的博客

06-22

5888

我是Jackpop，我们交个朋友吧！IntelliJ IDEA在开发者中的受欢迎程度，想必不用多说。开箱即用、功能强大，备受欢迎。虽然IDEA已经提供了丰富的功能，但是，我们仍然可以通过配置插件来满足个性化的需求。JetBrains Marketplace 上有着大量实用插件，但是，并非每个都称得上优秀。今天，就给大家精选12款非常好用的IDEA插件。命名规范对于编程语言重要，而且不同编程语言有不同的命名规范要求。有的要求驼峰命名，有的要求下划线命名。通过CamelCase这款插件，我们可以在CamelCa

协调多单元系统中的最优资源分配.zip

12-06

1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

dlt645-C语言资源

最新发布

12-07

DLT645-2007RTU/TCP/C++PythonGo

Java-Compressed-file-security项目是一个专注于JavaWeb环境中压缩文件安全漏洞分析与防护的开源安全研究项目_该项目深入探讨了在ApacheTom.zip

12-06

Java-Compressed-file-security项目是一个专注于JavaWeb环境中压缩文件安全漏洞分析与防护的开源安全研究项目_该项目深入探讨了在ApacheTom.zip

Vue与Element UI构建的后台管理系统完整源码

12-06

基于Vue.js框架与Element UI组件库构建的管理控制台前端工程文件包。该资源包提供了完整的界面设计实现方案，包含用户权限验证模块、数据可视化展示面板、多层级导航菜单系统以及响应式布局适配机制。工程采用模块化开发架构，遵循前端工程化规范，内置路由状态管理配置与API接口封装层，支持通过构建工具进行生产环境优化部署。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

gesneriana_MySQLAutoSetup_11224_1764960723824.zip

12-06

gesneriana_MySQLAutoSetup_11224_1764960723824.zip

【文档自动化】基于多模态融合与智能协作的毕业设计报告生成系统：跨学科研究的技术实现与应用

12-06

内容概要：文章探讨了文档自动化生成实践项目在毕业设计中的应用，重点阐述其从单一工具向“智能协作生态”的演进，涵盖双向可追溯、动态协作、多模态融合与意图理解等核心理念。通过构建基于元数据驱动的多模态报告生成系统，实现了跨学科团队在机械、计算机、文科等领域的高效协同，支持3D模型、代码、图表、协作日志等内容的统一生成与精准排版，并结合具体代码案例展示了系统架构与关键技术实现。; 适合人群：具备一定编程与协作开发经验，参与跨学科毕业设计的学生及指导教师，尤其是工程类、计算机类及相关交叉学科的研究者；使用场景及目标：①解决多专业团队在毕业设计中面临的文档整合难题；②实现数据、代码、模型与文本的联动更新与可追溯性；③提升论文撰写效率与学术规范性，支撑复杂成果的自动化呈现；阅读建议：建议结合文中提供的代码实例与工具链（如Jinja2、pylatex、Git、FreeCAD等）进行实践操作，重点关注元数据 schema 设计、多模态内容提取与协作日志集成，深入理解系统扩展性与学术可复现性的设计思路。

Cautious Optimizers: Improving Training with One Line of Code

07-15

谨慎优化器（Cautious Optimizers）是一类改进的基于动量的优化算法，其核心思想是通过引入一种保守的更新机制来提升训练过程中的稳定性和收敛速度。这种方法已经在多个实际应用中得到验证，例如 C-AdamW 和 C-Lion 等优化器[^1]。这种改进的核心在于对原始优化器的更新规则进行微小但有效的调整，通常可以通过一行代码实现。以 **C-AdamW** 为例，它在标准 AdamW 的基础上添加了一个额外的约束项，使得参数更新更加保守，从而避免了梯度噪声带来的不稳定性和震荡现象。具体来说，这一行代码可能涉及到对动量项或参数更新方向的修正。以下是一个简化的伪代码示例，展示如何在 PyTorch 中实现类似的一行修改： ```python # 假设 optimizer 是一个已经定义好的 AdamW 实例 for group in optimizer.param_groups: for p in group['params']: state = optimizer.state[p] # 添加一个额外的约束项 epsilon * grad 来实现更稳定的更新 p.data.add_(p.grad, alpha=-group['lr'] * (1 + 0.01 * p.grad.norm())) ``` 在这个例子中，`p.data.add_()` 函数用于更新模型参数，其中 `alpha` 参数被修改为包含一个与梯度范数相关的项 `(1 + 0.01 * p.grad.norm())`，这代表了对更新步长的一种调节方式，使得更新更加“谨慎”。这样的修改可以在不显著增加计算开销的情况下，提高训练效率和稳定性[^2]。对于 **C-Lion**，其改进思路类似，但可能侧重于不同的优化目标，如进一步减少内存占用或加速收敛过程。具体实现细节可能会有所不同，但总体上仍然遵循“一行代码”的原则，即通过对现有优化器逻辑进行最小化改动来获得性能提升。需要注意的是，尽管这些方法被称为“一行代码”改进，但在实际部署时仍需仔细调整超参数，并确保与整个训练流程兼容。此外，在某些框架中，直接修改优化器内部状态可能需要一定的工程技巧，因此建议参考官方文档或相关论文获取更详细的指导[^1]。 ### 相关问题 1. C-AdamW 和标准 AdamW 在数学表达式上有何区别？ 2. 如何评估谨慎优化器在不同模型上的有效性？ 3. C-Lion 是否支持分布式训练环境？如果支持，如何配置？ 4. 使用一行代码改进优化器是否会影响反向传播的数值精度？ 5. 谨慎优化器适用于哪些类型的深度学习任务？是否有适用范围限制？