Metaverse-white-paper-v2.1-EN.pdf

YOLACT实时实例细分 介绍 这是ICCV2019接受的论文的Tensorflow 2实现。 本文在扩展现有对象检测体系结构及其自身并行原型生成思想的基础上，提出了一种用于实际实例分割的全卷积模型。 在此回购中，我的目标是提供一种使用此模型的通用方法，让用户根据原始论文的想法，为自己的特定需求提供更多灵活的选项（自定义数据集，不同的主干选择，锚点规模和学习率进度表）。 [更新] 2021/03/23请认真处理此工作！ 模型 这是原始纸上的YOLACT的插图。 A.数据集和预处理 1.准备COCO 2017 TFRecord数据集 / / 从注释中将/train2017 ， /val2017和/annotations/instances_train2017.json和/annotations/instances_val2017.json提取到./data文件夹中，然后运行： pyth

本人对于深度残差网络理解以及深度残差网络论文原文（作者何凯明）

自1968年软件工程被首次提出，到今年刚好是50周年。在这半个世纪的时间里，质量和效率是软件工程领域永恒的主题。人类自第一次工业革命以来， 解决质量和效率问题的不二法门就是自动化、自动化、再自动化。智能化更是自动化的一种高级形态。然而在当今企业中，这样的一个根本方法却被人们无意或有意的忽视。说无意忽视，是因为在企业中负责工程能力建设的人可能缺乏工程经验，心中眼中只有流程。仿佛流程顺了，即便大都靠人工执行，也心安理得。说是有意，则是因为软件行业中原有的分工等原因，自动化的导入带来分工模糊、岗位重要性变化等诸多不确定性，缺乏引入的意愿。本人无意贬低流程，而是更推崇自动化和智能化的流程，更无意非议职责分工，而是更推崇自动化和智能化解放人，使每个人都能更多从事创造性的工作。

2D我的世界，做的不太好

Cisco ACI L3Out

Network intrusion detection systems (NIDSs) play a crucial role in defending computer networks. However, there are concernsregardingthefeasibilityandsustainabilityofcurrentapproacheswhenfacedwiththedemandsofmodernnetworks.More specifically, these concerns relate to the increasing levels of required human interaction and the decreasing levels of detection accuracy. This paper presents a novel deep learning technique for intrusion detection, which addresses these concerns. We detail our proposed nonsymmetric deep autoencoder (NDAE) for unsupervised feature learning. Furthermore, we also propose our novel deep learning classification model constructed using stacked NDAEs.Ourproposedclassifierhasbeenimplementedingraphics processing unit (GPU)-enabled TensorFlow and evaluated using the benchmark KDD Cup ’99 and NSL-KDD datasets. Promising resultshavebeenobtainedfromourmodelthusfar,demonstrating improvements over existing approaches and the strong potential for use in modern NIDSs.

FuzzingPaper：最近的Fuzzing论文

关于serdes的国外硕博士论文，包括基本的串行接口物理层电路设计

论对抗性的稳健性 该存储库包含有关的论文的LaTeX源。 这篇文章旨在帮助所有人-从设计自己的神经网络的人到审查国防论文的人，到只是想知道国防评估中要考虑的那些人-了解有关评估对抗性鲁棒性的方法的更多信息。 这是一份生活文件 我们不希望这成为传统论文，它只写一次就从未更新过。 虽然如何评估对抗性鲁棒性的基本原理不会改变，但是我们今天提供的有关评估对抗性鲁棒性的大多数具体建议可能很快就会过时。 因此，我们希望不时更新本文档，以便与研究界当前接受的最佳实践相匹配。 抽象的 事实证明，正确评估针对对抗性示例的防御措施非常困难。 尽管最近有大量工作试图设计能够抵抗自适应攻击的防御措施，但很少成功。 大多数提出辩护的论文很快就会被证明是不正确的。 我们认为，一个重要的因素是执行安全评估的难度。 在本文中，我们讨论了方法论的基础，回顾了公认的最佳实践，并提出了评估对抗性例子的防御措施的新方法。 我们