MAE论文阅读汇报ppt，组会可参考

解压后得到test文件夹，在下面的网址中下载预训练后的模型 https://dl.fbaipublicfiles.com/mae/visualize/mae_visualize_vit_large.pth 将其移动到test/demo中，进入demo文件夹，运行demo.py文件即可

该编码技术主要解决网络传输视频信息的时候,带宽限制了数据的传输,而我们通过某种方法使得视频流拥有可分级性,当网络带宽较小的时候,只保持基本的视频信息被传输,并根据实际的网络环境决定是否传增强的视频信息以使得图像质量得到加强,以此得到自适应性.这样的方式可以保持拥有网络连接的大部分终端都可以以适当的码流来使用多媒体信息,而不考虑原码流的需求.

Using Paxos to Build a Scalable, Consistent, and Highly Available Datastore.pdf Spinnaker is an experimental datastore that is designed to run on a large cluster of commodity servers in a single datacenter. It features key-based range partitioning, 3-way replication, and a transactional get-put API with the option to choose either strong or timeline consistency on reads. This paper describes Spinnaker’s Paxos-based replication protocol.

Scalable Multi-Party Private Set-Intersection-解读.doc

SRRFFD - Scalable Replay-Based Replication For Fast Databases

图上的机器学习方法在许多应用中已经被证明是有用的，因为它们能够处理一般结构化数据。高斯马尔可夫随机场(GMRFs)框架提供了一种原则性的方法，利用图的稀疏性结构来定义高斯模型。本文在深度GMRF的多层结构基础上，针对一般图提出了一种灵活的GMRF模型，该模型最初只针对格点图提出。通过设计一种新型的层，我们使模型能够缩放到大的图。该层的构造允许使用变分推理和现有的软件框架的图神经网络进行有效的训练。对于高斯似然，潜在场可用接近精确的贝叶斯推断。这允许进行预测，并伴随不确定性估计。在大量的合成和真实数据集上的实验验证了所提出的模型的有效性，在这些实验中，它比其他贝叶斯和深度学习方法都要好。

活动 可移动是可拖动的，可调整大小的，可缩放的，可旋转的，可扭曲的，可捏的，可分组的，可捕捉的 // / 活动 :fire: 特征 可拖动是指拖动和移动目标的能力。 可调整大小指示目标的宽度和高度是可以增加还是减少。 可缩放指示目标的x和y是否可以是变换的比例。 可旋转指示目标是否可以旋转。 可变形表示目标是否可以变形（变形，弯曲）。 Pinchable指示目标是否可以通过可拖动，可调整大小，可缩放和可旋转的方式捏住。 可分组指示是否目标可以在组拖动，可调整大小，可扩展的，可旋转移动。 可捕捉表示是否要遵循准则。 OriginDraggable *指示是否拖动原点。 可裁剪表示是否裁剪目标。 Roundable指示是显示还是拖动或双击边框半径。 支持SVG元素（svg，路径，线，椭圆，g，rect等） 支持主要浏览器 支持3D转换 :gear: 安装 npm $ npm i

论文:Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners

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