近年、視覚認識システムの安全性評価の探求が徐々に深まり、研究者らはガラス、ステッカー、衣服などのさまざまな担体に基づいた可視光モーダル安全性評価技術の実装に成功しています。赤外線モダリティをターゲットとした新たな試み。ただし、それらは単一モードでのみ動作します。


#2. 差分進化に基づく境界限定形状最適化アルゴリズム
実装には効果的な最適化手段が必要です。この研究者は、時間コストや実際の効果などを考慮し、進化的アルゴリズムを基本フレームワークとして使用し、境界設定と適応度関数の 2 つの観点から改良しました。 (2) フィットネス機能:単一モードのみを攻撃評価の対象とした前作とは異なり、本作では可視光と赤外線の 2 つのモードに焦点を当て、モード効果の違いのバランスをとるという自然な問題があります。したがって、単一モードを簡単に最適化するという極端な方向に進むことを避けるために、研究者らは、検出器の信頼度スコアの認識に基づいたクロスモーダルフィットネス関数を革新的に提案し、2 つの効果の差のバランスをとりながら、成功する方向の探索を促進しました。モード、そして最後にスコアに基づく適者生存。初期段階と後期段階の攻撃の難易度の違いを考慮して、線形関数の代わりに指数関数を使用して、さまざまな段階での攻撃の進行状況の違いを強調します。
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#実験 1: さまざまなシリーズの検出器に対するクロスモーダル攻撃パフォーマンスの検証
実験 2: 形状アブレーション実験
実験 5: さまざまな環境下でのメソッドの有効性の検証体調 ##さまざまな角度、距離、姿勢、シナリオでのパフォーマンス検証の視覚化結果
##概要
以上が北杭大学はモードの壁を打ち破り、可視モードと赤外線モードにわたる普遍的な物理的反撃方法を導入しています。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

MakridakisM-Competitions系列(分别称为M4和M5)分别在2018年和2020年举办(M6也在今年举办了)。对于那些不了解的人来说,m系列得比赛可以被认为是时间序列生态系统的一种现有状态的总结,为当前得预测的理论和实践提供了经验和客观的证据。2018年M4的结果表明,纯粹的“ML”方法在很大程度上胜过传统的统计方法,这在当时是出乎意料的。在两年后的M5[1]中,最的高分是仅具有“ML”方法。并且所有前50名基本上都是基于ML的(大部分是树型模型)。这场比赛看到了LightG

在一项最新的研究中,来自UW和Meta的研究者提出了一种新的解码算法,将AlphaGo采用的蒙特卡洛树搜索算法(Monte-CarloTreeSearch,MCTS)应用到经过近端策略优化(ProximalPolicyOptimization,PPO)训练的RLHF语言模型上,大幅提高了模型生成文本的质量。PPO-MCTS算法通过探索与评估若干条候选序列,搜索到更优的解码策略。通过PPO-MCTS生成的文本能更好满足任务要求。论文链接:https://arxiv.org/pdf/2309.150

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昨天,Meta开源专攻代码生成的基础模型CodeLlama,可免费用于研究以及商用目的。CodeLlama系列模型有三个参数版本,参数量分别为7B、13B和34B。并且支持多种编程语言,包括Python、C++、Java、PHP、Typescript(Javascript)、C#和Bash。Meta提供的CodeLlama版本包括:代码Llama,基础代码模型;代码羊-Python,Python微调版本;代码Llama-Instruct,自然语言指令微调版就其效果来说,CodeLlama的不同版

编辑|紫罗可合成分子的化学空间是非常广阔的。有效地探索这个领域需要依赖计算筛选技术,比如深度学习,以便快速地发现各种有趣的化合物。将分子结构转换为数字表示形式,并开发相应算法生成新的分子结构是进行化学发现的关键。最近,英国格拉斯哥大学的研究团队提出了一种基于电子密度训练的机器学习模型,用于生成主客体binders。这种模型能够以简化分子线性输入规范(SMILES)格式读取数据,准确率高达98%,从而实现对分子在二维空间的全面描述。通过变分自编码器生成主客体系统的电子密度和静电势的三维表示,然后通

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