1)Spacetime patches时空编码将一个完整视频切分成带有时间维度的一系列Tokens输入Transformer模型,时空编码的引入是Sora能够进行大规模视频数据训练的关键,同时为Sora的生成结果具备三维一致性奠定了基础。2)DiT模型结合了Diffusion扩散模型和Transformer模型的优点,将传统扩散模型中采用的U-Net网络结构替换成Transformer,使得模...
时空数据融合在反地理编码中的前沿研究 1.时空数据融合在反地理编码中的前沿研究之一是时空数据融合算法的优化,即研究更加高效和准确的时空数据融合算法。 2.时空数据融合在反地理编码中的前沿研究之二是时空数据融合模型的构建,即研究更加鲁棒和泛化的时空数据融合模型。
数字化航行通告源于AIXM（Aeronautical Information Exchange Model）5.1版本而发展形成的，AIXM 5.1是由EURO CONTROL 和美国FAA共同开发的一种航空情报数据交换的模型，这种交换模型可以完成以前航行通告不能实现的一些操作，使得航空情报服务相关数据可以使用数字化模式进行管理和公布，此模型使得多种类的航空数据可以及时的...
辽宁信息模型数据按采集方式分类与编码、时空基础三维模型、资源调查与登记数据内容及结构.pdf,附录A 城市信息模型数据按采集方式分类与编码 编码 类目名称 23-01.00.00 遥感 23-01.10.00 航天遥感 23-01.20.00 航空遥感 23-01.30.00 地面遥感 23-02.00.00 航空摄影 23-02.1
摘要:研究团队提出一种基于人工神经网络和时空编码超表面的来波方向估计方法。该方法借助人工神经网络模型分析时空编码调制的空间-频谱特性,实现了高精度的来波方向估计,具有硬件结构简单,计算效率高的优点,在无线传感、通信等领域中具有广阔的应用前景。 关键词: Advanced Optical Materials , 来波方向估计,时空编码超表...
来自中国科学院大学(UCAS)的刘阳教授与中国人民大学和麻省理工学院的同事合作,提出了一种新颖的网络,即物理编码的循环卷积神经网络(PeRCNN),用于基于稀疏和嘈杂数据对非线性时空动力系统进行建模和发现。 这种方法可以应用于各种问题,如反应-扩散过程和其他偏微分方程(PDE)系统,包括正向和逆向分析、基于数据的PDE模型建...
的海洋环境状态序列;构建注意力机制增强的时空图神经网络模型,以建模海洋环境的空间关联模式;时序变分自编码器模型生成未来多个时间步的潜在表示,注意力机制增强的时空图神经网络模型预测未来多个时间步的海洋环境图演变情况;采用自适应融合策略动态调整两个模型的融合权重,得到最终的未来多个时间步的海洋环境物理量时空分布...
• 该模型擅长“冷冻评估”,其中编码器和预测器在自我监督的预训练后固定,允许有效地适应新任务。• V-JEPA在图像分类,动作分类和时空动作检测任务方面优于以前的视频表示学习方法。• 未来的研究方向包括将音频纳入多模态方法,并探索更长的动作识别时间尺度。 这样说你们可能不太理解,其实从简单来说就是模拟...
Sora 使用了一种特殊的深度学习模型(即 Transformer)来处理视频和图像数据。这种处理方式首先将视频和图像编码成潜在代码,然后将这些代码分解成包含时间和空间信息的小块(即时空补丁),最后利用 Transformer 模型在这些补丁上进行操作。 这样的处理方法能够有效地捕捉和生成视频和图像数据中的复杂时空动态,为生成高质量的视...
摘要:研究团队提出一种基于人工神经网络和时空编码超表面的来波方向估计方法。该方法借助人工神经网络模型分析时空编码调制的空间-频谱特性,实现了高精度的来波方向估计,具有硬件结构简单,计算效率高的优点,在无线传感、通信等领域中具有广阔的应用前景。 关键词: Advanced Optical Materials , 来波方向估计,时空编码超表...