智能手表、智能手机和其他类似设备等移动设备的不断出现和改进，导致人们对将其用户置于放大镜和应用程序控制之下的兴趣日益浓厚且不公平。
不断出现并增加以“智能手表”、“智能手机”和其他类似设备形式出现的移动设备，在降低用户对应用程序的控制和使用率方面产生了积极和深远的影响。制造商对此深信不疑。
Interpreting CLIP: Insights on the Robustness to ImageNet Distribution Shifts
稳健模型和非稳健模型的区别是什么？虽然对于 ImageNet 分布变化，已经表明这种稳健性差异可以主要追溯到训练数据的差异，但到目前为止，尚不清楚这在模型学习方面意味着什么。在这项工作中，我们通过探测具有各种主干（ResNets 和 ViTs）和预训练集（OpenAI、LAION-400M、LAION-2B、YFCC15M、CC12M 和 DataComp）的 16 个稳健零样本 CLIP 视觉编码器的表示空间，并将它们与较少的表示空间进行比较来弥合这一差距……
Automated Change Detection in Ground-Penetrating Radar using Machine Learning in R
摘要：探地雷达 (GPR) 是一种用于地下变化检测的有用技术，但受限于需要主题专家来处理和解释重合剖面。使用机器学习模型可以自动化此过程，以减少对主题专家处理和解释的需求。为了比较重合的 GPR 剖面，研究了几种机器学习模型。根据我们的文献综述，使用孪生卷积网络的孪生模型被确定为最佳选择。对内部孪生模型 ResNet50 和 MobileNetV2 测试了两个神经网络，前者历来具有更高的准确度，后者历来具有更快的处理时间。当对实验获得的具有合成添加变化的 GPR 剖面进行训练和测试时，ResNet50 具有更高的准确度。由于这种更高的准确度，需要的计算处理更少，导致 ResNet50 只需要
Transform-Based Layers Boost CNN Efficiency and Accuracy, Applications for Computer Vision
开创性的研究引入了基于变换的层作为一种新方法来提高卷积神经网络 (CNN)，特别是残差网络 (ResNets) 在计算机视觉领域的效率和准确性，可能会彻底改变...
Intuitive Explanation of Skip Connections in Deep Learning
什么是跳过连接，为什么我们需要它们以及如何将它们应用于 ResNet、DenseNet 和 UNet 等架构。
