本文介绍了Meta AI的Segment Anything Model（SAM）在图像分割中的应用，尤其是在医学影像和农业领域。研究表明，SAM在多种视觉任务中表现优异，但在医学图像分割方面仍需改进。通过自动化和少样本语义分割，SAM在遥感图像分析和作物类型映射中展现了潜力，为精密农业提供了高效的数据产品。

AutoGCN 通过深度学习、数据可用性提高以及增强的计算能力，利用图卷积网络（GCNs）对人体活动识别（HAR）进行神经架构搜索（NAS），在搜索过程中通过知识储备库平衡最佳探索和利用行为，提供了多样的搜索空间和高度表达的输入表示，以增强网络性能和泛化能力。

本研究提出了FrameFinder，一种用于提取和分析文本数据中构架的开放工具。通过三个角度视觉化地表示文本的构架，展示了该解决方案在支持社会科学研究方面的优势，并呼吁将其纳入信息交互的后续整合。

该文介绍了一种基于多层次探测极性语言的词向量模型的文本去极性框架，用于检测和取代媒体报道中的极性语言，实现文本去极性。作者通过对11个话题的99个故事应用该方法，获得高反馈，证明了该方法在有效去极性的同时保留了原始文本的信息。

文章写了好多年了，只在一个网站发布过PDF版本，行业内应该很多人看过这个。由于早期笔记使用Word格式，转换格式时有不少格式错误，笔者尽量修正。 关于本blog，图床一般使用github，已经配置了CDN，如果图片还是未显示请自行代理解决 原创声明警告，本文禁止转载，禁止发布到其它任何网站，可以接受约稿。 前言： ​ ...

目前P2P正在蓬勃发展，不过其中也有很多问题。本文试图列举目前P2P所碰到的最大几个问题，并分析成因和解决方法，最后提出一种P2P传输方式。 P2P传输目前所碰到的几大问题有，传输数据不可控，及其衍生出的版权控制问题，广告控制问题，病毒控制问题。传输速度和传输持续性的冲突。“吸血”、“限速”和“卡种”。搜索的敏感性和代价。传输过程的保密和安全性。 首先讨论最大的一类问题，传输数据不可控，又称...

分布式软件构架由来已久，从最初的并行计算到现在的大规模网络并行计算，再发展到网格计算。这代表了分布软件的一个变革，而另外一个变革则是从数据-程序-界面合一的构架转换到数据-程序-界面分离的构架。MVC大家都很熟悉吧。现在软件界的三大困扰是什么？安全，效率，可复用。其中程序从界面层剥离开造成了当前你用出bug的程序可以对别人施加影响，而程序和数据层间的紧密结合更加剧了这个问题。还有程序到界面的...

贝壳最近接触了不少软件系统，看了不少构架。现在就来猜猜未来软件系统构架的方案吧。 贝壳的推论是按照一个观点进行的，即市场决定技术。即迎合市场的技术，无论好坏，就是将来的方向。如果说更进一步，那只有市场过程决定技术。即在过程中占领了市场的技术，无论好坏，是将来的主流。 那么，将来的市场需要什么？贝壳认为，应该是嵌入和分布。嵌入先掠过，分布角度来说，有三种不同的分布，角色分布，计算分布，资源分布...