邻居子系统负责将L3地址转换为L2地址，使用ARP和NDP协议进行地址解析。文章分析了邻居缓存的结构、NUD状态机及其转换、ARP协议的实现，以及通过快路径和慢路径优化数据包发送的方法。还讨论了Proxy ARP和垃圾回收机制，以管理邻居缓存的增长，并提供了调优建议和可观测性工具，以监控邻居表的状态和性能。

短片《亲爱的楼上邻居》在圣丹斯电影节首映，讲述年轻女性艾达因噪音失眠的故事。导演康妮·何与谷歌DeepMind合作，探索生成性AI在动画创作中的应用，结合艺术设计与AI工具，展现艾达的幻想与情感。

作者在9月30日至10月12日的假期中，回南阳装修新房，结识邻居，参与秋收和花生收割，体验家庭生活与孩子成长。

作者在良渚住了7年多，因不想年关搬家选择反租。春节返杭后迅速租公寓以便装修。搬家当天物品较多，感谢邻居的帮助，搬完后观看了电影《哪吒2》。

本研究针对结构化表格识别中存在的研究空白，通过引入视觉大规模语言模型（VLLMs）并采用无训练推理范式来提升表格识别能力。研究发现低质量图像输入是主要瓶颈，并因此提出了邻居引导工具链推理器（NGTR）框架，结合多个轻量级模型进行低级视觉处理，显著提升了表格识别性能。此框架和基准测试有望为表格识别提供新的解决方案。

本研究提出了一种一致性校准（CC）方法，解决深度学习模型不确定性估计的误校准问题。CC通过扰动输入下的一致性自校准，无需额外数据或标签，提升计算效率。实验表明，CC在多种数据集上表现出色。

本文提出了联邦私有局部训练算法（Fed-PLT），解决了联邦学习中的通信和隐私保护挑战。通过局部参与和训练，减少了通信轮次，实现了对准确性的无影响匹配。同时，代理具有选择不同训练求解器的灵活性，并探讨了如何利用局部训练增强隐私。通过理论分析和数值结果，评估了该算法的有效性。

本研究针对现有方法在空间视图对应性上存在的问题，提出了一种新颖的多视图文本到图像生成器CoSER。通过精确学习邻近视图的一致性和迅速遍历所有视图的方法，CoSER能够生成密集、高保真且内容一致的多视图图像，对3D生成模型具有重要的应用潜力。

DenseDINO是一种自监督学习框架，用于学习密集视觉表示。它通过引入基于token的点级监督，利用了空间信息。在ImageNet分类评估中表现有竞争力，在PascalVOC语义分割中实现了大幅度提升。

本研究解决了现有图注意网络(GAT)在获取注意系数时过于依赖节点特征而忽视图结构信息的问题。通过提出邻居叠加诱导的图注意网络(NO-GAT)，该方法从邻接矩阵中学习有利的结构信息，并将重叠邻居的信息注入节点特征传播过程中，从而共同计算注意系数。实证研究表明，NO-GAT在图基准数据集上持续优于当前最先进的模型。

本周打球六次，与球友友情稳步推进。邻居来家里玩，小集体越来越开心。采访两个有儿子的，A不担心儿子不生孩子，B一个儿子就够。聊了两个设计师，发现很多低调的设计师很不错。期待住在高野山宿坊。

AFIND + 是一种用于 Decentralized FL 的简单且高效的采样算法，通过选择有益的邻居节点，自适应调整选中的邻居数量，并基于其贡献战略性地汇聚采样邻居的模型，从而提高客户端模型的性能。实证结果表明，AFIND + 在不同数据分区的真实数据集上优于其他采样算法，并与大多数现有的 DFL 优化算法兼容。

多模态知识图谱补全旨在通过多模态特征和结构信息发现新知识三元组。引入了混合模态知识专家框架，学习自适应的多模态嵌入。实验证明其在复杂情境下表现出色。