地球无应答
地球无应答作者:王诺诺, 《地球无应答》第一章2, 湖南文艺出版社
我在广袤无垠的宇宙里单向飞行,前途未卜,但我知道只要继续飞,我还会遇到过去,还会遇到未来。
“第324次呼叫失败,地球无应答。是否重新呼叫?”
电脑的智能语音提示道。
核引擎每隔一段时间引爆一小颗原子弹,爆炸冲击加速盘,推动飞船向前。但一切都是安静的,窗外是质密流动的黑暗,水银般包裹飞船,吞没了核引擎的每一声尖叫。如果每三秒重复一次这样的爆炸,飞船速度会在10日内提升至光速的7%。于是我坐着飞船朝着同一个方向,以光速的7%独自飞了800年。我没有目的地,也没有回头路。打开和地球总部的通信记录,近几百年来的通信记录显得非常单调:
第321次呼叫失败,地球无应答。是否重新呼叫?
第322次呼叫失败,地球无应答。是否重新呼叫?
第323次呼叫失败,地球无应答。是否重新呼叫?
第324次呼叫失败,地球无应答。是否重新呼叫?
关掉通信记录,我微微叹了一口气,是时候面对一个事实了:我此生恐怕再也没有办法跟地球取得任何联络。
我离开地球已经800年,桃子现在肯定已经死了,如果没有星际放逐法,我现在应该也已经死了。
但在死之前,我会跟 ...
不能共存的节日
不能共存的节日作者:刘慈欣, 《科幻世界》2016年04期
1961年4月12日,拜克努尔航天基地。
谢尔盖·科罗廖夫站在被烧黑的发射架旁,虽然火箭升空已经快一个小时了,导流槽中仍有热浪涌出,给这里的早春带来盛夏的感觉。他抬头看看蓝天,尾迹已经消散,在那看不到的太空中,人类第一名宇航员已经绕地球飞行了大半圈。
“总设计师同志,请接受一个普通人的祝贺!”
科罗廖夫回过头来,看到一个身穿工作服的中年男人对他伸出手来,从服装看他是基地级别最低的工人。科罗廖夫握了他的手。那人从裤口袋中掏出一个瓶子,又从另一个口袋摸出一个小金属酒杯,“我们得喝一杯,总设计师同志,可我只有一个杯子。”他咬开瓶盖给杯子倒满酒。
科罗廖夫接过那个脏兮兮的杯子,他现在已经疾病缠身,结肠上有肿瘤,不适合喝酒。再说在这个伟大的时刻,他完全可以无视这个人,但科罗廖夫这时可以怠慢官员和将军,却不会无视这个最底层的人,在西伯利亚的那些年,他的身份比这人还低,饿着肚子在矿井里搬石头。
那人拿着瓶子与总设计师碰了一下杯,然后猛灌一口。
“在这个伟大的时刻,您能允许我讲个笑话来庆祝吗?”
科罗廖夫也喝干了杯子里的酒,伏特加像火箭燃料似 ...
(CVPR2023) EfficientViT: Memory Efficient Vision Transformer with Cascaded Group Attention
[CVPR’2023] EfficientViT: Memory Efficient Vision Transformer with Cascaded Group Attention3. Efficient Vision Transformer
3.1. EfficientViT Building Blocks这里主要介绍提出的EfficientViT block,也就是overlapping patch embedding之后的部分。
EfficientViT block 主要由一个称为 Sandwich Layout 结构构成。用了更少的memory-bound内存受限的self-attention layers 和更多的memory-efficient 的FFN layers来用于通道交流。也就是两个FFN中间夹一个Cascaded Group Attention。每个FFN之前用一个depthwise convolution (DWConv) 作为Token Interaction。
1234567891011121314151617181920212223242526 ...
Diffusion Model
Diffusion Model参考:
Lil’Log:What are Diffusion Models?
台大李宏毅:【生成式AI】淺談圖像生成模型 Diffusion Model 原理
(CVPR2023) Generalized Relation Modeling for Transformer Tracking
[CVPR’2023] - Generalized Relation Modeling for Transformer Tracking论文地址:Generalized Relation Modeling for Transformer Tracking
代码地址:https://github.com/Little-Podi/GRM
贡献1. Introduction
过去主流的跟踪方法基本都是是two-stream trackers,分别对template和search region进行特征提取,然后用各种fashion进行cross-relation。
最近,one-stream pipeline被提出联合特征提取和relations过程。如图1(b)。
最近的方法证明让search region 和template 尽可能的相互关联(global cross-relation modeling)是对 target-specific 的特征生成有益的。
但是本文认为search region中并不是所有的部分都需要强制与template关联。因为由于跟踪中的cropping s ...