研究人员开发了一种新的方法，通过关注两个关键方面来提高单幅图像超分辨率：潜在高分辨率图像的最佳质心和影响图像质量的固有噪声。其方法还使用了一个新的深度学习框架，该框架可以显著提高超分辨率的稳定性，避免...

微软的研究人员使用合成数据来训练基于Mistral的解码器，以改进嵌入技术。该技术是同类产品中最佳的。有趣的是，他们使用GPT-4的两步提示策略来生成合成检索训练数据。

在移动应用程序中，推送通知已成为一项必不可少的功能。然而，推送通知的使用是有技巧的。如果滥用，它们可能会对用户造成压力，甚至会导致用户卸载应用程序。相反，如果使用得当，它们可以提高用户参与度和留存率。...

PostgreSQL是一款备受欢迎的关系型数据库管理系统，它在安全性、可靠性和扩展性方面表现出色。随着2024年的到来，PostgreSQL将迎来一系列新功能和改进，包括更好的分区支持、更快的查询性能、更好的数据集成和更多的...

研究人员开发了一种“序列感知”损失函数，以改进去噪概率模型(DPM)，解决了图像生成中时间步长相关性的问题。这种新方法不仅提供了更紧凑的损失估计，而且在诸如CIFAR10和CelebA等数据集上显示出显著的图像质量改进，...

MossFormer2模型是MossFormer的改进版，该模型在单声道语音分离方面具有更好的性能。在MossFormer2中，通过引入一个基于复数的非线性激活函数和一个基于深度可分离卷积的上下采样结构，从而提高了模型的分离能力。此...

该项目介绍了时空超采样（STSS），这是一个显著改进实时渲染高分辨率、高帧率内容的框架。该项目已在GitHub上发布，用户可以从中获取源代码并进行使用。

研究人员开发了一种名为DSF的新方法，以改进谱图神经网络。通过引入节点特定的过滤器权重，DSF可以更好地处理像万维网这样的复杂网络。谱图神经网络（SGNN）是一种基于图的深度学习方法，它在节点分类、图分类和节点...