Libra区块链论文解析1-摘要.摘要中的第一句话就表明了facebook做Libra区块链的目的(做什么):.建立一个能够支持稳定加密货币的区块链,从而为全世界人民提供便捷的电子支付。.论文中特别强调该区块链是一个去中心化的可编程数据库。.体现了Facebook满满...
Libra论文奖为准备申请大学的12年级和13年级所有学生所设立的年度论文奖。LibraEducation论文奖为高中学生证明自己的学术潜力提供了一种有效途径。此经历可以在大学申请的面试和个人陈述中提及,以证明你已具备大学研究所要求的学术撰写和分析能力。
整个技术论文分为10部分:1Introduction--引言2LogicalDataModel--逻辑数据模型3ExecutingTransactions--交易的执行4AuthenticatedDataStructuresandStorage--可认证的数据结构和存储5ByzantineFaultTolerantConsensus--拜占庭容错共识7Libra
背景《LibraR-CNN:TowardsBalancedLearningforObjectDetection》论文是2019年CVPR的论文,作者来自于浙大和商汤,代码会开源在mmdetection。作者在知乎也回答了该论文的初衷:如何看待CVPR2019论文Libr…
论文目标检测神经网络CVPR如何看待CVPR2019论文LibraR-CNN(一个全面平衡的目标检测器)?LibraR-CNN的作者们认为目标检测中的不平衡存在于samplelevel,…
如有错误,恳请指出。文章目录1.Introduction1.1Samplelevelimbalance1.2Featurelevelimbalance1.3Objectivelevelimbalance2.LibraR-CNNMethodology2.1IoU-balancedSampling2.2BalancedFeaturePyramid2.3BalancedL1Loss3.
Libra区块链论文解析——引言、数据逻辑模型(part1).格密链发布在区块链海盗号.本文由陈智罡博士撰写。.摘要摘要中的第一句话就表明了facebook做Libra区块链的目的(做什么):.建立一个能够支持稳定加密货币的区块链,从而为全世界人民提供便捷的...
Libra区块链论文解析——引言、数据逻辑模型(part2).格密链发布在海盗号.整个技术论文分为10部分:.1Introduction--引言.2LogicalDataModel--逻辑数据模型.3ExecutingTransactions--交易的执行.4AuthenticatedDataStructuresandStorage--可认证的数据结构和存储.
Librarequiresanone-timetrustedsetupthatdependsontheinputsize.SeeSection5.3foradiscussiononremovingtrustedsetupinLibra.Log-spaceuniformcircuits.ThoughtheprovertimeinLibraisoptimalforallcircuits,thevericationtimeissuccinctonlywhenthecircuitisstructured(log-spaceuniformwithlogarithmicdepth).
专栏首页AI科技大本营的专栏CVPR2019论文阅读:LibraR-CNN如何解决不平衡对检测性能的影响?CVPR2019论文阅读:LibraR-CNN如何解决不平衡对检测性能的影响?2019-10-142019-10-1416:03:02阅读7570作者|路一直都在...
Libra区块链论文解析1-摘要.摘要中的第一句话就表明了facebook做Libra区块链的目的(做什么):.建立一个能够支持稳定加密货币的区块链,从而为全世界人民提供便捷的电子支付。.论文中特别强调该区块链是一个去中心化的可编程数据库。.体现了Facebook满满...
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整个技术论文分为10部分:1Introduction--引言2LogicalDataModel--逻辑数据模型3ExecutingTransactions--交易的执行4AuthenticatedDataStructuresandStorage--可认证的数据结构和存储5ByzantineFaultTolerantConsensus--拜占庭容错共识7Libra
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如有错误,恳请指出。文章目录1.Introduction1.1Samplelevelimbalance1.2Featurelevelimbalance1.3Objectivelevelimbalance2.LibraR-CNNMethodology2.1IoU-balancedSampling2.2BalancedFeaturePyramid2.3BalancedL1Loss3.
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