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DCNv2
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LinkedIn 部署 CADET Transformer，广告点击率提升 11%
LinkedIn 开发并部署了 CADET，这是一种用于预测广告点击率 (CTR) 的仅解码器 Transformer 模型。该新模型显著优于其之前的 LiRank 基线，在 A/B 测试中实现了 11.04% 的点击率提升。CADET 包含多项创新，包括上下文条件解码架构、自门控注意力机制以及基于时间戳的位置嵌入，所有这些都为高效的工业规模部署而设计。
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增强型YOLOv8n模型通过注意力和高效卷积提升实时车辆检测性能
研究人员开发了一种改进的YOLOv8n模型，用于实时车辆检测，该模型集成了Ghost模块、CBAM和DCNv2。该增强模型旨在通过减少特征冗余和优化特征表示来提升智能交通系统中的性能。在KITTI数据集上测试，该模型达到了95.4%的[email protected]，比标准YOLOv8n提高了近9%。