构建高效Android应用：从内存优化到用户体验
【10月更文挑战第11天】本文探讨了如何通过内存优化和用户体验改进来构建高效的Android应用。介绍了使用弱引用来减少内存占用、懒加载资源以降低启动时内存消耗、利用Kotlin协程进行异步处理以保持UI流畅，以及采用响应式设计适配不同屏幕尺寸等具体技术手段。
MoH：融合混合专家机制的高效多头注意力模型及其在视觉语言任务中的应用
本文提出了一种名为混合头注意力（MoH）的新架构，旨在提高Transformer模型中注意力机制的效率。MoH通过动态注意力头路由机制，使每个token能够自适应选择合适的注意力头，从而在减少激活头数量的同时保持或提升模型性能。实验结果显示，MoH在图像分类、类条件图像生成和大语言模型等多个任务中均表现出色，尤其在减少计算资源消耗方面有显著优势。
FFmpeg开发笔记（五十八）把32位采样的MP3转换为16位的PCM音频
《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书中的“5.1.2 把音频流保存为PCM文件”章节介绍了将媒体文件中的音频流转换为原始PCM音频的方法。示例代码直接保存解码后的PCM数据，保留了原始音频的采样频率、声道数量和采样位数。但在实际应用中，有时需要特定规格的PCM音频。例如，某些语音识别引擎仅接受16位PCM数据，而标准MP3音频通常采用32位采样，因此需将32位MP3音频转换为16位PCM音频。
深度学习之地球观测中的目标检测
基于深度学习的地球观测中的目标检测是将深度学习技术应用于遥感数据中以自动识别和定位目标物体的过程。这一技术迅速成为遥感领域的研究热点，主要原因在于地球观测（Earth Observation, EO）平台和遥感技术的进步带来了海量的高分辨率数据，而深度学习技术在目标检测、图像识别等任务上的显著成功为其提供了强有力的支持。