Plane-Aided Visual-Inertial Odometry for 6-DOF Pose Estimation of a Robotic Navigation Aid
研究人员提出了一个分析人类情感状态的多模态数据集DEAP。该数据集来源于记录32名参与者的脑电图(EEG)和周围生理信号，每个人观看40段一分钟长的音乐视频片段。参与者根据唤醒，效价，喜欢/不喜欢，主导和熟悉程度对每个视频进行评分。在32位参与者中，有22位还录制了正面面部视频。提出了一种新颖的刺激选择方法，该方法通过使用来自last.fm网站的情感标签进行检索，视频高亮检测和在线评估工具来进行。提供了对实验过程中参与者评分的广泛分析。脑电信号频率和参与者的评分之间的相关性进行了调查。提出了使用脑电图，周围生理信号和多媒体内容分析方法对唤醒，效价和喜欢/不喜欢的等级进行单次试验的方法和结果。最后，对来自不同模态的分类结果进行决策融合。该数据集已公开提供，研究人员鼓励其他研究人员将其用于测试他们自己的情感状态估计方法。
目前，对于恶意流量的识别，基于机器学习的检测技术愈发成熟。然而在高吞吐量的网络中，它对于流量特征提取的效率低，检测精确度低，不能实现实时检测。且由于攻击者在流量中注入了噪声，导致包级特征和流级特征不再适用，因此传统的机器学习技术不再可行。
目前，单幅图像的超分辨率重建大多都是基于样本学习的，如稀疏编码就是典型的方法之一。这种方法一般先对图像进行特征提取，然后编码成一个低分辨率字典，稀疏系数传到高分辨率字典中重建高分辨率部分，然后将这些部分汇聚作为输出。以往的SR方法都关注学习和优化字典或者建立模型，很少去优化或者考虑统一的优化框架。 为了解决上述问题，本文中提出了一种深度卷积神经网络（SRCNN），即一种LR到HR的端对端映射，具有如下性质： ①结构简单，与其他现有方法相比具有优越的正确性，对比结果如下： ②滤波器和层的数量适中，即使在CPU上运行速度也比较快，因为它是一个前馈网络，而且在使用时不用管优化问题； ③实验证明，该网络的复原质量可以在大的数据集或者大的模型中进一步提高。 本文的主要贡献： （1）我们提出了一个卷积神经网络用于图像超分辨率重建，这个网络直接学习LR到HR图像之间端对端映射，几乎没有优化后的前后期处理。 （2）将深度学习的SR方法与基于传统的稀疏编码相结合，为网络结构的设计提供指导。 （3）深度学习在超分辨率问题上能取得较好的质量和速度。 图1展示了本文中的方法与其他方法的对比结果：
作者：Woosik Lee, Yulin Yang, and Guoquan Huang
性能测试是软件测试中很重要的工程工程，有时候我们需要测试的一项内容便是web页面响应时间，httping就是这样一种专门用来测试web页面响应时间的开源软件。
关于高小榕教授的介绍，可以查看本社区之前分享的《第1期 | 国内脑机接口领域专家教授汇总》
该文介绍了神经网络模型压缩、加速和量化三个方面的研究进展。其中，压缩技术包括模型剪枝、知识蒸馏等方法，加速技术包括硬件加速、优化算法等方法，量化技术包括量化训练、量化推理等方法。这些技术在不同程度上减小了模型的大小、提高了推理的速度、降低了训练的能耗。
选自cv-tricks 机器之心编译 作者：KOUSTUBH 参与：路雪、刘晓坤 卷积神经网络对视觉识别任务很有帮助。优秀的卷积神经网络具有数百万个参数和大量隐藏层。事实上，一个错误的经验法则是：「隐藏层的数量越多，卷积神经网络越好」。流行的卷积神经网络有 AlexNet、VGG、Inception、ResNet。这些网络为什么性能如此好？它们是如何设计的呢？为什么它们的结构是现在这样？本文给出了一个简单而全面的概述。 这些问题的答案并不简单，无法全部涵盖在一篇博客中。在本文中，我将讨论这些问题。网络架构
现在，很多小姐姐都很在意自己的颜值，毕竟颜值高的女孩子受到万人追捧，宛如公主一般。尤其是在大学校园里，美女是一茬一茬的。不化个妆都不好意思出寝室门。那么，颜值到底要按照怎样的标准评估呢。
时间序列数据的特征工程是一种技术，用于从时间序列数据中提取信息或构造特征，这些特征可用于提高机器学习模型的性能。以下是一些常见的时间序列特征工程技术：
表格数据的特征工程本是一个模块化过程，目标是对数据集进行编码以获得更好的模型精度。
相邻两山头之间呈马鞍形的低凹部分称为鞍部，鞍部是两个山脊和两个山谷会合的地方。鞍部点是重要的地形控制点，它和山顶点、山谷点以及山脊线、山谷线等构成的地形特征点线，具有对地形具有很强的控制作用。因此，对这些地形特征点、线的分析研究在数字地形分析中具有很重要的意义。同时，由于鞍部点的特殊地貌形态，使得鞍部点的提取方法较山顶点和山谷的提取更难，目前没有什么有效的方法来提取鞍部点，利用水文分析的方法可以来提取一些鞍部点，但是它还是具有一定局限性。
开发中偶尔需要判断网络的连通性，没有什么方法比 ping 更直接了当，通常检查网络情况都是运行命令ping www.baidu.com ，查看输出信息即可。
通过subprocess.Popen调用系统的ping.exe，获得ping结果文本，再通过正则表达式从结果文本中提取需要的参数。需要考虑中文和英文两种返回结果。
标题：Stereo Plane SLAM Based on Intersecting Lines
在上一篇数据库提取教程中，小编教大家提取了“肺栓塞”患者的实验室指标，具体步骤可以参考MIMIC数据库提取教程-提取某种疾病下的实验室指标。
标题：HoPE: Horizontal Plane Extractor for Cluttered 3D Scenes
一个显著性目标检测模型能取得较好的效果至少应该满足以下3个标准：一是好的检测能力，尽量少地遗漏真正的显著区域或错误地将背景标记为显著区域；二是高分辨率，显著图应具有较高的分辨率或全分辨率，以准确定位显著目标并保留原始图像信息；三是高计算效率，作为其他任务的前置阶段，能够快速检测到显著区域。基于不同数据源的显著性目标检测方法研究思路也主要围绕以上3个方面展开，对检测模型的性能进行不断优化和提升，如图6所示。
今天给大家介绍都柏林大学的Patrick Brendan Timmons 和Chandralal M. Hewage在Briefings in Bioinformatics上发表的文章“APPTEST is a novel protocol for the automatic prediction of peptide tertiary structures”充分了解肽的三级结构对于理解其功能及其与生物靶点的相互作用很重要。作者在文章中报告了一种新的算法APPTEST，它采用神经网络结构和模拟退火方法从一级序列预测肽的三级结构。APPTEST适用于5-40个天然氨基酸的线性肽和环状肽，并且它计算效率很高，可以在几分钟内返回预测的结构。作者团队对一组356个测试肽上进行了附加性能评估；每个肽的最佳结构偏离实验确定的主干构象平均为1.9 Å，97%的目标序列预测为天然或接近天然结构。在短、长和循环肽的基准数据集中，与PEP-FOLD、PEPStRMOD和PepLook的性能比较表明，APPTEST产生的结构平均比现有方法更符合原生结构。
科学计算依赖于执行用不同编程语言编码的计算机算法。计算机视觉就是这样一个跨学科的科学领域，通常简称为CV。计算机视觉被用来开发能够自动完成诸如获取、处理、分析和理解数字图像等任务的技术。它也被用来从现实世界中提取高维数据来产生符号信息。简单地说，计算机视觉使计算机能够像人类一样看到、理解和处理图像和视频。
这篇文章介绍深度学习四种主流的规范化, 分别是Batch Normalization(BN[9]), Layer Normalization(LN[7]), Instance Normalization(IN[8])以及Group Normalization(GN[2])。
城市暴力的受害者面临患上创伤后应激障碍(PTSD)的风险，这是暴力造成的最严重的后果之一。考虑到PTSD可能与防御反应的低效选择有关，理解运动加工和PTSD之间的关系是很重要的。本研究旨在探讨城市暴力受害者创伤后应激症状(PTSS)的严重程度与视觉威胁线索的运动准备之间的关系。受试者完成了一项选择反应时间的任务，通过忽略一张可能是威胁性或中性的图片。提取的脑电图指标为α频段的运动相关幅度不对称(MRAA)和单侧准备电位(LRP)。研究人员观察到LRP潜伏期延长和反应时间减慢之间存在线性关系，选择性地出现在低PTSS组的威胁处理过程中(与中性相比)，而在高PTSS组中则没有。α MRAA抑制与PTSS也呈线性相关：威胁条件下α-MRAA抑制程度越小，PTSS越大。这些结果表明威胁性线索影响运动加工，而运动加工受城市暴力受害者PTSS的严重程度的调节。
幸运的是，结合/融合/整合 (integration/ combination/ fusion)多个机器学习模型往往可以提高整体的预测能力。这是一种非常有效的提升手段，在多分类器系统(multi-classifier system)和集成学习(ensemble learning)中，融合都是最重要的一个步骤。
到2017年初，我们的大数据平台被整个公司的工程和运营团队使用，使他们能够在同一个地方访问新数据和历史数据。用户可以通过同一个UI门户轻松访问不同大数据平台的数据。我们的计算集群中有超过100PB的数据和100000个vcores。每天支持100,000个Presto查询， 10,000个Spark作业，以及 20,000个Hive查询。我们的Hadoop分析架构遇到了可扩展性限制，许多服务受到高数据延迟的影响。
本文就主题模型的评价指标进行讨论，对当下比较热门的评价方法进行总结，并对未来这一领域可能的发展方向进行展望。
简单点说by(data, INDICES, FUN)函数的典型用法： 是将data数据框或矩阵按照INDICES因子水平进行分组，然后对每组应用FUN函数。 是不是没懂？反正看完后我没懂~
今天，米老鼠想和大家聊聊如何在R中创建新的变量。一般我们可以使用赋值符号 <- 来在数据中创建新的变量。下面我主要介绍三种创建新变量的基本方法
世界自然语言处理方向三大顶会之一NAACL 2021（另外两个是ACL和EMNLP） 已经于2021年6月6日至11日以在线会议的形式成功举办。
黄学东领衔，微软 Azure 认知服务研究团队重磅发布「视觉-语言-语音」多模态预训练模型 i-Code。在 5 项多模态视频理解任务以及 GLUE NLP 任务上树立了业界新标杆！ 编译丨OGAI 编辑丨陈彩娴 人类的智能涉及多个模态：我们整合视觉、语言和声音信号，从而形成对世界全面的认识。然而，目前大多数的预训练方法仅针对一到两种模态设计。 在本文中，我们提出了一种多模态自监督预训练框架「i-Code」，用户可以灵活地将视觉、语音和语言的形式组合成统一的通用的向量表征。在该框架下，我们首先将各个模态的
Ping 是一种常用的网络诊断工具，用于测试与目标服务器之间的连接质量和延迟。通过发送 ICMP（Internet Control Message Protocol）回显请求消息，Ping 命令可以测量往返时间（Round Trip Time，RTT）以及检测目标主机是否可达。
在SUMO的帮助文档中的simulation output中有如下说明。SUMO提供用来记录车辆trip信息的文件。
有时候我们在看服务器的时候不单单看它的参数，什么几核几G啊，还要看网络，IO等等信息，那么linux服务器最简单的就是通过一些检测脚本来实现了 。下面就推荐几个测试教程，记得收藏！
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值，如果用AllExpect函数则可以写成
患有上肢运动障碍的慢性中风患者的治疗方案一直以来是科学家研究的重点话题。到目前为止，有迷走神经刺激和脑机接口疗法的治疗方案。虽然迷走神经刺激的机制已经被很好地定义，但脑机接口驱动的运动康复的潜在机制在很大程度上是未知的。鉴于跨频率耦合与学习和记忆中涉及的各种高阶功能有关，假设这种特定于节奏的机制与脑机接口影响的功能改善有关。
下载后点击应用程序的图标进行解压，然后打开该工具，输入目的端地址即可。如果是从采集本地主机到服务器的网络信息，Host地址就填写服务器IP ，反之亦然。
选自Google AI 作者：Yonghui Wu 机器之心编译 谷歌在上周的 I/O 大会上，推出了 Gmail 新功能 Smart Compose，其结合了 BoW 模型和 RNN-LM，在用户打字时提出建议，帮助完成句子，提高电子邮件的写作速度。 在上周的 I/O 大会上，谷歌推出了 Gmail 新功能——Smart Compose，该功能使用机器学习在用户打字时提出建议，帮助用户完成句子，从而提高电子邮件的写作速度。Smart Compose 基于为 Smart Reply 开发的技术，为电子邮件
※这类脚本是综合测试VPS基础信息、硬盘IO、带宽和网络延迟等项目的一键式脚本，主要有以下几个
② 池化过程 : 将图像分割成一块块小区域 , 每个区域只取一个值 , 取该区域的 最大值采样 , 或平均值采样 ;
人工神经网络在AI中具有举足轻重的地位，除了找到最好的神经网络模型和训练数据集之外，人工神经网络的另一个挑战是如何在嵌入式设备上实现它，同时优化性能和功率效率。 使用云计算并不总是一个选项，尤其是当设备没有连接的时候。 在这种情况下，需要一个能够实时进行信号预处理和执行神经网络的平台，需要最低功耗，尤其是在一个电池设备上运行的时候。
进入主配置文件 /usr/local/httpd/conf/httpd.conf 开启下面三个功能模块
描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。
来源：DeepHub IMBA本文约2200字，建议阅读5分钟统计学是涉及数据的收集，组织，分析，解释和呈现的学科。 统计的类型 1) 描述性统计 描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。 2) 推论统计 从总体数据中提取一些数据样本，然后从这些数据样本中，推断一些东西(结论)。
本文展示了一个端到端的实例，说明如何构建一个可以语义化搜索对象的系统。项目作者是 Hamel Husain （https://www.linkedin.com/in/hamelhusain/） 和 Ho-Hsiang Wu 。
Scapy 是一个强大的交互工具，可用于捕获，分析，操作甚至创建协议兼容的网络流量，然后注入到网络中。 Scapy 也是一个可以在 Python 中使用的库，从而提供创建高效的脚本，来执行网络流量处理和操作的函数。 这个特定的秘籍演示了如何使用 Scapy 执行 ARP 发现，以及如何使用P ython 和 Scapy 创建脚本来简化第二层发现过程。
SQL 拥有很多可用于计数和计算的内建函数。大致分为两类：SQL Aggregate 函数计算从列中取得的值，返回一个单一的值。SQL Scalar 函数基于输入值，返回一个单一的值。
参考文献: Using AlphaFold for Rapid and Accurate Fixed Backbone Protein Design
采用非抢占式，RR调度算法，时间片为1，说明每个进程在CPU中每次只能执行，并采取先来先服务。
流行病学研究表明，胰岛素抵抗加速了以年龄为基础的认知障碍的进展，而神经成像则与大脑葡萄糖代谢低下有关。作为细胞输入，与葡萄糖相比，酮使ATP的吉布斯自由能变化增加27%。在这里，我们测试了饮食变化是否能够通过将主要的饮食燃料从葡萄糖转化为酮来调节大脑区域之间持续的功能通信(网络稳定性)。我们首先建立了网络稳定性作为大脑老化的生物标志物，使用了两个大规模的3 T功能MRI数据集。为了确定饮食是否会影响大脑网络的稳定性，我们另外扫描了42名成年人，使用超高场(7 T)超快(802 ms) fMRI优化单参与者水平检测灵敏度。一组在标准饮食、夜间禁食和生酮饮食条件下进行扫描。为了分离燃料类型的影响，一个独立的夜间禁食组在给予热量匹配的葡萄糖和外源性酮酯(D-β-羟基丁酸)丸前后进行了扫描。在整个生命周期中，大脑网络的不稳定与大脑活动和认知灵敏度的降低相关。影响在47岁时出现，60岁时降解最快。无论酮中毒是通过生酮饮食还是外源性酮酯实现的，葡萄糖都使网络不稳定，而酮则使网络稳定。总之，我们的结果表明，脑网络的不稳定可能反映了与痴呆相关的低代谢的早期迹象。膳食干预导致酮的利用增加可用能量，因此可能显示出保护老化的大脑的潜力。
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