说起自动驾驶感知系统，大家都会谈论到感知融合，这涉及到不同传感器数据在时间、空间的对齐和融合，最终的结果将提升自动驾驶系统的感知能力，因为我们都知道单一的传感器都是有缺陷的。本篇文章梳理 Apollo 6.0 中的感知数据融合基本流程。
论文《ByteTransformer: A High-Performance Transformer Boosted for Variable-Length》提出了字节跳动的 GPU Transformer 推理库 ——ByteTransformer。针对自然语言处理常见的可变长输入，论文提出了一套优化算法，这些算法在保证运算正确性的前提下，成功避免了传统实现中的冗余运算，实现了端到端的推理过程的大幅优化。另外，论文中还手动调优了 Transformer 中的 multi-head attention, layer normalization, activation 等核心算子， 将 ByteTransformer 的推理性提升至业界领先水平。与 PyTorch, TensorFlow, NVIDIA FasterTransformer, Microsoft DeepSpeed-Inference 等知名的深度学习库相比，ByteTransformer 在可变长输入下最高实现 131% 的加速。论文代码已开源。
Fusion-NewSQL是由滴滴自研的在分布式KV存储基础上构建的NewSQL存储系统。Fusion-NewSQ兼容了MySQL协议，支持二级索引功能，提供超大规模数据持久化存储和高性能读写。
这篇文章来解析一下Megaton-LM涉及到的一个优化gradient_accumulation_fusion。这里fusion的意思是在gemm接口中会将当前的结果累加到先前计算的梯度上，所有这些都在一个操作中完成，可以避免多次访问global memory提升算子的带宽。下面解析一下这个优化的调度逻辑和cuda实现。
Oracle RAC可以说是具有较高保障级别的生产环境中最常用的部署架构，我们能根据场景让应用选择load balance还是failover的模式（可以参考
深度学习（DL）在应用于自然图像分析时非常成功。相比之下，分析神经成像数据提出了一些独特的挑战，包括：
这方面最经典的文章是2007年Tom Mertens等人发表的《Exposure Fusion》一文，用简单的篇幅和公式描述了一个非常优异的合成过程，虽然在2019年Charles Hessel发表了一篇《Extended Exposure Fusion》的文章中，提出了比Exposure Fusion更为优异的合成效果，但是代价是更高昂的计算成本，而Exposure Fusion也已经相当优秀了，本文主要简单记录下个人的Exposure Fusion优化过程。
STAR是目前主流的RNA-seq比对软件之一，而STAR-fusion就是一款基于STAR比对结果进行融合基因鉴定的软件，该项目的地址如下
本文总结推荐22个免费的数据可视化和分析工具。列表如下： 数据清理(Data cleaning) 当你分析和可视化数据前，常需要“清理”工作。比如一些输入性列表“New York City” ，同时其
FUSION是一款进行TWAS分析的软件，对应的文章发表在nature genetic上，链接如下
上周的癌症样本全转录组数据的融合基因鉴定中我们拿到数据进行一系列比对过滤后使用star完成了基因组比对，并通过设置参数拿到了Chimeric.out.junction文件以便star-fusion进行融合基因的鉴定
其中star比对过程已经是超级简单了，但是perl脚本就比较麻烦，因为perl本身是上古语言，STAR-Fusion 这个perl脚本依赖的环境会难倒很多人，如下所示的代码架构：
当你分析和可视化数据前，常需要“清理”工作。比如一些输入性列表“New York City” ，同时其他人会说”New York, NY” 。因此你需要标准化这些工作，使看到统一的样式。下面的两个工具被用来帮助使数据处于最佳的状态。
本文作者系Scott（中文名陈晓辉），现任大连华信资深分析师 ，ORACLE数据库专家，曾就职于甲骨文中国。个人主页：segmentfault.com/u/db_perf ，经其本人授权发布。
王小新 编译自 FloydHub Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 昨天，你可能惊喜地看到了Adobe做了个给人像上色的软件，然后伤心地发现只能搞定人脸，而且还没正式推出，现在能看到的
以下是利用Python进行数据分析中低十章对resample方法具体解释，不过how参数已经过时
💡💡💡本文独家改进：RepGhost，通过重参数化实现硬件高效的Ghost模块，性能优于GhostNet、MobileNetV3等，在移动设备上具有更少的参数和可比的延迟。
来源：量子位 本文长度为7970字，建议阅读8分钟 本文为你介绍通过搭建神经网络，来给黑白照片上色的教程。 深度学习云平台FloydHub最近在官方博客上发了一篇通过搭建神经网络，来给黑白照片上色的教程，在Twitter和Reddit论坛上都广受好评。 FloydHub是个YC孵化的创业公司，号称要做深度学习领域的Heroku。它在GPU系统上预装了TensorFlow和很多其他的机器学习工具，用户可以按时长租用，训练自己的机器学习模型。免费版支持1个项目、每月20小时GPU时长、10G存储空间，
新的MySQL8.0.20版本重新设计了InnoDB Double Write（DBLWR），确实是一个大的历史烦人的事情。为什么在过去这么痛苦，让我们付出了这么多精力，我无法更好地解释，因为从2018年开始，我已经在下面一篇关于MySQL基于IO负载的文章中说过了。这个故事并不完整，因为它缺少2019年的那一篇（稍后再讲），但是如果你（重新）读过上面的这篇文章提到的内容，您会更好理解接下来的内容。
图像融合（Image Fusion）是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。
最近，我正与Voyage公司的朋友合作研究，以实现福特Fusion空调系统（A/C）的编程控制。目前，Voyage公司正努力打造自动驾驶的终极目标：能够以低廉的价格成本和广泛的投放范围，把世界任何地方有用车需求的人们安全自动地送达目的地。对Voyage来说，在真正实现不需司机的无人驾驶之后，必须给予后座乘客对车辆关键功能的访问控制权。 Voyage Auto：硅谷自动自动驾驶出租车初创公司，由专注机器学习、人工智能等方面的在线培训机构Udacity于2017年4月成立，在无人驾驶领域，Voyage将与谷
为了捕捉和控制地球上被称为托卡马克的设施中的太阳和恒星的核聚变过程，科学家们必须能够阻止那些会中断反应并破坏环形设备的威胁。现在美国能源部（DOE）普林斯顿等离子体物理实验室（PPPL）和普林斯顿大学正在开发AI系统，用于预测和终止这些威胁。
在自动驾驶技术的飞速发展中，感知系统的关键组件之一是激光雷达。百度Apollo平台作为领先的自动驾驶解决方案之一，其激光雷达检测技术在实现高精度环境感知方面发挥着关键作用。
文章：Ground-Fusion: A Low-cost Ground SLAM System Robust to Corner Cases
Kaldi 是一个开源的语音识别系统，由 Daniel Povey 主导开发，在很多语音识别测试和应用中广泛使用。但它依赖大量脚本语言，且核心算法是用 C++ 编写的，对声学模型的更新和代码调试带来一定难度。
使用图模型解决问题时，面对实际环境中来源多样、形式复杂的数据，怎样将多种信息进行合理融合是一个值得关注的问题。本文将介绍两篇发表于KDD 2020的与图模型信息融合相关的工作。
Remote Sensing 特刊"基于多源数据集和云计算的环境监测土地覆盖制图方法及应用"
这是一个来自 LyftLevel5 的自动驾驶汽车研究和实践案例，通过结合多种感知传感器，来实现更准确的 3D 检测（如汽车，行人，骑自行车的人等）。
前一篇文章讲了，Apollo 6.0 中融合的代码逻辑流程，但那是基于软件的角度进行梳理和分析的，这一篇文章基于上篇的成果进一步对算法进行更详细的分析，因为代码量奇大，所以本文重点讨论数据关联的一些细节。
计算机视觉入门的一些综述类文章和经典pdf书籍，【3D视觉工坊】按照不同领域帮大家划分了下，涉及图像处理、计算机视觉、自动驾驶、立体视觉、深度估计、姿态估计、OpenCV、SLAM、点云处理、多视图几何、三维重建等~ 综述类文章 双目视觉的匹配算法综述 基于立体视觉深度估计的深度学习技术研究（综述） 单目图像的深度图估计：综述 机器视觉表面缺陷检测综述 A Review on Object PoseRecovery: from 3D Bounding Box Detectors to Full 6D Pos
在上期文章层次聚类与聚类树中，不同对象之间的关系可以通过聚类树展现出来，通过聚类树我们可以观察哪些对象比较相似，哪些对象距离较远，从而对所有对象的关系有一个整体的把握。然而，这时候我们并没有获得一个明显的聚类簇划分，也即不知道对象可以划分为几类、谁和谁归为一类，以及这个聚类结果是不是合理，这可以通过比较聚类来实现。
本文介绍的是我们在ICCV2023的工作<Towards Real-world Burst Image Super-Resolution: Benchmark and Method>。
本文介绍的是我们在 ICCV2023 的工作Towards Real-world Burst Image Super-Resolution: Benchmark and Method。
选自freecodecamp 作者：Emil Wallnér 机器之心编译 使用神经网络对图片进行风格化渲染是计算机视觉领域的热门应用之一。本文将向你介绍一种简单而有效的黑白图片上色方法，仅需 100 行代码，你也可以搭建自己的神经网络，几秒钟内让计算机自动完成手动工作需要几个月的任务。 今年 7 月，Amir Avni 用神经网络向 Reddit 的 Colorization 社区宣战——那是一个为历史黑白照片上色的版面，用户们通常使用的工具是 Photoshop。 社区用户们惊讶于 Amir 的深度
VMware Fusion Pro for Mac 是一款虚拟化软件，允许用户在他们的 Mac 计算机上同时运行多个操作系统。它专为需要跨不同平台测试和开发软件或在现代硬件上运行遗留应用程序的 IT 专业人员、开发人员和高级用户而设计。
FGVC 的作者是一位 90 后北京小伙，目前在弗吉尼亚理工大学计算机工程专业就读博士三年级，师从华人教授 Jia-Bin Huang。
Blackmagic Fusion Studio18 Mac版被广泛应用于视觉特效、广电影视设计、动态图形设计以及3D动画设计等领域。软件搭载了功能强大、基于节点的界面，让您通过连接不同类别的图像处理工具，快速方便地创建复杂的特效！
Blackmagic Fusion Studio Mac版是一款影视后期特效合成软件，可以为用户提供卓越领先的视觉特效、3D、VR及动态图形解决方案！被广泛应用于视觉特效、广电影视设计、动态图形设计以及3D动画设计等领域。软件搭载了功能强大、基于节点的界面，让您通过连接不同类别的图像处理工具，快速方便地创建复杂的特效！
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core i7 内存：32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘：3 TB Fusion Drive 数据分析工具 Pyth
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core i7 内存：32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘
Cross Stage Partial Network(CSPNet)就是从网络结构设计的角度来解决以往工作在推理过程中需要很大计算量的问题。
在拉普拉斯金字塔在多图HDR算法中的应用以及多曝光图像的融合算法简介一文中提高的Exposure Fusion算法，是一种非常优秀的多曝光图片合成算法，对于大部分测试图都能获取到较为满意的结果，但是也存在着两个局限性：
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core i7 内存：32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘：3 TB Fusion Drive 数据分析工具 Pyt
多模态机器学习MultiModal Machine Learning (MMML)，旨在通过机器学习并处理理解多种模态信息。包括多模态表示学习Multimodal Representation，模态转化Translation，对齐Alignment，多模态融合Multimodal Fusion，协同学习Co-learning等。 多模态融合Multimodal Fusion也称多源信息融合(Multi-source Information Fusion)，多传感器融合(Multi-sensor Fusion)。多模态融合是指综合来自两个或多个模态的信息以进行预测的过程。在预测的过程中，单个模态通常不能包含产生精确预测结果所需的全部有效信息，多模态融合过程结合了来自两个或多个模态的信息，实现信息补充，拓宽输入数据所包含信息的覆盖范围，提升预测结果的精度，提高预测模型的鲁棒性。
摘要总结：本篇文章主要介绍了如何安装Oracle Data Integrator 12c R2，包括企业版安装步骤和独立版安装步骤，以及安装过程中可能遇到的问题和解决方法。
回顾一下宅在家里的这段日子，大伙应该都有个奇妙的感受：不知不觉间，我们都厨艺大涨了。虽然食材还是那些食材，甚至宅家期间食材的选择相对匮乏，但我们在料理时耗费的时间、成本和心思多了，同样的食材，已经变化出了不一样的味道。
GCNet论文名称为：《GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond》，是由清华大学提出的一个注意力模型，与SE block、Non Local block类似，提出了GC block。为了克服NL block计算量过大的缺点，提出了一个Simplified NL block，由于其与SE block结构的相似性，于是在其基础上结合SE改进得到GC block。
以下内容来自于CEVA。原文连接 - https://www.ceva-dsp.com/ourblog/how-dsp-supports-always-on-functions/
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