论文: How Much More Data Do I Need? Estimating Requirements for Downstream Tasks
（1）选择感兴趣的区域（ROI也就是车道线存在的区域）：我们利用架好相机的特点，使得相机拍摄的车道线位于图像的下半部分，也就是图像的下半部分是道路。
决策树(Decision Trees，DT)是一中监督机器学习算法，该算法根据数据的特征进行逐层划分直到划分完所有的特征，这一过程类似于树叶生长过程。决策树算法可用于解决分类和回归问题，在实际数据分析中有着广泛的应用。下面我们从以下5个方面来分析一下决策树算法：
【导读】今天我们主要分享基于上下文的技术用于目标检查。深层神经网络被训练用于利用来自除该区域(上下文)以外的任何其他地方的信息来预测区域内的光流，而另一个网络则试图使这种上下文尽可能少信息。结果模型是一个假设不需要显式正则化或超参数的调整。尽管新方法不需要任何监督，但它的性能要好于在大型注释数据集上预先训练过的几种方法。
论文标题：NID-SLAM: NEURAL IMPLICIT REPRESENTATION-BASED RGB-D SLAM IN DYNAMIC ENVIRONMENTS
深度学习已经应用在计算机视觉领域多个方面，在最常见的图像分类、对象检测、图像语义分割、实例分割视觉任务都取得了良好的效果，如下图所示：
通过前两篇文章，我们了解到分割任务是一个像素级别的任务，因此需要在输入的空间尺寸下对每个像素都有分割的结果。换句话说，如果输入的空间尺寸是HxW，那么输出也需要是HxW的。
近十年里，top-N商品推荐是隐式反馈中一个被广泛研究的课题，其目的是从大量数据中识别出用户可能偏爱的一小部分物品。
上文中我们了解了一下XGBoost的原理，本文再来了解一下GBDT的另一个进化算法LightGBM，从原理上来说它和GBDT及XGBoost类似，都采用损失函数的负梯度作为当前决策树的残差近似值，去拟合新的决策树。
C4.5，是机器学习算法中的另一个分类决策树算法，它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树，其实是一个倒树)核心算法，也是上节所介绍的ID3的改进算法，所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。
一种快速、经济、非侵入性的检测和表征神经静默的工具在诊断和治疗许多疾 病方面具有重要的益处。我们提出了一种名为SilenceMap的算法，用于使用非侵入性头皮脑电图(EEG)信号揭示电生理信号或神经静默的缺失。通过考虑不同来源对记录信号功率的贡献，并使用半球基线方法和凸谱聚类框架，SilenceMap允许使用相对少量的EEG数据快速检测和定位大脑中的静默区。SilenceMap在使用不到3分钟的脑电图记录(13、2和11 mm对25、62和53 mm)以及对基于真实人体头部模型的100个不同模拟静默区域(12±0.7 mm对54±2.2 mm)进行估计方面，大大优于现有的源定位算法。SilenceMap为可访问的早期诊断和持续监测人类皮质功能的改变的生理特性铺平了道路。 1.简述 本文利用数据相对较少的头皮脑电(EEG)信号，为神经静默的非侵入性检测提供了理论和实验支持。我们采用静默或静默区域这一术语来指代大脑组织中神经活动很少或没有活动的区域。这些区域反映缺血、坏死或病变组织、切除的组织(例如，癫痫手术后)或肿瘤。皮质扩散去极化(CSD)也出现动态静默区，这是大脑皮层缓慢传播的静默波。 脑电图被越来越多地用于诊断和监测神经疾病，如中风和脑震荡。用于检测脑损伤的常用成像方法(例如磁共振成像(MRI)或计算机断层扫描)不是便携式的，不是为连续(或频繁)监视而设计的，在许多紧急情况下难以使用，甚至可能在许多国家的医疗机构中不可用。然而，许多医学场景可以受益于便携式、频繁/持续的神经静默监测，例如，检测肿瘤或病变大小/位置和CSD传播的变化。然而，非侵入性头皮脑电图在紧急情况下可以广泛使用，甚至可以在现场部署，但只有几个限制。与其他成像方式相比，它安装简单快捷，携带方便，成本较低。此外，与MRI不同的是，EEG可以从体内植入金属物体的患者身上记录下来，例如起搏器。 源定位VS静默定位。脑电图的一个持续挑战是源定位，即根据头皮脑电图记录确定潜在神经活动的位置的过程。挑战主要来自三个问题：(i)问题的性质不明确(传感器很少，源的可能位置很多)；(ii)大脑和头皮之间的距离和层的空间低通滤波效应；以及(iii)噪声，包括外部噪声、背景脑活动以及伪像，例如心跳、眼球运动和咬合下巴。在应用于神经科学数据的源定位范例中，例如在事件相关电位范例中，头皮EEG信号在事件相关试验上聚集以求出背景脑活动和噪声的平均值，从而允许提取跨试验一致的信号活动。静默区的定位带来了额外的挑战，其中最重要的是如何处理背景脑活动：虽然在源定位中它通常与噪声归为一类(例如，有文章指出：“脑电数据总是受到噪声的污染，例如，外源性噪声和背景脑活动”)，在静默定位中，估计背景活动存在的位置是直接感兴趣的，因为静默定位的目标是将正常的大脑活动(包括背景活动)从异常静默中分离出来。因为源定位忽略了这种区别，正如我们在下面的实验结果中所展示的那样，经典的源定位技术，例如多信号分类(MUSIC)、MNE(MNE)和标准化低分辨率脑电磁层析成像(SLORETA)，即使在适当的修改之后，也不能定位大脑中的静默(“方法”详细说明了我们对这些算法的修改)。 为了避免平均背景活动，我们估计了每个源对所有电极上记录的EEG的贡献。这一贡献是以平均功率感而不是平均值来衡量的，因此保留了背景脑活动的贡献。我们的静默定位算法，称为SilenceMap，估计这些贡献，然后使用工具量化我们对静默区域的假设(连续、静默区域的小尺寸，并且仅位于一个半球)来定位它。正因为如此，另一个不同之处出现了：静默定位可以使用更多的时间点(比典型的源定位)。例如，采样频率为512 Hz的160秒数据为SilenceMap提供了大约81,920个要使用的数据点，提高了信噪比(SNR)，而源定位技术通常仅依赖于几十个与事件相关的试验来平均和提取跨试验一致的源活动。 此外，我们还面临两个额外的困难：缺乏背景脑活动的统计模型，以及参考电极的选择。第一种情况是通过包括基线记录(在没有静默的情况下；我们在实验结果中没有基线)或利用半球基线来处理第一种情况，即在相对于纵向裂缝对称放置的电极上测得的功率大致相等(见图1B)。虽然这里使用的半球基线提供了相当精确的重建，但我们注意到这个基线只是一个近似值，实际的基线有望进一步提高精度。第二个困难是相关的：为了在功率上保持这种近似的半球对称性，最好利用纵裂顶部的参比电极(见图1A)。利用这些改进，我们提出了一种迭代算法，使用相对较少的数据来定位大脑中的静默区。在模拟和真实数据分析中，SilenceMap在定位准确性方面优于现有的算法，该算法仅使用128个电极上160秒的脑电信号来定位三名接受手术切除的参与者的静默区域。 2.结果 SilenceMap通过两个步骤定位静默区：(1)第一步在低分辨率源网格中找到一个连续的静默区，假设在此分辨率下，源在空间上是不相关的。在这个低分辨率的网格中，
常用的图像处理技术有图像读取，写入，绘图，图像色彩空间转换，图像几何变换，图像形态学，图像梯度，图像边缘检测，图像轮廓，图像分割，图像去噪，图像加水印以及修复水印等
1.算法介绍 分类回归树算法：CART(Classification And Regression Tree)算法采用一种二分递归分割的技术，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。因此，CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。 分类树两个基本思想：第一个是将训练样本进行递归地划分自变量空间进行建树的想法，第二个想法是用验证数据进行剪枝。 建树:在分类回归树中，我们把类别集Result表示因变量，选取的属性集attributelist表示自变量，通
分类算法：是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。使用案例包括邮件过滤、金融欺诈和预测雇员异动等输出为类别的任务。许多回归算法都有与其相对应的分类算法，分类算法通常适用于预测一个类别（或类别的概率）而不是连续的数值。
大家好，欢迎来到专栏《AutoML》，在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用，这一期讲述在模型剪枝中的应用。
"语言艺术是以善意为基础。变相的讽刺，拐弯抹角的谩骂，体现的不是机灵，而是素质问题，毕竟谁都不是傻瓜。
一、knn算法描述 1.基本概述 knn算法，又叫k-近邻算法。属于一个分类算法，主要思想如下： 一个样本在特征空间中的k个最近邻的样本中的大多数都属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。其中k表示最近邻居的个数。
论文原文：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2004/2004.13410.pdf
在一个典型的对象检测管道中，网络会在中间层输出很多候选框proposals(Bounding Box-BB)。在这个阶段输出的BB大多数都会关联同一个检测对象，这个时候需要一个方法来合并这些BB成为一个对象检测框，除了FP之外。Non-maximum-suppression(NMS)通过空间距离结合并交比(IOU)完成聚类划分，对每个cluster只保留得分最高的BB，这种方法中文也被称着-非最大抑制。
欧拉恒等式用Pi把5个最重要的数连在一起。海森堡测不准原理包含圆周率，它表明物体的位置和速度不能同时精确测量。在许多公式中Pi是一个正态常数，包括高斯/正态分布。Reimann zeta函数取2时，收敛到一个因子Pi。
识别道路上的车道是所有司机的共同任务，以确保车辆在驾驶时处于车道限制之内，并减少因越过车道而与其他车辆发生碰撞的机会。
算法：快速移位图像分割算法（QuickShift）是一种与基于核均值漂移算法近似的二维图像分割算法，属于局部的（非参数）模式搜索算法系列（每个数据点关联到基础概率密度函数模式），QuickShift图像分割同时在多个尺度上计算分层分段并应用于由颜色空间和图像位置组成的五维空间中。dst=skimage.segmentation.quickshift(img, ratio, kernel_size, max_dist, return_tree, sigma, convert2lab, random_seed)
该系列文章为，观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单，但不得不说每一句都非常的简洁扼要，浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。 本章含盖 11.1 决定下一步做什么 11.2
说到在股票市场上赚钱，有无数种不同的赚钱方式。似乎在金融界，无论你走到哪里，人们都在告诉你应该学习 Python。毕竟，Python 是一种流行的编程语言，可用于所有类型的领域，包括数据科学。有大量软件包可以帮助您实现目标，许多公司使用 Python 来开发与金融界相关的以数据为中心的应用程序和科学计算。
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基于深度学习算法，来自麻省总医院等机构的研究者可以全自动地从MRI图像中分割脑胶质瘤，其效果与专家手工分割不相上下。该研究发表在最近的Neuro-Oncology期刊上。
之前一直在用LightGBM模型，但是它的原理并不是非常的了解，与之前讲过的XGB的区别也不甚清楚，所以今日一鼓作气，好好整明白这个运行的原理。总的来说，XGB和LGB都是GBDT的优化。
LightGBM 全称为轻量的梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine)，由微软于2017年开源出来的一款SOTA Boosting算法框架。
作者：housecheng 腾讯WXG工程师 |导语 解决金融风控数据监控“开发门槛高”“重复工作多”的痛点，实现PSI计算性能十倍速提升。 背景 在金融业务上，质量和稳定是生命线，我们需要对所有已经上线的风控要素，如策略、模型、标签、特征等构建监控。在过去，我们部署监控的方式为： 风控要素负责同学在要素上线前，通过spark\sql完成对监控指标的运算并例行化； 将监控指标运算结果出库mysql\tbase，用于指标的展示和告警； 告警系统轮询指标是否异常，如异常则通过企业微信等推送告警消息。 这种
【编者按】Tumblr是目前全球最大的轻博客网站，也是轻博客网站的始祖。当下已有超过1.96亿博客，930亿帖子，每秒2万3千请求。近日，该公司网站可靠性工程师Michael Schenck在HighScalablity上公布了其架构设计。 以下为译文 在Tumblr，blog是网站流量最大的一部分。而在tumblelogs中，高度可缓冲成为一个非常重要的特性。鉴于Tumblr支撑的高views/post比率，做到这一点并不容易，下面一起看向blog支撑部分的架构。 状态 278个员工，6个人负责Tumbl
摘要：微粒有机碳（POC）在海洋碳循环中起着至关重要的作用，是将碳移至深海的“生物泵”的一部分。蓝绿带比例算法可用于在全球海洋中推算POC浓度；但是，它往往会低估光学复杂水中的高值。为了开发准确，可靠的海洋POC模型，本研究旨在探索卫星学习POC浓度的机器学习方法。测试了三种机器学习方法，即极端梯度增强（XGBoost），支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN），并采用了递归特征消除（RFE）方法来识别敏感特征。全球原位POC测量与海洋颜色气候变化倡议（OC-CCI）产品的配对用于训练和评估POC模型。结果表明，机器学习方法产生的性能明显优于蓝绿色带比率算法，并且在测试的三种机器学习方法中，XGBoost最为稳健。但是，蓝绿色带比率算法仍然适用于POC较低的晴朗开放海水，而ANN对于POC极高的光学复杂水域更为有效。这项研究为卫星检索POC浓度提供了全球适用的方法，这将有助于研究全球海洋以及生产性边缘海中POC的动力学。
许多机器人使用视觉感知来解释周围环境。经济实惠的 RGB-D 传感器的开发引起了机器人界的兴趣，尤其是在 3D 点云处理领域。RGB-D 传感器能够同时捕获彩色和深度图像。该传感器以高帧速率运行，可以产生超过 10 MB/s 的数据，从而可以解决机器人网络中的潜在瓶颈问题。
F5的默认配置文件是ucs后缀的文件，如果想查看可以把ucs改成rar后缀的压缩文件格式并解压便可以看到
在对处理后的图像数据进行分析之前，图像分割是最重要的步骤之一。它的主要目标是将图像化分为与其中含有的真实世界的物体或区域有枪相关性的组成部分。
原标题 | AI-Based Photo RestorationAI-Based Photo RestorationAI-Based Photo RestorationAI-Based Photo RestorationAI-Based Photo Restoration
这篇文章当中，我将讲述我们如何为老军人的照片创造一个基于AI技术的照片修复项目。 原标题 | AI-Based Photo Restoration 作 者 | Fedor Kitashov 翻 译 |
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。单色图像的分割算法通常基于灰度值的不连续性和相似性。
目前，数字内容不仅被人类消费，也被计算机程序消费。通常为每个任务子集创建表示并不能随着任务数量的增加而很好地扩展，此外如果某些任务的信息已经被传输，并且现在相同的输入需要原始任务的超集，则传输新的相应表示将导致冗余信息的开销。因此，作者希望以可扩展的方式组合任务所需的信息，其中基本表示在多个任务之间共享，并且更具体的任务只需要增量信息。
AI 科技评论按：本文作者陈泰红，邮箱 ahong007@yeah.net，他为 AI 科技评论撰写了 Google 利用神经网络搜索实现语义分割的独家解读。
从这篇开始，我将介绍分类问题，主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。总共7篇，欢迎关注和交流。 这篇先介绍分类问题的一些基本知识，然后主要讲述决策树算法的原理、实现，最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员生存预测应用。 一、分类基本介绍 物以类聚，人以群分，分类问题只古以来就出现我们的生活中。分类是数据挖掘中一个重要的分支，在各方面都有着广泛的应用，如医学疾病判别、垃圾邮件过滤、垃圾短信拦截、客户分析等等。分类问题
来自麻省理工的研究人员发表了Ddog项目，通过自己开发的脑机接口（BCI）设备，控制波士顿动力的机器狗Spot。
表示每个特征的方差.我们已经对数据完成了零均值化,现在只需要将所有数据都除以向量
量子近似优化算法（QAOA）是一种经典和量子的混合算法，是一种在基于门的量子计算机上求解组合优化问题的变分方法。一般而言，组合优化的任务就是从有限的对象中寻找使成本最小化的目标对象，在实际生活中的主要应用包括降低供应链成本、车辆路径、作业分配等。
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