首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

有没有一种方法可以重建这个关注真实数据的观察链

是的,可以使用区块链技术来重建关注真实数据的观察链。区块链是一种分布式账本技术,它通过去中心化的方式记录和验证交易数据,确保数据的透明性和不可篡改性。

在关注真实数据的观察链中,区块链可以提供以下优势:

  1. 去中心化:区块链网络由多个节点组成,没有中心化的控制机构,这意味着没有单点故障,数据不会被篡改或删除。
  2. 透明性:区块链上的数据是公开可查的,任何人都可以查看和验证交易记录,确保数据的真实性和可信度。
  3. 不可篡改性:区块链使用密码学算法保证数据的不可篡改性,一旦数据被记录在区块链上,就无法被修改或删除,确保数据的完整性。
  4. 安全性:区块链使用加密技术保护数据的安全性,确保交易的机密性和防止数据泄露。
  5. 去信任:区块链通过智能合约等机制,实现了去信任的交易,减少了中间商和第三方的参与,提高了交易效率和安全性。

应用场景:

  • 供应链管理:区块链可以追踪和验证产品的供应链信息,确保产品的真实性和质量。
  • 版权保护:区块链可以记录和验证知识产权的所有权和使用权,保护创作者的权益。
  • 数据共享和协作:区块链可以建立安全可信的数据共享平台,促进跨组织的合作和数据交换。
  • 金融服务:区块链可以提供安全、高效的支付和结算服务,降低交易成本和风险。
  • 医疗健康:区块链可以记录和共享医疗数据,提高医疗信息的安全性和可用性。

腾讯云相关产品:

请注意,以上只是腾讯云的相关产品示例,其他厂商也提供类似的区块链服务和解决方案。

相关搜索:有没有一种方法可以改进这个SQL查询,使其以特定的顺序检索数据?在CDSW中,有没有一种方法可以使元数据无效并从python代码中重建索引?有没有一种方法可以基于y中的真实标签对特征X进行转换?有没有一种方法可以找到网页中的绘图数据?有没有一种简明的方法来生成这个数据帧掩码?有没有一种方法可以加快数据库的写入过程?有没有一种方法可以在不触发观察功能的情况下更新Firebase中的孩子?有没有一种方法可以将当前的时间戳添加到这个json文件中?有没有一种方法可以检查数据帧中的线性依赖列?有没有一种方法可以从文件的特定点删除数据?有没有一种方法可以从数据帧中提取构建数据帧的代码?有没有一种方法可以在不重建的情况下获得筛选器中带有参数的原始请求URL有没有一种方法可以使用Shopify MetaFields来标记客户的数据?有没有一种方法可以在复制数据的同时做nth_element?有没有一种方法可以附加在多个post请求中接收的数据有没有一种方法可以用R中的日期推断数据帧?使用Spark/Scala,有没有一种方法可以连接复杂的数据结构?有没有一种方法可以在一行中编写这个Powershell脚本,或者用一种更简单的方式?有没有一种方法可以跳过空的Google sheet值,继续关注下一行?包含部分工作脚本有没有一种简单的方法可以在熊猫数据框中找到元素的“坐标”?
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

窥探他人眼中世界:用眼睛反光重建3D场景,《黑镜》走进现实

从人眼反射中重建3D场景,这是一个新奇的话题。近日,马里兰大学帕克分校一项研究实现了这一效果,利用人眼反光3D重建这个人正在观察物体或场景,让人直呼《黑镜》重现。...研究者使用一段Lady Gaga音乐视频,试图重建她眼中观察东西。我们可以从Lady Gaga眼中观察到一个类似上身影子。不过受限于视频质量,重建正确性无法确定。...随着3D视觉和图形学进步,不禁要问:除了从人眼中重建单独一张全景环境地图之外,有没有可能完整恢复观察者看到3D世界呢? 在这篇论文中,研究者使用包含人眼反射图像来重建相机视线以外3D场景。...1所示 现实实验 为了评估方法实际意义,该研究尝试用所提方法捕获和处理了一些真实图像。...如下图6所示,实验结果表明该方法能够从真实世界拍摄肖像中重建人眼看到 3D 场景,但角膜位置和几何估计不准确。

20320

论文Express | 单幅RGB图像整体三维场景解析与重建

这个范例中,计算机视觉被视为与计算机图形相反逆问题,其目标是对产生观察图像物理过程中隐藏因素进行逆向工程。 图1:通过合成分析这种方法所展现出整体3D室内场景解析和重建。...对于功能空间,与仅模拟物-物关系传统方法相比,我们提出了一种通过在活动组中想象潜在的人来进一步帮助解释和解析观察图像来模拟人-物关系方法。...在MAP这种方法中,我们可以利用相似度来测量所观察图像和通过pg投影到各种2D空间上渲染图像之间相似性。...因此,可以通过基于后验概率(MAP)这种方法,对MCMC进行采样来不断迭代和细化解析图(pg)。我们通过将重建3D室内房间与实际室内房间进行比较来评估我们在大规模RGB-D数据集上方法。...模型这种灵活性可以更好地解析和重建具有复杂对象关系真实世界场景。 大数据文摘编辑部招人啦!

74910
  • ​三合一检测器 | 通过CLIP编码,实现多模态检测,解决AIGC 恶意伪造内容问题!

    作者提出了一种名为Trinity Detector方法。Trinity Detector提供了一种可靠方式来区分真实图像和扩散生成图像。...正向通常是手动设计,将任何数据分布转换为一个简单先验分布,而反向马尔可夫通过用深度神经网络参数化过渡核来学习,以反转前者。...,作者方法将原始关注特定频域方法扩展到包含多个频谱成分框架。...** Baseline 方法** 为了验证作者提出方法卓越性能,作者选择了几种在多种数据集上取得优秀结果最先进方法进行比较: CNNDetection [2]:这种方法引入了一种由卷积神经网络(CNN...这种方法基于观察,即由扩散模型生成图像在频域中表现出显著缺陷。

    14410

    每日学术速递12.23

    DSFormer 通过一种新颖直通分解器 (STF) 算法解决了这个问题,该算法联合学习所有权重分解,以直接最大化最终任务准确性。...明确关注反射表面的技术可以通过利用更好反射参数化来模拟复杂而详细反射。然而,我们观察到,这些方法在存在非反射和反射组件真实无界场景中通常并不稳健。...在这项工作中,我们提出了 UniSDF,这是一种通用 3D 重建方法可以重建具有反射大型复杂场景。...我们研究了基于视图和基于反射颜色预测参数化技术,发现在 3D 空间中显式混合这些表示可以重建几何形状更准确表面,尤其是反射表面。...对对象级数据集 DTU、Shiny Blender 以及无界数据集 Mip-NeRF 360 和 Ref-NeRF 进行大量实验真实证明,我们方法能够稳健地重建具有精细细节和反射表面的复杂大型场景。

    16410

    KDD2016-Structural Deep Network Embedding

    一个有效方法就是将网络嵌入到一个低维空间,然后通过学习到嵌入向量对网络进行重建,也就是用图嵌入方法学习网络表示。...稀疏性问题 许多真实世界网络是高度稀疏,仅利用非常有限观察边不足以达到令人满意性能。...分析: 在上面的三个数据集中,SDNEF1指标始终高于其他方法。SDNE学习到嵌入向量可以很好保留图结构,并服务于下游任务,如作为分类器输入特征。...路预测 ---- 实际应用中,我们只是观察到了网络中部分路(边),仍有相当一部分路是未被观察,或是未来可能出现路。因此路预测在应用中也是一个重要任务。...路预测评价指标也是 precision@k、AP和MAP ,也就是预测前 K 个路中,有多少是原图中实际存在和观察路。

    55910

    WWW 2024 | FCVAE:从频率角度重新审视 VAE 在无监督异常检测中效果

    图1:本文中提出四种关键绩效指标(KPI)重构方法比较 02 3个关键挑战 捕获异构周期模式:时间序列曲线中可以观察到周期性模式,但不同周期形状可能不同。...现有的 VAE 方法无法有效捕捉这些异构模式。 捕获详细趋势:重建单调模式可能看起来简单,但仔细观察会发现现有方法无法恢复特定时间窗口内详细模式。...这是因为现有方法主要关注最小化整体重建误差,而没有关注“点对点”依赖关系。 子频率噪声问题:直接将整个窗口转换到频率域会产生许多子频率,增加噪声并阻碍有效 VAE 重建。...通过增强异常数据,CVAE 中 M-ELBO 即使在无监督设置下没有真实标签也能表现出色。...可以观察到,在四个数据集中,除了 NAB 数据集外,在相同其他设置条件下,FCVAE 中使用 LFM 或 GFM 均优于 VAE 模型。

    16010

    来看一场 AI 重建 3D 全息世界杯比赛!

    下面的视频演示了这个系统: 这种方法关键是卷积神经网络(CNN),研究人员通过训练 CNN 来估计每个球员与拍摄比赛摄像机之间距离。...通过在视频游戏数据上训练好深度网络,我们在游戏环境中重建了每个球员深度图,这样就可以在 3D 查看器或 AR 设备上呈现出来。 然后,球员们被放在一个虚拟足球场上。...为了验证这个系统,研究团队用 YouTube 上找到 10 个高分辨率职业足球比赛视频测试他们方法。值得注意是,该系统只在合成视频素材上进行训练。但是,在真实场景中,系统也有非常好结果。...研究人员用微软 HoloLens AR 眼镜进行测试。HoloLens 可以将 3D 重建叠加到真实桌面上。最终产品虽然不完美,它无法重建球,不能实时地工作,并且只允许从视频录制球场侧面观看。...但是,这项技术可能比当前 3D 重建运动最先进方法更具可扩展性,因为当前方法需要在每一个角度布置相机。研究人员称,这种方法也适用于预定义其他事件,例如音乐会或剧场。

    95310

    DeforGAN:用GAN实现星际争霸开全图外挂!

    DefogGAN 是一种条件 GAN 变体,它使用了金字塔重建损失,从而在多个特征分辨率尺度上进行优化。本文使用一个大型专业星际争霸录像数据集验证了 DefogGAN。...结果表明 DefogGAN 可以预测敌方建筑物和作战单位,准确率与职业玩家相当,并且比当前最佳去雾模型性能更好。 AlphaGo 成功为人工智能在游戏中应用(Game AI)带来了极大关注。...本文涉及数据集、源代码和预训练网络对公众开放,可以在线访问。 在 t 时刻,DefogGAN 根据部分可观察(有雾)状态,生成了完全观察(去雾)状态。...同时使用观察结果和累积观察结果,DefogGAN 可以生成完全可观察状态 y_t 看起来和真实值非常相似。CED 也生成相当可信完整状态,但 DefogGAN 生成了更准确结果。...cWGAN(一种使用了重建损失 WGAN-GP 变体)似乎降低了假阳性率,但 DefogGAN 预测结果仍然更好。 本文为机器之心编译,转载请联系本公众号获得授权。

    1K10

    【干货】深入理解变分自编码器

    【导读】自编码器是一种非常直观无监督神经网络方法,由编码器和解码器两部分构成,自编码器近年来很受研究人员欢迎。...Ali Ghodsi博士在这里演示了一个完整推导,结果表明最小化上述表达式即最大化以下表达式: ? 第一项代表重建似然估计,第二项确保我们学习到分布q与真实先验分布p相似性。...这个网络损失函数将包括两个项,一个惩罚重建误差(可以认为是最大化重建可能性,如前所述),第二项鼓励我们学习分布 ? 与真实分布 ? 相似。对于隐空间每个维度,我们假设先验分布 ?...但是,这个抽样过程需要额外关注。 在训练模型时,我们使用反向传播来计算网络中每个参数与最终输出损失之间关系。 但是,我们无法为随机抽样过程做到这一点。...正如你在最左边图中可以看到,只关注重建损失确实允许我们分离出不同类(在这种情况下是MNIST数字),这允许我们解码器模型能够重现原始手写数字,但是在隐空间中可能数据分布是不均匀

    1.8K50

    MIT新技术可根据影子还原你电视画面

    机器之心报道 参与:Panda、张倩 自古以来,偷窥方法层出不穷:在窗户上戳个洞;在适当角度摆一个镜子;安针孔摄像机……但你有没有想过,有一天,你家墙甚至杂物堆也能当镜子用,看见你在房间里一举一动...最近,MIT 计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)一组科学家团队在这项研究上更进了一步,不过这一次他们没有使用任何特殊装备。 他们开发了一种可通过观察乱物堆上微妙影子和反射影像重建视频方法。...这意味着,只需房间中有一个开着摄像机,就可以重建出房间中看不见角落视频,即使这个区域在相机视野之外也无妨。...然后,该系统可根据观察影子来估计隐藏视频——它甚至可以重建实景运动轮廓。...当这两个因子组合重现了杂物记录视频时,这两个网络会获得奖励,从而驱使它们使用合理隐藏数据来对观察进行解释。

    49610

    Physica A 2020 | 链接预测综述(三)

    许多社交网络都可以被视为二分网络,比如科学家论文合作网络、RNA-PI网络。 Kunegis等人研究了二分网络中路预测问题,并观察到大多数基于邻居方法(如CN、AA)不适用于这些网络。...由于原始网络中现有路是已知,并且可以作为基本事实,因此可以评估不同方法重建性能,即训练集误差。 关于网络重建实验可以看这篇文章:KDD 2016 | SDNE:结构化深层网络嵌入。...预测这种节点和链接被称为网络完成问题,填补网络邻接矩阵缺失项是路预测,它可以被视为网络完成问题一个子集。...Kc等人提出了一种机器学习方法来解决这个问题,这种方法为参考文档和其他相互关联文档之间生成链接提供了一个框架。网络中节点表示文档,它们之间链接显示它们之间可用引用。...大多数现实世界网络都是高度稀疏,其中正实例数量与负实例相比非常少,因此如何在路预测上下文中处理不平衡数据集可能是另一个比较重要研究方向。

    63310

    图像超分:真实感图像超分辨率局部判别学习方法

    最近,由于其生成丰富细节潜力,使用生成对抗网络(GAN)SISR引起了越来越多关注。然而,GAN训练不稳定,它经常在生成细节中引入许多感知上不愉快伪影。...,但是也会产生很多视觉伪影 研究方法:作者提出了一种简单而有效局部判别学习(LDL)方法,它可以轻松地插入现成SISR方法并提升它们性能。...研究结果:实验表明,LDL优于最先进基于GANSISR方法,在合成和真实世界数据集上都实现了更高重建精度和更优越感知质量。 数据集:在训练过程中,它使用了DIV2K和DF2K数据集。...3、结论 本文分析了基于GANSISR方法产生视觉伪影原因,提出了一种局部判别学习方法(LDL)策略来解决这个问题。...所提出LDL方法可以很容易地插入到不同现成GAN-SR模型中,用于合成和真实世界SISR任务。在广泛使用数据集上进行大量实验表明,LDL在定量和定性方面都优于现有的GAN-SR方法

    20610

    Curr Opin Struc Biol|蛋白质设计深度生成建模

    计算方法已被提议作为随机诱变替代方法,并且可以提高所提出序列质量。...早期计算方法依赖于进化曲线和半经验能量函数来指导序列空间探索,最近,深度学习因为可以利用蛋白质序列和结构大型数据集中信息、并构建更准确地捕获蛋白质序列功能模型而备受关注。...(d) 基于能量模型 (EBM) 学习一种能量函数,该函数将低能量分配给可能状态,包括训练数据,并将高能量分配给不可能状态,通常是通过扰动训练数据产生。...EBM也被用于固定主设计。Du等人介绍了原子Transformer,这是一种经过训练模型,可预测氨基酸旋转异构体是否与由k个最近原子身份和位置定义上下文相匹配。...可以通过解决凸优化目标或使用经过训练模型将距离矩阵映射到坐标,从距离矩阵中重建蛋白质骨架。Repecka等人在苹果酸脱氢酶(MDH)序列数据集上训练了一个采用卷积和注意力层GAN模型。

    54320

    Google解决单摄像头和物体都运动下深度估计

    原因是,传统三维重建算法依赖三角计算,需要假设同一个物体可以从至少两个不同角度同时观察,通过拍摄图像之间区别(视差)解算三维模型。...值得指出是,用机器学习方法「学习」三维重建/深度预测并不是什么新鲜事,不过谷歌这项研究专门针对是摄像头和被摄物体都在移动场景,而且重点关注被摄物体是人物,毕竟人物深度估计可以在 AR、三维视频特效中都派上用场...巧妙地寻找训练数据 正如绝大多数此类方法一样,谷歌选择了用有监督方法训练这个模型。那么他们就需要找到移动摄像头拍摄自然场景视频,同时还带有准确深度图。找到大量这样视频并不容易。...另一方法是在真实世界中拍摄这样视频,需要摄像头支持 RGBD (彩色图像+深度图),微软 Kinect 就是一种常用低价方案;但这个方案问题是,这类摄像头通常只适用于室内环境,而且在三维重建过程中也通常有各自问题...为了应对这个区别,谷歌研究人员们需要把网络输入结构化。 一种简单解决方案是为视频中每一帧分别推理深度图(也就是说模型输入是单帧画面)。

    1.1K20

    ICCV 2023 | 单阶段扩散神经辐射场:3D生成与重建统一方法

    SSDNeRF在无条件生成和单视图/稀疏视图3D重建方面展示了与领先任务特定方法相当或更优鲁棒结果。 介绍 在计算机视觉和图形领域,由于神经渲染和生成模型进步,三维视觉内容合成引起了显著关注。...为了解决这个问题,论文引入了一种单阶段训练范式,使扩散和NeRF权重端到端学习成为可能。这种方法将生成和渲染偏差协调地融合在一起,整体上提高了性能,并允许在稀疏视图数据上进行训练。...此外,论文展示了无条件扩散模型学习到三维先验可以在测试时从任意观察中灵活地采样用于三维重建。 论文在多个类别单一对象场景数据集上评估了SSDNeRF,整体展示了强大性能。...总结来说,论文主要贡献如下: 论文引入了SSDNeRF,这是一种在无条件三维生成和基于图像重建中全面表现统一方法; 论文提出了一种单阶段训练范式,它从大量对象多视图图像中共同学习NeRF重建和扩散模型...尽管通过GAN反演可以实现从图像到3D完成,但由于潜在表达力有限,如文献所示,真实性并不保证。 视图条件回归与生成 稀疏视图三维重建可以通过从输入图像中回归新视图来解决。

    32110

    MNIST重生,测试集增加至60000张!

    因此,作者提出了一种足以替代MNIST数据重建数据集,并且它不会带来准确度降低。作者将每个MNIST数字与它在NIST中源相对应,并得到了更加丰富数据,如作者标识符、分区标识符等。...在过去十年中,许多研究者都表示该数据集已经被过度使用了。特别是它仅有10000个样本用于测试,这引起了不少关注。已有数百篇论文方法这个测试集上取得越来越好效果。...我们还能相信在这个数据集上得到新结论吗?机器学习数据集多久会变得无用?...第2节描述了这个过程,并计算了重建样本与官方MNIST样本匹配程度。重建训练集包含了与原有MNIST训练集相匹配60000张图片。...这些数据都没有使用数据增强。作者使用了KNN、SVM、MLP、Lenet5等方法

    72340

    业界 | 单个运动摄像头估计运动物体深度,谷歌挑战新难题

    原因是,传统三维重建算法依赖三角计算,需要假设同一个物体可以从至少两个不同角度同时观察,通过拍摄图像之间区别(视差)解算三维模型。...值得指出是,用机器学习方法「学习」三维重建/深度预测并不是什么新鲜事,不过谷歌这项研究专门针对是摄像头和被摄物体都在移动场景,而且重点关注被摄物体是人物,毕竟人物深度估计可以在 AR、三维视频特效中都派上用场...巧妙地寻找训练数据 正如绝大多数此类方法一样,谷歌选择了用有监督方法训练这个模型。那么他们就需要找到移动摄像头拍摄自然场景视频,同时还带有准确深度图。找到大量这样视频并不容易。...另一方法是在真实世界中拍摄这样视频,需要摄像头支持 RGBD (彩色图像+深度图),微软 Kinect 就是一种常用低价方案;但这个方案问题是,这类摄像头通常只适用于室内环境,而且在三维重建过程中也通常有各自问题...为了应对这个区别,谷歌研究人员们需要把网络输入结构化。 一种简单解决方案是为视频中每一帧分别推理深度图(也就是说模型输入是单帧画面)。

    51010

    西门子医疗 AI 战略全布局丨万字长文

    在AI应用上,西门子医疗提出一种全流程智慧影像解决方案,将人工智能融合到影像设备操作流程和科室工作之中,提供全科室精准医疗服务。...这些是AI成败关键,这也从侧面说明,要从整体角度去思考AI对于影像工作流程影响重要性。 正是基于这样想法,西门子医疗提出了一种全流程智慧影像解决方案。...扫描结束后,医生也需要对数据进行后处理分析,包括阅片、撰写诊断报告等这些工作。 我们可以这个过程分为扫描、重建、后处理和诊断等四个环节。...这个技术被紧密结合在了很多西门子医疗智慧影像工作链条之中,我们看到它准确性可以达到99%,而敏感性可以达到97%以上,可以说是一个非常好表现。...比如说我们第1代SAFIRE迭代重建,它其实是对真实原始数据以及前投影获得原始数据进行比较,通过两个比较来降低我们整体噪声,包括图像一个伪影问题。

    90910

    学界 | 3D形状补全新突破:MIT提出结合对抗学习形状先验ShapeHD

    对于单视图图像,存在多种自然形状,可以很好地解释看到结果。换句话说,每个观察结果都没有确定 ground truth。...在多个合成和真实数据集上实验表明,ShapeHD 在单视图 3D 形状补全和重建方面表现良好,比最先进系统表现更好。...对于每个 2D 视图(a),存在许多可能 3D 形状可以很好地解释这个视图(b,c),但只有一小部分符合真实日常形状(c)。利用深度网络进行识别的方法在一定程度上减少了这一层面的歧义。...事实上,还存在另一种常常被忽视歧义:在合理形状中,仍有多种形状可以很好地对应 2D 图像;即,在给定单视图输入情况下,ground truth 形状是不确定。...实验证明,ShapeHD 在多个真实数据形状补全和形状重建方面都远远超过了现有最高水平。 ? 图 3.

    1K40

    深度 | 2017CV技术报告:从3D物体重建到人体姿态估计

    「计算机视觉主要目标是从 2D 观察复原世界 3D 结构。」...该团队在 3D MNIST 和 ShapeNet 上实现了 3D 密度建模第一个量化基准。这种方法表明,模型可以在 2D 图像上进行端对端无监督训练,不需要真实 3D 标签。...使用单视点进行实时图像绘制和深度估计时,这种方法表现令人难以置信: 「我们提出了一种方法,它可以在仅利用一个简单手持式 Event Camera 而不使用其他外加传感情况下进行实时三维重建,并且可以在无先验知识非结构化场景下工作...原论文作者提出了一个自动系统,可以「迭代地优化对象位置和尺度」,从而对来自真实图像输入进行最佳匹配。绘制场景通过使用深度 CNN 作为度量方法验证与原始图像差别。 ?...本文作者介绍了这个问题一个变形,旨在利用「3D 目标模型数据库中对象」,从照片当中重建高保真的场景。

    1.3K81
    领券