视频帧是指构成视频图像的一帧一帧的画面，每一帧都是静态的图像，连续的帧构成了视频的动态画面。视频帧通过视频编码器进行压缩，以减少传输带宽和存储空间的需求。
怎样，这个理由是不是好有说服力？觉得没有说服力的话请点赞，赞多的话我下次再想一个更清新脱俗的偷懒借口……
随着深度学习推理技术的不断发展，让小型设备运行深度学习成为可能，阿里体育等IT大厂，推出的“乐动力”、“天天跳绳”AI运动APP，让云上运动会、线上运动会、健身打卡、AI体育指导等概念空前火热。那么，能否将这些在APP成功应用的场景搬上微信小程序，分享这些概念的红利呢？本系列文章就带您一步一步从零开始开发一个AI运动小程序，本系列文章将使用“AI运动识别”小程序插件，插件详情可以前往微信服务市场搜索相应插件。
近日，浙江大学医学院干细胞与再生医学中心郭国骥团队与浙江大学附属医院张丹团队、王伟林团队、陈江华团队、梁廷波团队和黄河团队等联合在《Nature》上发表研究成果，该成果名为“Construction of a Human Cell Landscape at Single-cell Level”，论文显示该团队成功绘制了世界首个人类细胞图谱。
编辑mmanifest.json文件（在HBuilderX编辑器无法编译此文件内容，请使用计事本、VSCode等其它编辑器编辑），在mp-weixin节中增加下面的下面插件引用内容：
如今，体育运动的热潮日益流行。同样，以不正确的方式进行运动的风险也在增加。有时可能会导致严重的伤害。考虑到这些原因，提出一种以分析运动员的关节运动，来帮助运动员纠正姿势的解决方案。
不知不觉在单细胞转录组领域做知识分析也快两年了，很幸运聚集了五个小伙伴携手共进，我们承诺不间断更新5个月，把我们这两年的学习成果全部掏出来给大家，包括5个栏目：
人体骨骼图的绘制，是通过在camera组件上附一个同等大小的透明canvas组件，在上面绘制关键点达到与人体图像重合的目的。
机器之心报道 机器之心编辑部 我们对于关键点检测的范式要重新思考了。 关键点估计是一项计算机视觉任务，涉及定位图像中的兴趣点。作为计算机视觉工作中研究最多的主题之一，关键点估计在相关应用中发挥着重要作用，包括人体姿态估计、手部姿态估计 、动作识别、目标检测、多人跟踪、运动分析等。 估计关键点位置最常用的方法是生成 target 场的热图（heatmap）方法。但热图回归作为检测和定位关键点的标准方法，也存在以下缺点： 首先，这种方法存在量化误差；关键点预测的精度本质上受到热图空间分辨率的限制。因此，较大的
作者 | 李秋键 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 引言 随着人机交互技术飞速发展，人体姿态估计技术越来越受到重视。姿态估计作为人体行为识别的重要组成部分，近年来逐渐成为计算机视觉领域的一个重要的研究热点。由于人体结构和姿态的复杂性以及视觉理论的局限性，最初人体姿态估计算法仅从图像或者视频当中预测人体二维骨架节点的坐标位置。2015年马普所提出了由姿态与体型参数驱动的蒙皮多人线性模型，由于该模型具有出色的建模效果与快速的计算效率，许多团队提出了利用该模型进行人体姿态估计的方法。目前基于
本文将介绍一种基于特征分离的通用人类姿态特征的学习算法 Unsupervised Human 3D Pose Representation with Viewpoint and Pose Disentanglement。
TCGA是不错的癌症研究数据资源，但癌症研究不只是有TCGA。ICGC国际癌症基因组联盟，有亚洲、澳大利亚、欧洲、北美和南美17个行政区的89个项目，包括25,000个肿瘤基因组。目的是To obtain a comprehensivedescription of genomic, transcriptomic and epigenomic changes in 50 different tumor types and/or subtypes which are of clinical and societ
每次画图我都感觉很快乐，就回到小学时候的美术课一样。至于画的好不好，这个需要持续练习，把握细节，提升审美。
阅读到此，您已经对运动识别的抽帧、人体识别、骨骼图绘制、姿态识别检测环节有所了解了，接下了几章我们将以俯卧撑为例，带您了解一下如何适配一个运动，实现计时、计数。
药物的发现、设计、开发和上市是一项极其复杂的科学和社会工程，在得到新化学实体之后，往往需要考虑药物的有效性、安全性和可成药性。其实，新药研发已经有比较成熟的管线了，总结近代新药研发的基本模式，梁贵柏先生在其《新药研发课》中归纳为三个关键的点：
在高温环境下工作时，人们需要穿着专用服装以避免灼伤。专用服装通常由三层织物材料构成，记为I、II、III层，其中I层与外界环境接触，III层与皮肤之间还存在空隙，将此空隙记为IV层。
讲解AI⾏业智慧城市⾏业的⽬前状况，并从边缘设备应用、越界识别应⽤等为案例进⾏讲解，通过实战化培训全面提升算法实战应用。
怀着激动的心情，我们发布了一个「TensorFlow Lite」示例应用程序（https://www.tensorflow.org/lite），通过它在安卓设备上通过使用「PoseNet」模型来实现人体姿势估计。「PoseNet」是一种视觉模型，它可以通过检测关键身体部位的位置来估计图像或者视频中的人体姿势。例如，该模型可以估计图像中人的手肘和/或膝盖位置。这种姿势估计模型不会鉴别图像中的人是谁，只会找到关键身体部位的位置。
本杂志开源（GitHub: ShixiangWang/weekly[1]），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。
通过小程序配合百度的人体分割接口进行简单的照片渲染，本期做一个小工具，对学生党、工作人员、打印店铺以及涉及到求职简历办公等需求的人员都很有用，这个项目由于一些原因不再做维护了，于是打算出个教程将证件照小程序分享给大家，这里采用百度AI接口是因为现在网上开源的py脚本对边缘计算不是很优秀，会有很多模糊点没办法处理，识别人体的轮廓范围，与背景进行分离，适用于拍照背景替换、照片合成、身体特效等场景。输入正常人像图片，返回分割后的二值结果图、灰度图、透明背景的人像图（png格式）；并输出画面中的人数、人体坐标信息，可基于此对图片进行过滤、筛选。百度在这方便做得很好，细致化到发丝，并且免费！！
比如：两个样本方差比服从F分布，区间估计就采用F分布计算临界值（从而得出置信区间），最终采用F检验。
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 四位美少女，带着AI画画在ChatGPT的热浪中杀出了一片天地。 新“魔法”一出，瞬间吸引全场目光： 原本是一张四个闺蜜在沙滩边上的普通合影照： 在新魔法的加持下，“啪的一下”画风两极反转，瞬间进入唯美动漫风： 还有效果截然不同的，例如酱紫： 不仅是动漫画风效果上的惊艳，就连人物的pose也是保持得“原汁原味”，美女们这下子算是分分钟实现了动漫自由。 如此效果一出，也是引来了不少网友们的围观，直呼“在线求教程”： 也有不少人呼吁可以将这套玩法商
10月26日，腾讯宣布，腾讯混元大模型迎来全新升级，并正式对外开放“文生图”功能，展示了其在图像自动生成领域的领先能力。升级后的腾讯混元中文能力整体超过GPT3.5，代码能力大幅提升20%，达到业界领先水平。
近年来，越来越多的AR草图绘制工具使用户能够在现实世界中绘制和嵌入草图。比如像SymbiosisSketch，这些工具使用户可以绘制数字元素并将其嵌入到现实世界中。
北京理工大学研究团队首次研究了基于脑电信号的单手和双手协同运动方向的神经表征和解码。被试佩戴由博睿康自主研发的基于NeuSen W32脑电系统的信号采集设备，在经典center-out实验范式的基础上完成包括单手运动以及双手协同运动在内的六组不同方向的手部运动。在共平均参考、基线修正、带通滤波、伪迹子空间重构等信号处理基础上，论文绘制了与感知运动区域相关的运动相关皮层电位作为神经表征，对比了采用不同特征及不用分类器的单双手运动方向解码效果对比，并给出了生理学解释。
自由视角人体合成或渲染对于虚拟现实、电子游戏和电影制作等各种应用都是必不可少的。传统方法通常需要密集的相机或深度传感器来重建几何形状并细化渲染对象的纹理，从而产生繁琐和耗时的过程。
作者 | Eileen Mao和Tanjin Prity，谷歌工程实习生，2019年夏季发布。
三维参数导引下可控一致的人体图像动画生成项目。只需要一张照片，就能让照片里的人物动起来。
行人检测跟踪计数、人员行为分析、人员属性分析、人员操作及穿戴合规监测等场景化能力在工业、安防、金融、能源等行业有着极其广泛的应用需求。以深度学习视觉技术为核心的行人分析能力，则是以上任务的核心关键，也是近十年人工智能科技公司不断发力深耕的赛道。
在最新一期《科学》杂志上，来自英国多家研究机构的科学家展示了人类细胞图谱的新进展，通过对近70000个细胞的分析，研究人员借助单细胞RNA测序，绘制出了肾脏内的免疫细胞群，为肾脏相关疾病的诊断和治疗提供了帮助。
行人检测、行为分析、跨镜跟踪、属性识别等能力在工业、安防、金融、能源等行业中可谓是核心财富密码！一套综合目标检测、跟踪、关键点检测等能力的开源实时行人分析工具，就是把握这些高价值场景的关键！
视频的对象跟踪是计算机视觉的一个基本问题，对于诸如活动识别，对象交互或视频风格化等应用至关重要。然而，教会一台机器以直观地跟踪物体充满挑战性，部分原因在于它需要大型的，标记过的用于训练的跟踪数据集，这对大规模注解是不切实际的。
选自The M Tank 机器之心编译 The M Tank 编辑了一份报告《A Year in Computer Vision》，记录了 2016 至 2017 年计算机视觉领域的研究成果，对开发者和研究人员来说是不可多得的一份详细材料。该材料共包括四大部分，在本文中机器之心对第三部分做了编译介绍，第一部分、第二部分和第四部分详见《计算机视觉这一年：这是最全的一份 CV 技术报告 》、《深度 | 2017 CV 技术报告之图像分割、超分辨率和动作识别 》、《计算机视觉这一年：2017 CV 技术报告 Pl
随着人们生活的互联网化，人们上网的时间越来越多，wifi成了每个家庭的必需品。随之而来的是人们开始担心这个给人们带来极大便利的网络设备究竟对我们的健康有没有影响。下面小编就和大家探讨一下。 什么是W
绘画的效果好不好看，跟你懂不懂绘画、懂不懂摄影、提示词准不准关系都不大。只跟大模型的绘画能力有关。所以画的不好，不是你的问题，是模型的问题。画的不对才是你参数的问题。
链接: https://www.pyimagesearch.com/2019/11/25/human-activity-recognition-with-opencv-and-deep-learning/
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在上期《软硬件融合技术内幕 基础篇 (13) —— 温度墙是什么？》里面，我们了解到了，CPU及计算机中其他部件的频率，是由数字锁相环决定的，并且计算机系统可以基于温度来控制各产品的工作频率。在最坏的情况下，系统会强行切断所有部件的供电，直到系统温度恢复后，供电才能恢复正常。
标题：IndoorSim-to-OutdoorReal：在没有任何户外经验的情况下学习在户外导航
功能模块、业务架构、需求分析、用户需求、系统分析、功能设计、详细设计、文档、业务、技术……很多被随口使用的名词，其实是含糊甚至错误的。
宇航学报182：46-57. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2021.02.001
6 月 12 日，Stability AI 推出了 Stable Diffusion 3 Medium，这家英国初创公司称其为“迄今为止最先进的文本到图像开放模型”。至关重要的是，该模型可以在消费级 PC、笔记本电脑等个人消费系统以及企业级 GPU 上运行时生成这些图像。
本文介绍了使用神经网络来生成基于文本的草图，探讨了不同对象之间的潜在空间，并提出了可以用于创意应用程序的潜在技术。
本文首先会解释一下到底什么是"冠状病毒"，以及杀死"冠状病毒"的方法。然后会利用Python实现一个"冠状病毒"传播仿真器，来演示一下为何“不出门“ +“疯狂建医院”会间接杀死病毒（动态模拟了从发生疫情，到疫情结束的整个过程）。以及如果控制不好，会有什么后果（一定是很严重的）。
可穿戴医疗监测设备 现代社会中人们生活节奏极快，大量人群时常处于高压状态，研究表明，长期的压力和情绪异常容易导致人们生理上的不适，具体表现为体温升高、呼吸频率加快以及汗液中化学成分发生相应的变化。因此，研发一款能够对人体生理状态进行实时监测的设备显得极为关键。近来，在nature biotechnology上读到一篇很有意思的文献（A laser-engraved wearable sensor for sensitive detection of uric acid and tyrosine in swe
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转自：央视新闻 内容参考：中国知网《全球脑研究计划与展望》 一年一度的美国SXSW科技大会一直被认为是前沿科技的展示平台，在今年的SXSW大会上，南加州大学教授Theodore Berger宣布：在对
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