推荐三篇今天(2023.1.9)新出目标检测方向论文,其均为3D目标检测,其中两篇论文来自图森未来,方法上一篇多视图+两篇点云方向。
什么是传染病动力学?numpy和matplotlib用python实现传染病模型SI模型SIS模型SIR模型SEIR模型
NumPy是一个非常有名的 Python 科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、图像等)以及线性代数函数。
之前的推文中,小编给出了Python和R关于三元相图的绘制方法(我汇总了所有三元相图(ternary plots)的绘制方法,超实用!!),最近在查找资料的同时,小编还发现了其他类型的三元图,如三元相多边形图,即使用多边形(Polygon) 展示不同类别数据在三元相坐标体系中的组成,而完成这一操作的可视化库为Python-poisson_approval库,这个库除了绘制三元相图外,还可以绘制二元相图(Binary Plots),此外,还存在许多其他有用的函数和计算方法,更多内容可查看:poisson_approval库官网[1]
“ 面试了一家公司,面了四轮,说面试都通过了,一直让我等offer,已经拖了我一个月了,还让我等,怎么办? ”
利用深度学习技术,分析图像与视频,并且将之应用在诸如自动驾驶,无人机等等领域已经成为最新研究方向。在最新的一篇名为“A Neural Algorithm of Artistic Style”[1508.06576] A Neural Algorithm of Artistic Style中,作者描述了一种新的方式,从艺术作品中获得,并且应用到图像中,生成新的图像。另外,在 “Generative Adversarial Networks” [1406.2661] Generative Adversarial Networks(GAN) and “Wasserstein GAN” https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf文章中,作者提出了新的模型,这些模型能够生成,类似于我们给出的原始数据。至此开启了半监督学习的新世界,并且为半监督学习铺平了道路。
但是随着维度增加到三维甚至更高维,光绘制出相空间已经不足以直观的了解系统的形态。我们也很难对着一坨烂七八糟的轨线在论文里水字数。因此有必要引入一个新的可视化方法,对系统进一步降维,提炼出更简洁的信息。
自然界中发生的一切物理、化学和生物代谢反应,通常都伴随着热效应的变化,人们对热本质的认识经历了漫长曲折的探索历程。
作为2022年的第一篇推文,我们读者要求,介绍如何使用Python和R制作三相元图( ternary plots),涉及的知识点如下:
新型冠状病毒的确诊人数依旧在持续上升。在对传染病模型的研究上有很多模型比如:SI、SIS、SERS、SIR等,本文将利用SIR模型对这次新型冠状病毒的发展情况进行研究。
目前,尚未发现经医疗研究标准确认的特效药。此外,很多重要的流行病学指标仍属未知,如基本传染数 R0(在流行病学上,基本传染数指在没有外力介入,同时所有人都没有免疫力的情况下,一个感染到某种传染病的人,会把疾病传染给其他多少个人的平均数)。新型冠状病毒还存在很多的不确定性。
代码: https://github.com/Z-Zheng/ChangeStar
做SLAM的同学经常用打印的标定板进行相机标定,打印出的标定板定位精度真的很低,其实配合结构光中的相移法,利用ipad屏幕即可进行高精度的相机标定。
下面就以几个经典的系统作为示范。本章不涉及太多知识点,以展示为主。主要介绍三个经典的非线性混沌系统。
论文地址: https://arxiv.org/pdf/2108.07002.pdf
最近看到在网上传的一张SIR传染病模型的图,很多人应该对这个模型不是很了解,今天就讲一下这个模型。这一篇只讲学术,不讨论别的。
最近看到在网上传的一张SIR传染病模型的图,很多人应该对这个模型不是很了解,今天就讲一下这个模型。
在新增我们的R语言可视化课程(免费持续更新!)时,发现了一个绘制三元相图(Ternary Plots) 的优质绘图工具-*「Ternary」,不同于ggtern包,其绘制的结果更加美观和整洁,真的是让人一眼就爱上的那种!
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微分方程(DE)与机器学习(ML)类数据驱动方法都足以驱动 AI 领域的发展。二者有何异同呢?本文进行了对比。
2019年末,在中国武汉爆发的冠状病毒疫情冲击了整个金融市场和实体经济。这座总人口超过千万,春运期间流动人口超过500万的巨型城市的灾难在世界各地引发了一连串蝴蝶效应,也在全球普通民众中引发恐慌。
近年来,三维人脸重建成为计算机视觉、图像识别等研究领域中的热点问题。三维人脸重建技术分为基于不同视角的多幅图像的重建和基于单幅图像的三维人脸重建。
Mapbox AR 寻路工具:http://www.mapbox.com/ar ( http://www.mapbox.com/ar )
这里举的例子都是自治系统方程的例子,也就是方程结果与t0的初始取值无关(时不变系统),不含外部周期性驱动力之类的与t相关的量。因为描述自治系统,只需要知道系统的空间上的各个变量的导数,然后组成相空间即可。而时变系统各个状态都会随时间变化,无法用静态的相图去定性分析。
我是2017年11月开始接触深度学习,至今刚好五年。2019年10月入职上海交大,至今三年,刚好第一阶段考核。2022年8月19号,我在第一届中国机器学习与科学应用大会做大会报告,总结这五年的研究以及展望未来的方向。本文是该报告里关于理论方面的研究总结(做了一点扩展)。报告视频链接可以见:https://www.bilibili.com/video/BV1eB4y1z7tL/
我是 2017 年 11 月开始接触深度学习,至今刚好五年。2019 年 10 月入职上海交大,至今三年,刚好第一阶段考核。2022 年 8 月 19 号,我在第一届中国机器学习与科学应用大会做大会报告,总结这五年的研究以及展望未来的方向。本文是该报告里关于理论方面的研究总结(做了一点扩展)。报告视频链接可以见:
随着新一代 GIS平台ArcGIS Pro的发布以及破解版的流传,相信大家或多或少也接触或者使用了ArcGIS Pro。毫无疑问的说,Pro作为新时代的GIS产品必定是我们未来需要接触和进行数据生产的,那么你做好了把工程和项目迁移到他的准备吗?
在数据科学和机器学习领域,理解数据的维度是至关重要的。Python作为一种强大而灵活的编程语言,提供了丰富的工具和库来处理各种维度的数据。本文将介绍Python中数据维数的概念,以及如何使用Python库来处理不同维度的数据。
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
论文题目:BlendedMVS: A Large-scale Dataset for Generalized Multi-view Stereo Networks
张广军、Jeremy M. Wolfe、刘成林、刘烨斌、张艳宁、童欣、周昆、王亮等知名学者在 IGTA 2018 带来精彩报告。 AI 科技评论:2018 年 4 月 8 日至 10 日由北京图象图形学学会主办,北京航空航天大学承办的「第十三届图像图形技术与应用学术会议」(IGTA 2018)在北京航空航天大学成功举办。 本次大会由北京理工大学王涌天教授、北京航空航天大学姜志国担任大会主席,北京航空航天大学赵沁平院士、中科院自动化研究所谭铁牛院士担任大会名誉主席。AI 科技评论了解到,会议共收到 138
机器之心报道 编辑:陈萍 Facebook 近日开源了数据增强库 AugLy,包含四个子库,每个子库对应不同的模态,每个库遵循相同的接口。支持四种模态:文本、图像、音频和视频。 最近,Facebook 开源了一个新的 Python 库——AugLy,该库旨在帮助 AI 研究人员使用数据增强来评估和改进机器学习模型的可用性。AugLy 提供了复杂的数据增强工具,可以创建样本来训练和测试不同的系统。 项目地址:https://github.com/facebookresearch/AugLy 该库基于 Fa
多视角几何是计算机视觉中的一个分支,它涉及到从多个视角捕获的二维图像中恢复出三维结构。这项技术在3D打印领域中发挥着至关重要的作用,它允许从现有的二维图像或通过多视角拍摄创建出三维模型,进而可以被3D打印机所使用。本文将探讨多视角几何技术在3D打印中的具体应用。
SIR模型是在1927年由两位传染病学家A.G.McKendric和W.O.Kenmack提出的。SIR模型是最经典的传染病模型之一,主要用来预测疫情发生后不同时刻的未感染人数、感染人数和康复人数。
作者|李秋键 出品|AI科技大本营(ID:rgznai100) 引言 人体姿态估计是计算机视觉领域很多研究工作的基础,也是研究的热点问题,在行为识别、人机交互、姿态跟踪等领域有着广泛的应用前景。 按照人体姿态维度的差异,可以将人体姿态估计任务分为二维人体姿态估计和三维人体姿态估计。2D人体姿态估计的目标是定位并识别出人体关键点,将这些关键点按照关节顺序相连形成在图像二维平面的投影,从而得到人体骨架。3D人体姿态估计的主要任务是预测出人体关节点的三维坐标位置和角度等信息。 在实际应用中,由于3D姿态估计在2D
解析:正确答案A,更多层意味着网络更深。没有严格的定义多少层的模型才叫深度模型,目前如果有超过2层的隐层,那么也可以及叫做深度模型。
一是软件易得。随便下载个rar压缩包,解压即可打开fc模型。软件也不大,几百M而已。因为开源和免费,各建设方打开模型都不存在软件障碍,不需要转换格式。
《瘟疫公司》的开发者曾被邀请去美国疾控中心进行讲座。它让全球玩家对病毒的感染和传播机制有了基本的知识储备、感性认识和危机意识,是款很棒的科普性游戏。在疫情爆发后,已在国内外官方平台下架。
欢迎来到专栏《Python进阶》。在这个专栏中,我们会讲述Python的各种进阶操作,包括Python对文件、数据的处理,Python各种好用的库如NumPy、Scipy、Matplotlib、Pandas的使用等等。我们的初心就是带大家更好的掌握Python这门语言,让它能为我所用。
昨晚分享的可以替代Matlab的几款开源科学计算软件(可以替代Matlab的几款开源科学计算软件),后台有读者留言说modelica,但本质上modelica不属于科学计算软件范畴,他属于系统仿真系列,故本文分享一些可以替代Simulink的几款开源系统仿真软件
很多人都提到了这一句,逻辑回归,虽然名字里有“回归”,但逻辑回归实际上是用于解决二分类(binary classification)问题的分类算法。它通过一个逻辑函数(sigmoid函数)将线性回归的输出值映射到一个(0, 1)之间的概率值,从而实现分类任务。
本文是双足机器人系列的第三篇,在前面的文章中我们介绍了2D线性倒立摆的基本理论,详见:
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