固定网格系统是一类对地球表面按照固定位置划分格子的系统。大部分系统在进行划分时允许选择不同的层级，即用不同尺寸的格子对地表进行划分。按一种固定尺寸划分格子后，每个坐标点只落在一个格子内。...依托多级覆盖特性，在训练的过程中，我们使模型按预测地块编码中每一个字符的方式一次性的预测出多个层级的地块表示。...示例a用来测试模型是否学习到了“一个城市的下级行政区划”的关系。我们首先将查询设置为“黄埔区-上海+北京”，候选设置为所有中国城市的下级区域名称。...从中可以看出，ERNIE-GeoL召回的正确区域比BERT多出一倍。类似的，我们设计了另一个示例来测试模型是否学习到了“一个省的省会”的关系。...在该测试中，查询设置为“广东省-广州+昆明”，候选设置为所有中国省级行政单位的名称。如图b1，b2所示，ERNIE-GeoL以最高的相似度得分输出了正确的目标省份“云南省”。
p=24134 测试非线性回归中的交互作用 因子实验在农业中非常普遍，它们通常用于测试实验因素之间相互作用的重要性。...例如，可以在两种不同的施氮水平（例如高和低）下进行基因型评估，以了解基因型的排名是否取决于养分的可用性。...让我们考虑一个实验，在该实验中，我们在完整的区组因子设计中以两种氮含量（“高”和“低”）测试了三种基因型（为了简便起见，我们称它们为 A、B 和 C），并进行四次重复。...在八个不同的时间（播种后天数：DAS）从 24 个地块中的每一个中取出生物量子样本，以评估生物量随时间的增长。 加载数据并将“Block”变量转换为一个因子。...其中，对于每个参数，μ是截距，g是第i个基因型的固定效应，N是第j个氮水平的固定效应，gN是固定交互效应，θ是区块的随机效应，而ζ是区块内地块的随机效应。
因此，RPN是一种全卷积网络(FCN)，可以针对生成检测建议的任务进行端到端训练。区域规划系统的设计是为了有效地预测具有广泛规模和纵横比的区域方案。...第二种方法是在特征图上使用多个尺度(和/或纵横比)的滑动窗口。例如，在DPM中，使用不同的滤波器大小(如5x7和7x5)分别训练不同纵横比的模型。...在该方案中，RPN和快速R-CNN网络在训练过程中合并成一个网络，如上图所示。在每个SGD迭代中，前向遍历生成区域建议，这些建议在训练Fast R-CNN检测器时就像处理固定的、预先计算好的建议一样。...在该数据集上仅使用三个具有一个纵横比的尺度(69.8%)就可以与使用三个具有三个纵横比的尺度一样好，这表明尺度和纵横比对于检测精度来说并不是解纠缠的维度。...在表12中，我们首先报告了使用本文实现的Fast R-CNN系统的结果。我们的Fast R-CNN基线在测试开发集中有39.3%的mAP@0.5，比Fast R-CNN中报告的要高。
，但因为梯度干扰，导致利用效率下降； 模型并行：将计算图的不同部分放在不同设备上运算； 流水线并行：将计算做成流水线，在一个设备上连续并行执行，提高设备利用率； 卷积神经网络 CNN CNN 具有极强泛化性...CNN 正向传递，不共享计算； Fast R-CNN 训练 VGG16 网络比 SPP-Net 快 3 倍，测试速度快 10 倍，比 R-CNN 训练快 9 倍，测试时间快 213 倍，有 13 个卷积层和...FC 映射到特征向量，网络对每个 ROI 具有两个输出向量：Softmax 概率和每类检测框回归偏移量； Faster R-CNN Faste R-CNN 实现了接近实时检测的速率，但忽略了生成区域提案框的时间...； RPN 中引入新“锚点”作为多尺度和纵横比的参考，避免了枚举多个尺度或纵横比得图像或卷积； 为统一 RPN 和 Fast R-CNN 网络，提出一种训练方案：保持提案框固定，微调区域提案和微调目标检测之间交替进行...reg 和检测框分类层 cls； 多尺度预测方式： 基于图像/特征金字塔：以多尺度调整大小，为每个尺度计算特征图，有效却耗时； 在特征图上使用多尺度的滑动窗口； 具有共享特征的网络的解决方案： 交替训练
△ 应用请求在缺口区域进行布局 开发者可以调用 Android P 中的相关 API，判断设备是否具有凹口屏，然后在获取缺口的位置信息，并管理内容在缺口区域的布局。...在适配过程中，您可调用 getDisplayCutout() 获取无显示凹口区的外边距和包围盒值，并利用这些数值判断应用内容是否与缺口重合，以及是否需要重新调整内容位置。 ?...不过若系统版本为 Android 8.1 或更低，设备是否具有凹口屏支持则取决于厂商。...如果您暂时没有条件进行真机测试，您可以在非凹口屏 P 版本手机或者 Android 模拟器中，开启 "模拟具有凹口的显示屏" 的设置项，然后再进行调试。...如果您的应用无法适应长屏幕的纵横比，您可以通过设置应用的最大支持纵横比，要求系统用黑色填充应用边缘的显示空间。 希望以上内容能对您有所帮助，让您不惧 "刘海"，只为更好体验！
但要改善它们，需要了解在实际田间种植中究竟哪些方法有效。 在过去的二十年里，包括Nature在内的许多期刊已经发表了关于如何修改一个或几个基因可以显著提高农作物产量的论文。...作者还希望各个领域的研究人员比目前更多地进行合作，并使用经过充分验证的产量测试方法。...在随后的测试中，只有一个基因，编码转录因子的zmm28基因，产生了公司一直希望实现的产量增长。...然而，对于在不同基因型和环境条件下具有极大变异效应的基因来说，它们的影响可能不够稳定，无法在商业竞争中具备竞争力。因此，研究人员需要设计具有足够统计能力的实验来应对他们所面临的任何限制。...研究人员应优先考虑植物育种可能会忽略的基因。在投入大量时间和金钱进行研究特定感兴趣的基因之前，研究人员应检查商业作物品种中是否已经存在或固定了可比较的等位基因。
一、简要 在本研究中，研究者提出了一种有效的深度卷积神经网络(DCNN)结构，利用手持照相机拍摄的照片来检测水稻的生长阶段(DVS)。...检测到的穗状斑块的数量决定了水稻的走向阶段。 以上两项研究集中在固定的角度和位置的图像上，而小农户可以以随机的角度和位置拍摄图像。为了方便处理这些随机图像，有必要开发一种通用的方法。...该地区的160公顷土地被划分为800多个地块，由当地农民管理。该地区的年平均降水量约为1600毫米，平均气温为21°C。随机选取70块地块，利用管理的12块地块进行分析。...在研究区域，大部分地块通过钻机移植。当在播种方向拍摄图像时，两排水稻之间的土壤会被很好地捕捉到，而在其他方向，图像捕捉到的土壤会较少。...裁剪后，数据集的结果分布比原始分布更均匀。
fitXY：横向、纵向独立缩放，以适应该 ImageView； fitStart:保持纵横比缩放图片，并且将图片放在 ImageView的左上角； fitCenter：保持纵横比缩放图片，缩放完成后将图片放在...ImageView的中央； fitEnd：保持纵横比缩放图片，缩放完成后将图片放在 ImageView的右下角； center：把图片放在 ImageView的中央，但是不进行任何缩放； centerCrop...：保持纵横比缩放图片，以使图片能完全覆盖ImageView； centerInside：保持纵横比缩放图片，以使得 ImageView能完全显示该图片； 上述的几个属性小编就不给大家做具体展示了，希望各位小伙伴可以自主尝试...加载SD卡中的图片 在上述中，只是简单的介绍加载资源文件中的图片以及ImageView的一些基本属性，接下来，我们为大家讲解如何加载SD卡中的图片，并且我们考虑到部分小伙伴对Android很感兴趣，但是都是使用自己的手机来进行调试...，那么如何让自己手机中的照片展示到实际项目，赶紧继续往下看吧！
在小程序中阅读 为了更好的阅读体验，你可以点击下方小程序来阅读本文。...Pixel Aspect Ratio 像素纵横比，用于计算原始图像中像素纵横比的近似值的因子。...如果该值不为0，则近似值的计算公式为：(N + 15) / 64 ，N为像素纵横比，它的值为像素宽度与其高度的商。...输入的性质由程序决定（如回车、鼠标点击等） Transparency Color Flag 透明标识，用于描述是否在透明索引字段中给出了透明索引。...这个块在数据流中占10个字节。该块中记录了6种数据的描述，如下所示： Image Separator 图像分割符，用于标识此数据块的开头，它的固定值为0x2C。
如何将卫星数据用于农业？相信这是很多人的疑问，佳格天地为何会选择农业这块“硬骨头”作为切入点？与创始人张弓的经历又有着怎样的关系？日前，在与张弓的对话中笔者找到了答案。...赵冬冬的订单地块位于泗洪县，泗洪地处中国五大淡水湖之一的洪泽湖西岸、淮河中游，属东亚秀风区，又属北亚热带和北暖温带的过渡区，境内河流纵横，地块儿被割裂的很分散。...在其网络数据中心的大屏幕上，通过佳格天地的耘境平台可以看到纵横交错的网格（如上图所示），被点亮的网格是赵冬冬的田地，绿色代表小麦，蓝色代表水稻，不但这些零散的地块一览无遗，轻触屏幕还能显示每个地块作物的种植信息...不仅能够呈现零散地块的信息，更关键的是每个地块绿肥的长势，也能看的一清二楚，屏幕中不同的颜色代表了绿肥从去年开始种植到现在长势情况，“黄色的区域暂时不可以翻耕，需要再长一段时间，绿色的区域已经达到了90%...在玉米的生长过程中，病虫害十分普遍。“在对气象数据、卫星遥感数据以及无人机数据的综合使用下，我们对于病虫害发病期进行预测，精确到地块级别。”
随着智能手机越来越普及，它们使小农能够以非常低的低成本收集图像。 一、简要 在本研究中，研究者提出了一种有效的深度卷积神经网络(DCNN)结构，利用手持照相机拍摄的照片来检测水稻的生长阶段(DVS)。...检测到的穗状斑块的数量决定了水稻的走向阶段。 以上两项研究集中在固定的角度和位置的图像上，而小农户可以以随机的角度和位置拍摄图像。为了方便处理这些随机图像，有必要开发一种通用的方法。...该地区的160公顷土地被划分为800多个地块，由当地农民管理。该地区的年平均降水量约为1600毫米，平均气温为21°C。随机选取70块地块，利用管理的12块地块进行分析。...在研究区域，大部分地块通过钻机移植。当在播种方向拍摄图像时，两排水稻之间的土壤会被很好地捕捉到，而在其他方向，图像捕捉到的土壤会较少。...裁剪后，数据集的结果分布比原始分布更均匀。
因而我们需要创建具有高复杂度上限的开放式任务，其中，持久性和大的种群规模等属性是需要讨论的关键因素。但同时，我们还需要更多的基准测试环境，来量化对于持久性和大的种群规模这些属性的学习进展。...该平台提供了一个程序化的环境生成器以及「值函数、地图地块的访问分布、在学习到的策略中智能体与智能体之间的依赖关系」的可视化工具。用以对比的基线模型是在 100 个世界中训练出来的策略梯度方法。...为了提高效率，每组中的 16 个智能体会共享策略。在测试时，我们会合并在成对的实验中学到的种群，并评估固定规模的种群的生命周期。由于战斗策略更加难于直接对比，我们仅仅评估觅食行为。...另外，通过改变测试时的环境规模，他们发现在较大的环境中训练的智能体一致地比在较小的环境中训练的智能体表现更好。 种群规模的增加扩大了探索范围 ?...OpenAI 研究人员通过将智能体固定在假设的地图地块的中心，来可视化智能体与智能体之间的依赖关系。针对对该智能体可见的每个位置，我们的实验显示了，假如在该位置有第二个智能体，价值函数将会变成什么。
在这个 CNN 中： 有一个输出路径 作用是为图像中的对象生成类别 另一个输出路径的作用是生成该对象的边界框坐标 在这个示例中，假设输入图像不仅具有相关的真实标签而且具有真实的边界框。...与其他模型不同，R-CNN没有明确地产生表示对象是否在区域中的置信度得分，而是巧妙地产生一组类别得分，其中一个类是“背景”。...同样，我们需要处理这些投射中不同大小的区域，因为网络中的更深的层级要求输入时固定大小。因此，需要执行感兴趣区域(ROIs)池化，将这些区域调整为固定大小，然后再送到全连接层中。 ?...Fast R-CNN也需要更短的时间来测试一个新图。测试时间主要由创建候选区域时间决定。...它在特征映射上滑动一个小的（典型的3x3）窗口，然后对于每个窗口RPN： 用一组定义的锚盒(anchor boxes),它们是定义的纵横比的方框已生成多个可能的ROI，每个都被认为是候选区域。
此方法实现了高精度和高速度，在VOC2007 上的测试速度是59FPS，mAP是74.3%；而Faster R-CNN的mAP是73.2%，速度是7FPS；YOLO的mAP是63.4%，速度的是45FPS...默认方框和纵横比：将每个特征图单元(cell) 与默认边界框的集合关联起来，这是对于网络顶层的多特征图来说的。默认方框用卷积的方式覆盖特征图，这样，每个方框对应的单元(cell) 是固定的。...在卷积操作中，我们产生一个默认方框的集合，这些方框在每个位置有不同的纵横比，在一些特征图中有不同的比例，如上图所示。对于每个默认方框，预测它形状的偏移和类别的置信度()。...SSD中default box的概念有点类似于Faster R-CNN中的anchor。...采样区块的大小在原图片[0.1,1]之间，高宽比介于0.5和2之间。保留真值边界框中的重叠部分，如果它的中心在采样区块内。在采样步骤后，每个采样区块缩放到固定大小，以0.5的概率来水平翻转。
从概念上讲，通过在输入图像中提出多个矩形框区域来查看对象检测，以查看它们中的任何一个是否对应于实际图像对象。这可以通过在每个可能的位置和比例处提出框来完成，然后分别在每个框的图像内容上应用CNN。...在整个图像的特征图上滑动窗口时，使用预定义的Anchor Box（常见尺寸和纵横比的参考边界框，默认情况下3个不同尺度的3个Anchor Box）检查每个窗口位置（图2-11）。...从统计意义上讲，训练即学习数据分布的过程，我们在训练集上训练网络模型，在测试集上评估网络模型表现，这基于了一个强假设——训练集与测试集具有一致的数据分布。...召回（R）是正确预测的地面实况对象的百分比。每个计算都考虑到列表中此点之前的TP / FP / FN的数量，因此还包括来自具有更高检测分数的所有预测的分配。...通常，这种改进需要在超参数调整工作，训练时间和潜在的准确度增益之间进行权衡。未来工作的例子是使用额外的RPN锚标尺和纵横比，额外的训练迭代，学习率的调整和多尺度训练。
感谢大家一直的支持与关注！ 一、简要 在本研究中，研究者提出了一种有效的深度卷积神经网络(DCNN)结构，利用手持照相机拍摄的照片来检测水稻的生长阶段(DVS)。...以上两项研究集中在固定的角度和位置的图像上，而小农户可以以随机的角度和位置拍摄图像。为了方便处理这些随机图像，有必要开发一种通用的方法。从多个角度拍摄的图像中提取最大的物候学信息将是很吸引人的。...该地区的160公顷土地被划分为800多个地块，由当地农民管理。该地区的年平均降水量约为1600毫米，平均气温为21°C。随机选取70块地块，利用管理的12块地块进行分析。...在研究区域，大部分地块通过插秧机移栽。当在播种方向拍摄图像时，两排水稻之间的土壤会被很好地捕捉到，而在其他方向，图像捕捉到的土壤会较少。...裁剪后，数据集的结果分布比原始分布更均匀。
2.1 什么是Multi-resume 谷歌在Android 7.0 时代便支持了多窗口分屏功能，即多个应用可同时共享屏幕，但问题是多个应用无法同时使用，只有具有焦点的应用才能保持在活动(resume)...image 2.2 APP如何在Multi-resume运行 在Android P (9.0)中启用Multi-resume，请在应用清单manifest中增加如下元数据： ? image 3....更多指引：布局优化，面面俱到 3.1 最大纵横比 三星可折叠设备外屏将具有长纵横比(21:9)，请确保您的应用程序支持长纵横比。 详细适配方法请参考： 屏幕最大纵横比适配指导。...开发过程中可使用AVD Manager调试应用连续性，进行屏幕布局改变的测试。...image 在多窗口模式下运行您的应用程序 通过点击其他应用将焦点从第一个应用移动到另一个应用 检查应用程序是否仍处于resumed状态 当您的应用意外丢失资源（例如相机）时，检查应用是否有任何意外行为
在实验中，我们也发现使用N2归一化层比使用损失函数约束空间层次性的效果要好很多。 ?...但同时，由于R1与R3的POI分布较相似，它们的流量趋势呈现出一定的相似性。因此，交通预测的核心挑战就是建模交通数据中的时空相关性和地理信息对时空相关性的影响。 ?...为此，我们在节点的嵌入空间下（Embedding space），找到每个节点的k邻近节点。然后，用交通数据的测试集计算每个节点和其k临近节点的平均相似度。...TrajGuard系统框架 我们在两个真实的轨迹数据上测试了我们的方案，实验结果能够充分验证该方案的有效性。...通过在真实的数据集上进行实验比较，文章提出的CGAL模型比几个流行的模型效果都有更好的提升。 ?
xNets将具有不同大小尺寸和纵横比的目标映射到网络层中，其中目标在层内的大小和纵横比几乎是均匀的。 Matrix Nets 这是一个「矩阵网络」，它的参数少、效果好、训练快、显存占用低。...简要介绍 研究作者提出了 Matrix Net (xNet)，一种用于目标检测的新深度架构。xNets将具有不同大小尺寸和纵横比的目标映射到网络层中，其中目标在层内的大小和纵横比几乎是均匀的。...新的的架构实现了比任何其他单镜头检测器的时效性高，具有47.8的mAP在MS COCO数据集，同时使用了一半的参数而且相比于第二好框架，其在训练上快了3倍。...Matrix Nets 下图所示为Matrix nets（xNets），使用分层矩阵建模具有不同大小和丛横比的目标，其中矩阵中的每个条目i、j 表示一个层 li,j，矩阵左上角层 l1,1 中宽度降采样...在Matrix Nets中，由于每个矩阵层的上下文发生变化，所以相同的方形卷积核可以用于不同比例和长宽比的边界框。
aspectr: 期望纵横比。如果设置为空，则使用图形设备的纵横比。 width: 所需宽度(英寸);可以与期望的纵横比aspectr组合。...height: 所需高度(英寸);可以与期望的纵横比aspectr组合。 scaling: 按一定比例缩放宽度和高度。...在console里展示数据图 （长宽比自己调节）： ?...转换格式之后的，在console中的数据： ? 文件(csv和excel)中表格数据： ? ?...add.rownames:是否应该将行名添加到表中(在第一列之前插入一列)。
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