如何识别每个人在每个时期在不同城市生活过的地方？

识别每个人在每个时期在不同城市生活过的地方可以通过以下方式实现：

个人信息收集：收集个人的生活轨迹、社交媒体活动、旅行记录、居住地址等信息。这可以通过用户授权的方式获取，例如通过手机定位、社交媒体API等。
数据清洗和整理：对收集到的数据进行清洗和整理，去除重复、错误或不相关的信息，确保数据的准确性和完整性。
地理位置识别：利用地理信息系统（GIS）技术，将收集到的地理坐标转化为具体的地理位置信息，例如城市、街道、建筑物等。
时间识别：根据收集到的时间信息，将每个事件与特定的时间段关联起来，以确定每个人在不同时期生活过的地方。
数据分析和建模：利用数据分析和机器学习算法，对收集到的数据进行分析和建模，以识别每个人在不同城市生活过的地方。可以使用聚类算法、时间序列分析等方法。
应用场景：这种技术可以应用于个人化推荐、社交网络分析、市场调研等领域。例如，可以根据个人的生活轨迹和兴趣推荐特定城市的旅游景点、餐厅、购物中心等。

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云数据库 TencentDB（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
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云存储 COS（https://cloud.tencent.com/product/cos）
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我们之所以愿意围观马特•达蒙MIT的毕业演讲是因为有几句触及灵魂

，电影圈生来就是满足观众幻想和视觉刺激的地方，偶尔出现一两个实力派均衡一下观众的审美疲劳尚可，但如果所有长相普通但加倍努力的人都可以跻身电影圈，那我们每个人看自己去镜头前演的戏就好，还需要那些个熠熠生辉的明星干嘛呢...上文说过，马特•达蒙长相并不出众，在他依靠心灵扑手一举成名的前几年，他曾经很辛苦，和他的好友两人在各个剧组客串跑龙套，并且四处推销合作的电影剧本《心灵捕手》。...在天朝这个到处是成功学占主导的地方，又多了一位有影响力的人，告诉我们失败并不可怕。堕落的媒体只关注于八卦，对花边新闻乐此不疲，将人淹没于垃圾信息之中。狡猾的银行时刻觊觎着你的钞票。...很多人曾经天真烂漫地想要逃离眼下这个竞争激烈的城市，想去非洲，去印度恢复原始人时代的惬意生活，但他们怎么也想不到，那些天真烂漫的地方，可能粪便比水资源还要丰富，这时回过头来看，你所在的城市生活是不是没有那么不堪...无数次我们看到有人在朋友圈里明志“世界那么大，我想去看看，所以我走了。”，看过之后我们一阵心血澎湃然后睡觉然后淡忘然后到老，其实没有那么多其实，就是你自己在折磨你自己。

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李飞飞ACM访谈：机器在辅助并增强人类的工作，而并非取代人类

李飞飞：在普林斯顿读本科的时候，我有很大的学术自由。上大二那一年，我就为 20 世纪早期物理学家的著作而着迷——薛定谔、爱因斯坦等人在职业生涯的后期都对生命和智能有很强的好奇心。...这促使您建立了 ImageNet 这个层级组织的图像数据库，其中每一个节点都由成百上千张图片描述。李飞飞：在人工智能领域，有一些每个人都会遇到的重要问题；我们称其为「圣杯问题」。...其中之一就是目标理解，它是视觉智能的构造模块。人类特别擅长识别成千上万甚至上百万的目标，而且依据常识就能不费吹灰之力地做到。所以我在博士阶段以及作为助理教授的前几年和领域内的很多人一起研究过这个问题。...那个时期，人们付出了巨大的努力来设计能够识别物体的机器学习算法。我们也必须寻找合理的方式来测试它们的性能。那时候也有一些很好的数据集，但是通常都比较小，只有一二十种不同的物体。...所以大约在 2006 年左右，我的学生和我开始思考解决目标识别问题的不同方式。

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学界 | 利用人脸图片准确识别年龄：上海大学研究者提出「深度回归森林」

虽然这个问题已经被广泛地研究过，但目前机器根据人脸图像自动评估年龄的准确率和可靠度仍然远远落后人类表现。 ? 图 1：（a）不同的人在相同的年龄下的外貌特征的巨大区别。...（b）一个人从童年到成年时期的面部图像。注意，面部随年龄的变化在童年时期主要在于脸形，在成年时期的变化主要在于皮肤纹理。存在两种年龄评估任务。...（2）人脸的成长在不同的年龄以不同的方式进行，例如，面部随年龄的变化在童年时期主要在于脸形，在成年时期的变化主要在于皮肤纹理（如图 1 b）。...随机森林或随机化决策树是一种流行的集成预测模型，其中每个树结构可以自然地在分离节点上执行数据分区，在叶节点上执行数据抽象。...最近，CNN 端到端学习已经十分流行，并广泛用于提升不同计算机视觉任务的性能，如图像分类、语义分割，以及物体识别。

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未来的城市决策，听AIGC的，还是听人的？｜未来城市大哉问

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走向增强现实城市主义，AR与建筑的融合

我最近完成的这个城市改造项目就是通过AR将城市商业街改造成一个文化艺术节的空间。 ? （重庆解放碑步行街AR空间） ● 春芳：你认为，现今AR技术在图像识别、理解上发展水平怎么样？...位于下游的则是具体的各个内容生产企业，根据其面对的不同行业，制作出符合市场需求和能搭载在特定硬件平台上的AR app。 ● 春芳：都说AR产业的风口已经过了，对所谓的VR风口，你怎么看待？...另一方面，很大一部分AR内容的载体也往往是建筑与城市空间，人在体验AR内容的时候也在建筑空间中活动。因此这两个领域的链接还是挺紧密的。 ● 春芳：从设计师角度来看AR和VR技术，是怎样的？...而我认为信息革命对人居环境的影响最大的地方就在于，通过AR将数字世界非常直观地带入到我们的城市生活中。 ? （重庆解放碑步行街AR空间） ● 春芳：本科为什么念建筑呢？ ● 柏帆：想学一个交叉学科。...主要原因之一是我一直以来参与过的项目都是文化类建筑项目，这个领域的AR应用仍然可以延续我在自己专业领域的学习与思考。其二是这个市场足够大，目前的竞争状态也非常分散，还有创业公司能进入的机会。 ?

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【敏捷6.1】团队绩效理念与实践

因为我们要将有价值的内容给客户，那么如何识别价值，如何与相关方合作，如何进行敏捷规划都是决定一个项目产品的关键。剩下的还有什么呢？别忘了，敏捷中还有非常重要的一点，那就是“人”。...体现这一点的，最主要的就是通过团队。在敏捷中，我们重视每个个体，同时也希望每个个体都发挥最大的能动性，从而实现自组织。而与之相关的，就是我们的团队如何去实现最大的动能。...3）规范期：经历过震荡期之后，团队成员之间的了解更进一步，这个时候最大的特点就是有了非常规范的协同工作和团队合作。产品开发效率在这个时期也会步入正轨，驶向康庄大道。...不不不，就像我们一直说的，团队是由不同的人组成的，人在，江湖就在。我们不能保证今天成熟期的团队就一定会一直保持在成熟期，很可能一些突发事件又让团队回退到震荡期甚至是形成期。比如说团队成员的离职变动。...渗透式沟通意味着信息流入到了团队成员的背景空间中，如果你听到信息不是你所关注的内容，自然也不会在意，比如说有人在说服务器如何部署，而你是一名美工设计师，这条信息对你来说是没用的。

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七个月的“修炼”｜洞见

是要坚持说服对方，还是会停下来听听对方的观点里是否有可取之处？在面对不同意见冲突的时候，该如何推进项目发展？在面对可能发生的挫折时，应该如何处理和面对？...不同的人在做出决策的时候，他们内心的渴望、成长经历、知识结构、行为风格都会对决策本身产生影响。...是否考虑过更加多元的可能性？而作为持少数意见的人，是否应该坚持观点，不被“多数暴力” 所征服？ “凡事在变好之前，需要先变坏” 这是一位我很喜欢的外部教练在培训中说过的一句话。...信任感和同理心在第一次参加培训的时候，我记得外部教练带我们做了一个很有意思的活动：让每个人在一张大白纸上画出自己的人生历程（重要的里程碑事件）并分享，队友之间相互提问。...”模式，以致于即使有时候说话直接，也能被理解；我们识别出了每个人身上最闪光的地方并加以充分利用，将团队价值最大化。

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. | 成年人的城市生活环境对心理健康的影响

城市居民暴露于许多可能相互结合和相互作用的环境因素，这些因素可能影响心理健康。目前尚未有工作尝试建模城市生活的复杂实际暴露与大脑和心理健康之间的关系，以及这如何受遗传因素调节。...作者的目标是了解哪些环境因素的组合对这些精神症状最相关，以及在这些组合中，每个单一因素如何影响精神健康症状的风险或适应。...作者在训练数据集中发现了城市生活环境特征与一个包括五种精神症状的群体之间的显著关系，这一关系在测试数据集中也得到了验证（图2b、c）。...在与情感症状群相关的22个基因的GSEA中，作者发现在CRH/CRF受体活性的分子功能中过度表达，图3c。所有这些基因在人蛋白图谱的不同脑区都高度表达（图3d）。...这些发现揭示了不同的城市环境特征如何与大脑体积变化相关，进一步支持了城市环境对心理健康的重要影响，并提供了有关大脑结构的深入了解，这些结构可能在不同的精神症状群中起着不同的作用。

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Hinton：人类就是机器，绝妙的机器

神经网络依靠庞大的数据库学习，需要很长时间才能认识到从不同角度看到的对象，是同一个物体。而Capsule是人造神经元组成的层，能够跟踪对象各个部分之间的关系。这能让识别更快也更精准。...Capsule一直是科技世界的热门话题。纽约大学一位从事图像识别的教授，在《连线》杂志上说：“每个人都在等待它，等待Hinton下一个巨大的飞跃。” ?...3 Hinton说过，在自己长大成人的过程中，他的母亲给过他两种选择：“做学者，或是做失败者。” Hinton的家谱几乎完全被科学家们占据。...“我无法想象一个带着孩子的女人如何继续学术生涯，我习惯把时间花在思考问题上。教育很有意思，但是有点分散注意力，而其余的生活——我没时间过，”Hinton说。...去年夏天，我和Hinton在城里的Google食堂共进午餐。那个地方就像大部分科技公司一样，有一种托儿所般的审美，颜色鲜艳，摆着像阿米巴虫似的沙发以及一排健康午餐，大群30岁不到的人在那儿吃着饭。

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面对公司随时进行的裁员，你做好准备了吗？

如果我们是为提前识别公司需要裁员而进行准备，我估计鲜有人能有这般智慧，能提前进行预知，网上倒是有提前识别公司要倒闭的方法，可以搜索已备参考。但我的逻辑是，我们需要多久换一家公司合适？...我的习惯是对于3年，太短则会被HR认为你跳槽过于频繁，起码在工作态度上产生不被信赖的感觉；因为一个人在进入一个新的工作环境，第一年往往是打酱油的熟悉过程，第二年才可能慢慢进入角色，真正融入企业，熟悉自己产品的内涵...但是我却在这家公司呆了5年多，因为相对宽松的环境，可以自由的做对公司有价值，自己也有兴趣的技术；当然也有很多不如意的地方，但面对下决心去换一个更好的平台，有时候信心满满，有时候却又是止步不前，就是在自信与不自信间来回徘徊...，行动力自然是大不如前了，如何突破，估计在一个平台待了如我这般长时间的同学一般，会有裹足不前之感，所以即使是被动的开始选择，我想也应该是一种好事罢，但，你是否是做好了准备呢，古话说，手中有枪心中不慌，你找到你手中的那把枪了吗...重点是面对意外时，你的心理感受如何，好比刚上路的新司机，面对行车过程中的每一个突然，条件反射下真的会产生更大的意外，只有在经过了细致的观察和预判，就不会有“那哥们突然就杀过来”，和本能的惊慌失措之感；老司机之所以前面有个老字

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写了10年代码之后，我学到的7个绝对真理

我感觉自己达到了职业生涯的巅峰，我是公司里最年轻的开发者。我最终学到了什么每个时期的经验都是不一样的。...孩童时期的编码经历、学生时期的编码经历、CS 研究员时期的编码经历，以及在成长型初创公司时期的编码经历，它们对我来说都是无价之宝。但各个时期的经历都是不一样的。...而且头衔具有“迷惑性”，同样的职位在不同的公司之间也不具备严格的可比性。 ? 02 每个人都会写测试代码我的职业生涯的前半部分主要从事学术方面的工作。...有遗留代码是很正常的，相比从头开发 App，学会如何处理好遗留代码将会让你学到更多的东西，因为你会接触到更多你之前没有接触过的概念。 ? 04 代码质量最重要在以前，我对代码评审的要求是很严格的。...自动化测试代码通常不太会出现不同步的情况。我开始专注于编写清晰的测试代码，当其他人在阅读我的代码时就可以知道这些代码是干什么用的。 ?

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如何做好项目复盘？

参加的人建议所有参与过项目的人，尤其是那些承担着关键角色（PM-项目经理，Tech lead-技术负责人， BA-需求分析， QA-质量保证，Dev-开发人员）从头到尾参与项目的人，不同的角色会有不同的视角...，不同时期的人会对项目有不同程度的理解和输入，所以项目参与者非常关键。...2）对关键事件进行回顾这个部分用的是敏捷项目管理中经典的回顾形式 - Retropective（回顾），在大家对项目的整体过程以及发生的故事有了统一理解的基础上，大家可以针对关键的事件进行回顾，回顾当时做的好的地方...，不好的地方，以及学习到的经验。...这个环节结束后每个人都会拿到一些来自别人的肯定评价，这就是个体的优势，这些都将作为可迁移的技能被带到下一个项目，这也是在团队级别进行激励的一种很好的方法。

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人工智能六十年技术简史

现在的人工智能系统已经能够在围棋上战胜人类世界冠军，现在的语音识别系统已经能在某些特定场景下达到人类的识别准确率，无人驾驶的汽车也已经在某些地方实验性的上路了。...为了解决目标物体在不同图像中不同尺寸（scale）的问题，Lin等人在论文《Feature Pyramid Networks for Object Detection》里提出了Feature Pyramid...它当年可是火过一阵，还因此产生了一个爆款的App叫Prisma。如下图所示，给定一幅风景照片和一幅画（比如c是梵高的画），使用这项技术可以在风景照片里加入梵高的风格。...流行的时期，把DBN从计算机视觉用到语音识别是非常自然的想法。...图：词错误率变化自然语言处理和语音识别不同，自然语言处理是一个很”庞杂”的领域，语音识别就一个任务——把声音变成文字，即使加上相关的语音合成、说话人识别等任务，也远远无法和自然语言处理任务数量相比。

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TimesNet:时间序列预测的最新模型

在每个TimesBlock中，首先通过快速傅立叶变换(FTT)来找到数据中的不同周期。然后被重塑为一个2D向量，并发送到一个Inception块中，在那里它学习并预测该系列的2D表示。...捕捉多周期性为了捕获时间序列中多个时期的变化，作者建议将一维序列转换为二维空间，同时模拟周期内和周期间的变化。在上图中，我们可以看到模型是如何表示二维空间中的变化的。...在红色矩形内可以看到周期内的变化，也就是数据在一个周期内的变化。然后蓝色矩形包含周期间变化，这是数据如何从一个时期到另一个时期的变化。为了更好地理解这一点，假设我们有以周为周期的每日数据。...换句话说，它是同一阶段的数据在不同时期的变化。然后，这些变化在二维空间中表示，其中周期间变化是垂直的，周期内变化是水平的。这使得模型能够更好地学习数据变化的表示。...确定周期性为了识别时间序列中的多个周期，该模型应用了快速傅里叶变换(FTT)。这是一个数学运算，将信号转换成频率和幅度的函数。在上图中，作者说明了金融交易税是如何应用的。

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数据告诉你 | 垃圾围城，分类真的有用吗？

现阶段令人掩鼻的垃圾堆是如何被消化的？强制垃圾分类对于解决垃圾问题到底有啥帮助？研究了许多数据与材料后，我们基本回答了上述问题。...DT君计算了2017年全国各地区的人均生活垃圾清运量，没有意外，北京与上海稳居前两位，平均每个北京市民一年能制造出0.43吨垃圾，分摊到每天超过2斤——即使是考虑到城市的经济发展水平，这个生产力也是过于旺盛了...不过，对于这两座超级城市，以填埋方式处理的生活垃圾比例恐怕都还得继续降低。填埋场占地面积大，尤其是在土地资源紧缺的大城市，垃圾填埋疲态尽显，两城的填埋场在不同的时期都曾严重超负荷运转。...在各区自行建垃圾场、解决生活垃圾的大前提下，每个区都尽可能地把垃圾场建在区边界。...从2017年的生活垃圾处理数据来看，上海的垃圾焚烧能力仍有较大富余，为城市生活垃圾的上涨保留了一些空间；而北京，在垃圾填埋已经严重超出负荷的情况下，垃圾焚烧能力也已经接近饱和。

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电子阅读器市场角力，AI成为关键变量

正在悄然发生的现实变化随着快节奏的城市生活和网络媒体的发展，人们的阅读习惯逐渐从“读”进入“听”时代，听书成为了一种社会化流行趋势。...其实在如今的都市生活中，人们的生活场景，不是在通勤路上，就是在办公室、电梯间、家里等地方，碎片化的场景分割了人们的阅读时间，场景切换还容易导致阅读中断，相比之下，听书则无场景限制，无论在哪里都可以随时随地地听...作为一种重要媒介，声音的情绪传递效率更高，人们在听书过程中，除了能获得必需的信息和知识外，还能够从各种不同的声音情绪中，感受到悬疑、俏皮、悲伤等不同的场景氛围，获得更高的阅读体验和极致的沉浸感。...目前科大讯飞已经在语音信号处理、语音识别、语音合成、语音评测等方面形成领先优势，并拥有全球最大的中文语音语料库，其中包括普通话、方言、英语、日语、韩语等多种语音的语料库，其在语义分析、情感分析、机器翻译...对忙碌的现代人来说，“大声朗读”这个行为在今天来看似乎不可想像，恐怕只有回到小学初中时期才有，是一种最原始朴实的知识输入方式，但就是这种最纯粹的“阅读+发声”的方式，也是最能调动感官、让人专注自己、沉浸书本

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毕加索把它们「藏」起，AI 又给「挖」了出来

许多著名的艺术家，都出现过新画覆盖旧作的做法。具体的原因不得而知，但被颜料覆盖掉的作品，则遗失在了历史长河之中。在毕加索早期的「蓝色时期」里，多幅经典作品都存在这样的问题。...毕加索蓝色时期隐藏的秘密闻名天下的大师毕加索，曾经在一生中经历过几次风格的变化，其中早期的一个阶段就是经典的「蓝色时期」。...2012 年，一位策展人在对画作进行 X 光检查时发现，「老吉他手」里面居然还有其他人的形象！...如何去复现被涂抹掉的精品，让大师们的心血得以重见天日？一些人开始借助 AI 的力量。...模型在经过训练之后，能够识别各种风格画中的特点，将其用于艺术作品中，无论是达芬奇、梵高，还是毕加索，AI 都能掌握其精髓，就是对其他照片，像加滤镜一样加上特定风格。 ?

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RoadBotics利用深度学习识别路面裂缝，节省人力物力资源

也许人们在驾驶中会遇到恼人的路面坑洼，而这条道路似乎总是得不到修复，但RoadBotics的创始人开发了一种技术，可以识别和归类街道上的每个裂缝，通过一个界面提醒管理人员，该界面可以放大车轮下方沥青的细节...RoadBotics是几家获得URBAN-X重要资金和指导的公司之一，URBAN-X是一个重建城市生活的创业公司的加速器，由MINI和Urban Us提供支持，其使命是解决城市及其人口面临的挑战。...他们与MINI共同分享了RoadBotics如何减少未来城市道路的颠簸，以及URBAN-X如何帮助铺平道路。...在几个月内，他们收到了数据并对其道路进行了高科技渲染，并计划对网络的其余部分进行映射。...日常城市生活的所有特点，如电源线，路边树叶，人行道和护栏，有助于目视检查，需要不断维护。RoadBotics及URBAN-X正在努力使明天的城市更加智能化，让人们的生活更加美好。

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用 Dropout 正则化对抗过拟合

过拟合是我们大多数人在训练和使用机器学习模型时已经或最终会遇到的常见挑战。自机器学习诞生以来，研究人员一直在努力对抗过拟合。他们提出的一种技术是 dropout 正则化，其中模型中的神经元被随机移除。...在本文[1]中，我们将探讨 dropout 正则化的工作原理、如何在您自己的模型中实施它，以及与其他方法相比它的优缺点。 1. 简介 1.1....什么是Dropout Dropout 是一种正则化技术理想情况下，对抗过拟合的最佳方法是在同一数据集上训练大量不同架构的模型，然后对它们的输出进行平均。这种方法的问题在于它非常耗费资源和时间。...将 Dropout 应用于神经网络通过在每一层（包括输入层）中随机丢弃神经元，将 Dropout 应用于神经网络。预定义的丢弃率决定了每个神经元被丢弃的机会。...例如，dropout rate 为 0.25 意味着神经元有 25% 的几率被丢弃。在模型训练期间的每个时期都会应用 Dropout。 3. 应用 3.1.

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BA.5与BF.7任选一种感染？新冠阳过后可以“横着走”吗？

坊间还有一种说法：“早阳早好”，因为在感染者康复后，可以“横行天下”而无所顾忌了。上面段子的假定是：每个人在一段时间内只会感染一次新冠病毒，因为感染者在康复后体内有抗体了。...当抗体消失之后，如果同样的病原再次入侵，免疫系统有记忆机制，可识别出之前侵入过的病原，能够迅速生成抗体来消灭病原。...在一段时期内（如6个月），此人所处某个地区流行的主流毒株可能不会变化太大，因此抗体和免疫能力仍然有效，能够避免重复感染。但当该地区主导的毒株发生变化，原来获得的抗体保护率可能下降，从而发生重复感染。...每一种疫苗都有其覆盖的毒株范围，通过接种不同的疫苗，相当于给身体的免疫系统进行了不同样本的训练，从而可以防范更多类型的毒株。...，虽然在一定时期内能不再感染，但随着病毒变异，再次感染的风险会增加。

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