微軟、中科大開源基于深度高分辨表示學(xué)習(xí)的姿態(tài)估計算法

作者在官網(wǎng)指出，深度高分辨率網(wǎng)絡(luò)不僅對姿態(tài)估計有效，也可以應(yīng)用到計算機(jī)視覺的其他任務(wù)，諸如語義分割、人臉對齊、目標(biāo)檢測、圖像分類中，期待更多具有說服力的...

2019-03-05 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集GitHub姿態(tài)估計 3086 0

大團(tuán)隊日趨“中庸化”，“顛覆性”創(chuàng)新還要看小團(tuán)隊？

我們預(yù)測，小型團(tuán)隊的工作比大團(tuán)隊的工作更具顛覆性。我們的論文、專利和軟件數(shù)據(jù)庫有力地證實(shí)了這一預(yù)測。這些數(shù)據(jù)在范圍和領(lǐng)域上有所不同，但我們始終觀察到，在...

2019-03-01 標(biāo)簽：代碼計算機(jī)科學(xué)數(shù)據(jù)集 2462 0

我分析了上萬個微信紅包數(shù)據(jù)，得到了這些發(fā)現(xiàn)

從圖中可以看出外賣紅包是所有紅包種類中數(shù)量最多的，因?yàn)橐率匙⌒兄?，“食”的頻率最高。餓了么紅包數(shù)量占所有紅包數(shù)量的近一半，這與市場調(diào)查機(jī)構(gòu)公布的2016...

2019-02-27 標(biāo)簽：智能手機(jī)APP數(shù)據(jù)集 4340 0

如何深入淺出地學(xué)習(xí)LOD表達(dá)式

“LOD 表達(dá)式”本身不是一種詳細(xì)級別，而是一種關(guān)于 LOD 的語法表達(dá)式，它不會脫離當(dāng)前的視圖詳細(xì)級別而單獨(dú)構(gòu)建視圖；通過它，在原有的“視圖詳細(xì)級別”...

2019-01-25 標(biāo)簽：可視化數(shù)據(jù)集LOD 4800 0

Facebook開源了增強(qiáng)版的NLP工具包LASER

LASER的句子向量表示對于輸入語言和NLP任務(wù)都是通用的。該工具將任何語言中的一個句子映射到高維空間中的一個點(diǎn)，目標(biāo)是使任何語言中的相同語句最終位于同...

2019-01-25 標(biāo)簽：Laser機(jī)器翻譯數(shù)據(jù)集 4828 0

基于專用短程通信技術(shù)的緊急制動預(yù)警

如圖2主車（HV）和遠(yuǎn)車(RV)位置關(guān)系，需分析接收到的遠(yuǎn)車(RV)剎車制動消息,通過行駛方向、速度、加速度、位置篩選出存在潛在危險的遠(yuǎn)車制動信息，并做...

2019-01-23 標(biāo)簽：通信制動系統(tǒng)數(shù)據(jù)集 3778 0

一套能夠進(jìn)行心理健康以及信用分析的系統(tǒng)

本文通過從醫(yī)院收集真實(shí)患者數(shù)據(jù)以及從微博等社交媒體收集患者數(shù)據(jù)，首次創(chuàng)建了公開的自閉癥和抑郁癥人臉數(shù)據(jù)集?；谶@一數(shù)據(jù)集，DeepInsight 模型最...

2019-01-21 標(biāo)簽：AI計算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 3675 0

TensorFlow回歸：建立了一個模型來預(yù)測汽車的燃油效率。

該圖顯示數(shù)百個 epoch 后的驗(yàn)證錯誤幾乎沒有改善，甚至降低了。讓我們更新 model.fit 方法，以便在驗(yàn)證分?jǐn)?shù)沒有提高時自動停止訓(xùn)練。我們將使用...

2019-01-16 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集tensorflow 4935 0

如何在Hadoop上運(yùn)行這些深度學(xué)習(xí)工作

典型的深度學(xué)習(xí)工作流程：數(shù)據(jù)從各個終端（或其他來源）匯聚到數(shù)據(jù)湖中。數(shù)據(jù)科學(xué)家可以使用筆記本進(jìn)行數(shù)據(jù)探索，創(chuàng)建 pipelines 來進(jìn)行特征提取/分割...

2019-01-15 標(biāo)簽：機(jī)器翻譯數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 4601 0

北大語言計算與機(jī)器學(xué)習(xí)研究組推出一套全新中文分詞工具包pkuseg

多領(lǐng)域分詞。不同于以往的通用中文分詞工具，此工具包同時致力于為不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)提供個性化的預(yù)訓(xùn)練模型。根據(jù)待分詞文本的領(lǐng)域特點(diǎn)，用戶可以自由地選擇不同的模...

2019-01-11 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4133 0

通過簡單的暴力求解的方式實(shí)現(xiàn)KNN算法

然后返回葉子節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn)，檢查另一個子節(jié)點(diǎn)包含的超矩形體是否和超球體相交，如果相交就到這個子節(jié)點(diǎn)尋找是否有更加近的近鄰，有點(diǎn)話就更新最近鄰；如果不相交那...

2019-02-04 標(biāo)簽：二進(jìn)制KNN數(shù)據(jù)集 4390 0

谷歌新研究使用連續(xù)拍攝的一對非模糊圖像，能夠合成運(yùn)動模糊圖像

他們設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)包括一個新的“線性預(yù)測”(line prediction)層，它會教一個系統(tǒng)從連續(xù)拍攝的兩張圖像退回到跨越這兩張輸入圖像捕獲時間的...

2018-12-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2912 0