通过图形来表征数据。通过图形，将数据的特征可视化，包括模式，异常的观测值，随着时间的变化特征，变量间的关系。这种图形化的方法要尽量与其他的预测方法相结合。数据的种类决定了预测时使用的方法，同时也决定了合适的图表技术。 时间图对于时间序列数据，时间图显然是个合适的分析起点。连续的观测值依照时间顺序，用直线连接。下面的图，反映的是Ansett Airlines统计的在澳
文章目录17.1 电影评论情感分类数据集17.2 用Keras加载IMDB数据集17.3 词嵌入17.4 简单多层感知器模型17.5 一维卷积神经网络17.6 总结 情感分析是自然处理的问题，它包括文本的理解和潜在意图的预测。在这节课中，你将学习如何在python中使用Keras深度学习库预测电影评论的情感-要么正向要么负向。一步步完成这节课之后，你讲学到：关于用于自然语言处理的IMD
paper：Efficient RGB-D Semantic Segmentation for Indoor Scene Analysis本文主要贡献在以下： 结合深度图像，提升仅用RGB图像分割的mIOU 设计一种结构，可用tensorRT实现，进而可在NX板上提升分割效率，比如有限计算能力和电池量的机器人场景 改进的ResNet-based encoder和decoder. 降低计算量，提升效
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2023-11-24 10:49:38
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# 深度学习预测图变化的实现指南
深度学习是当今数据科学领域的重要工具，尤其在处理图像和变化预测方面表现出色。本文将指导你如何使用深度学习方法来预测图像变化。我们将使用Python与TensorFlow/Keras库进行实现。此外，通过具体的代码示例和可视化工具，使得整个过程更加明确。
## 1. 任务流程概述
我们可以将“深度学习预测图变化”的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
Predicting Sharp and Accurate Occlusion Boundaries in Monocular Depth Estimation Using Displacement Fields
摘要现有的单目图像深度图预测方法倾向于预测输入图像中遮挡平滑边界、局部性差的轮廓。这是不幸的，因为遮挡边界是识别对象的重要线索，正如我们所展示的，提出从场景重建中发现新对象的方法。为了改
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2024-02-26 17:47:35
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在视频编码中，帧内预测是通过空域相邻像素预测当前块的像素，传统编码中帧内预测技术包括角度模式、DC和Planar模式，现在很多都开始使用深度学习来进行帧内预测。大部分使用深度学习进行帧内预测的网络主要分为：全连接神经网络全卷积神经网络卷积神经网络和全连接神经网络的结合。网络的输入输出分为：从相邻重建像素直接获得当前块的预测像素输入相邻重建像素和HEVC的预测像素，输出当前块的增强预测像素（相当于对
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2024-05-02 11:31:40
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由于交通流的高度非线性和复杂性，传统方法不能满足中长期预测任务的要求，其往往忽略了空间和时间依赖性。在本文中，我们提出了一种新的深度学习框架，时空图卷积网络（STGCN），以解决交通领域的时间序列预测问题（即交通预测）。我们不使用正则卷积和循环单元，而是在图上描述问题，并建立具有完整卷积结构的模型，这使得训练速度更快，参数更少。该体系结构包括几个时空卷积块，它们是图形卷积层和卷积序列学习层的组合，
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2023-11-24 23:01:39
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第一章：为什么要关注图深度学习？从信息表达力度上说1-因为现实世界很多信息（关系）可以用图的方式表述信息2-假如现实世界的信息看起来好像非图关系，我们也可以转为图关系，虽然有信息损失，但是似乎影响不大从作用功能层面说（也就是有哪些计算任务）1-图上很多计算任务，图上进行的计算处理，信息处理，可以模拟解决处理现实世界很多问题，下面是例子1.1-链接预测：（边级别）社交网络——朋友推荐知识图谱补全药物
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2024-08-21 10:11:27
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ETA：Estimated Time of Arrival，地图服务中一个十分重要核心的基础能力。高德百度的导航，美团的配送，滴滴的接送驾等等，可以说有地图的地方就有ETA。我了解到的，美团配送的ETA是树模型（应该是xgb那一套），高德百度正在基于路况预测做，滴滴在KDD2018有两篇ETA的论文（论文地址：https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-
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2023-12-07 09:04:03
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深度图像 = 普通的RGB三通道彩色图像 + Depth Map 在3D计算机图形中，Depth Map（深度图）是包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道。其中，Depth Map 类似于灰度图像，只是它的每个像素值是传感器距离物体的实际距离。通常RGB图像和Depth图像是配准的，因而像素点之间具有一对一的对应关系。 图像深度 是指存储每个像素所用的位数，也用于
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2023-10-20 11:34:29
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有了这项技术，农民伯伯就轻松多了！近日，美国新墨西哥州的创业公司Descartes Labs（笛卡尔实验室）公布了一项新技术，他们正在使用机器学习和卫星图像的基础上，进行对农田产量的预测。这间实验室共拥有6名创始人，分别是曾经在斯坦福大学学习哲学的创业家Mark Johnson、洛斯阿拉莫斯实验室前影像分析深度学习研究员Steven Brumby、毕业于德克萨斯农机大学的Mark M Mathis
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2024-05-14 13:14:46
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距离上一篇文章，正好两个星期。 这篇文章9月15日 16：30 开始写。 可能几个小时后就写完了。用一句粗俗的话说， “当你怀孕的时候，别人都知道你怀孕了， 但不知道你被日了多少回 ” ，纪念这两周的熬夜，熬夜。 因为某些原因，文章发布的有点仓促，本来应该再整理实验和代码比较合适。文章都是两个主要作用： 对自己的工作总结， 方便自己回顾和分享给有兴趣的朋
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2024-08-23 13:27:06
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时间序列预测的transformers的衰落和时间序列嵌入方法的兴起，还有异常检测、分类也取得了进步2022年整个领域在几个不同的方面取得了进展，本文将尝试介绍一些在过去一年左右的时间里出现的更有前景和关键的论文，以及Flow Forecast [FF]预测框架。时间序列预测1、Are Transformers Really Effective for Time Series Forecastin
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2024-02-26 18:41:52
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引 言2020年9月，一项由中国研究团队负责的研究成果，在影响因子8.58的Theranostics期刊上发表，题为“Development and interpretation of a pathomics-based model for the prediction of microsatellite instability in Colorectal Cancer
机器视觉在行业中的应用机器视觉的发展背景人工智能 人工智能（Artificial Intelligence， AI）是计算机科学的一个分支，其意在了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。该领域的研究包括机器人、语言识别、机器视觉、自然语言处理和专家系统等。 人工智能是一个比较大的领域，其中包括机器学习、深度学习、模式识别等，而神经网络是机器学习中的一种方法，深度学
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2024-08-20 15:38:09
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An Advanced Deep Generative Framework for Temporal Link Prediction in Dynamic Networks 摘要：时间链路预测的主要挑战是捕捉动态网络的时空模式和高度非线性。受图像生成成功的启发，我们将动态网络转换为静态图像序列，并将时间链接预测表述为条件图像生成问题。为了有效地解决具有挑战性的时间链接预测问题，我们提出了
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2024-05-18 19:12:20
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1.1 物理预测的胜利与失效（1）起源与经过始于土地测量→ 天文学（托勒密模型）→ 牛顿三定律→ 哈密顿方程（2）预测失效预测模型会在股票、人脑、自然灾害等方向上失效。1.2 预测失效原因1、不确定性：宏观领域的信息缺失；微观世界量子力学等。生活中太多因素的不知道 2、混沌：天气等。三体问题中，三个物体的运动问题变得复杂，初始条件发生变化，会造成结果存在巨大的偏差。 3、反射性：观测者会影响测量物
1 文章信息《Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd FlowsPrediction》。这是2017年AAAI大会的一篇会议论文，作者是微软研究院的张俊波。2 摘要预测交通流量对交通管理和公共安全非常重要，而且非常具有挑战性，因为它受到许多复杂因素的影响，如地区间交通、事件和天气。本文提出了一种基于深度学习的方法，称为时空
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2023-10-10 21:40:48
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# 遗传规律深度学习
随着生物技术的迅速发展，我们对遗传学的研究也日渐深入。而深度学习作为一种强大的人工智能工具，正在帮助我们揭示遗传规律和基因表达之间复杂的关系。这篇文章将介绍遗传规律深度学习的基本概念，并通过一个代码示例展示如何运用深度学习模型来预测基因表达。
## 基本概念
### 遗传规律
遗传规律是指生物体在遗传信息传递过程中所遵循的规律，例如孟德尔遗传定律。这些规律有助于我们理
DeepWalk问题提出：第一个无监督学习节点嵌入的算法。方法：构建临接表，使用random walk算法生成训练样本，采样同word2vec的训练方法。 Node2vec问题提出：DeepWalk采样使用random walk,无法融合有权图的边权重。方法：node2vec是一种综合考虑DFS邻域和BFS邻域的graph embedding方法。简单来说，可以看作是deep
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2023-11-14 14:14:09
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