Earth Engine Explorer (EE Explorer) 是一个轻量级地理空间图像数据查看器，可以访问Earth Engine Data Catalog 中提供的大量全球和区域数据集。它允许快速查看数据，并能够在地球上的任何地方进行缩放和平移、调整可视化设置以及对数据进行分层以检查随时间的变化。
介绍 人工智能学习通常由两种主要方法组成：监督学习和无监督的学习。监督学习包括使用现有的训练集，这种训练集由预先标记的分类数据列组成。机器学习算法会发现数据的特征和这一列的标签(或输出)之间的关联。通过这种方式，机器学习模型可以预测它从来没有公开过的新的数据列，并且根据它的训练数据返回一个精确的分类。在你已经有了预先分类的数据的情况下，监督学习对于大数据集是非常有用的。 在另一种是无监督的学习。使用这种学习方式，数据不需要在训练集中进行预先标记或预分类，相反，机器学习算法在数据的特征中发现相似的特征和关
在本文中，我们将讨论K-Means算法，它是一种基于聚类的无监督机器学习算法。此外，我们还将讨论如何使用K-Means来压缩图像。
在机器学习中，数据有不同的类型，包括数字、分类和文本数据。分类要素是采用一组有限值（如颜色、性别或国家/地区）的特征。但是，大多数机器学习算法都需要数字特征作为输入，这意味着我们需要在训练模型之前将分类特征转换为数字特征。
曾经我写过一篇文章介绍监督学习和无监督学习的区别与特点，如果没看过的小伙伴可以看一下：
下载地址：https://rmgsc.cr.usgs.gov/outgoing/ecosystems/Global/
这些聚类算法在不同场景和数据特性下有各自的优势和局限性，选择合适的算法取决于问题的性质和对结果的需求。聚类在图像分割、客户细分、异常检测等领域都有广泛的应用。
北京智源人工智能研究院联合浙大、北大发布SegGPT: Segmenting Everything In Context。让我们来一探究竟。
手绘动画已经存在了超过100多年，即使在电子产品时代也是十分流行，可以使用绘图平板电脑或者数字软件进行手绘。
图像分割是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本任务，它意味着要将图片根据内容分割成不同的块。相比图像分类和检测，分割是一项更精细的工作，因为需要对每个像素点分类。
本文介绍由美国卡内基梅隆大学的Ziv Bar-Joseph教授团队和加拿大麦吉尔大学健康中心的Jun Ding助理教授团队联合发表在 Nature Communications 的研究成果。细胞分类为高通量单细胞数据的主要挑战，在许多情况下，这种分配需要重复使用外部和补充数据源。为了提高跨大型联盟、平台和模态统一分配细胞类型的能力，作者开发了一种软件工具Cellar，可为分配和数据集比较过程中涉及的所有不同步骤提供交互式支持。作者讨论了由Cellar实现的不同方法，以及如何将这些方法用于不同的数据类型，如何组合互补的数据类型以及如何分析和可视化空间数据。作者通过使用Cellar注释几个来自多组学单细胞测序和空间蛋白质组学研究的HuBMAP数据集来展示Cellar的优势。
人类有两只眼睛来估计视觉环境的深度信息，但机器人和 VR 头社等设备却往往没有这样的「配置」，往往只能靠单个摄像头或单张图像来估计深度。这个任务也被称为单目深度估计（MDE）。
动态视图合成旨在从捕捉到的视频中重建动态3D场景，并创建沉浸式虚拟回放，这是计算机视觉和计算机图形学领域长期存在的研究问题。对这项技术的实用性至关重要的是它能够以高保真度实时渲染，使其能够应用于VR/AR、体育广播和艺术表演。最近，隐式神经表示在通过可微分渲染从 RGB 视频重建动态 3D 场景方面取得了巨大成功。尽管动态视图的合成结果令人印象深刻，但现有的方法通常由于昂贵的网络评估过程需要几秒钟甚至几分钟才能以 1080p 的分辨率渲染图像。
新生开学了，部分大学按照兴趣分配室友的新闻占据了头条，这其中涉及到机器学习算法的应用。此外，新生进入大学后，可能至少参加几个学生组织或社团。社团是根据学生的兴趣将它们分为不同的类别，那么如何定义这些类别，或者区分各个组织之间的差别呢？我敢肯定，如果你问过运营这些社团的人，他们肯定不会说他们的社团和其它的社团相同，但在某种程度上是相似的。比如，老乡会和高中同学会都有着同样的生活方式；足球俱乐部和羽毛球协会对运动有着相同的兴趣；科技创新协会和创业俱乐部有相近的的兴趣等。也许让你去衡量这些社团或组织所处理的事情或运行模式，你自己就可以确定哪些社团是自己感兴趣的。但有一种算法能够帮助你更好地做出决策，那就是k-Nearest Neighbors（NN）算法， 本文将使用学生社团来解释k-NN算法的一些概念，该算法可以说是最简单的机器学习算法，构建的模型仅包含存储的训练数据集。该算法对新数据点进行预测，就是在训练数据集中找到最接近的数据点——其“最近邻居”。
自2017年下半年，参与一些视觉算法应用尝试和落地的项目，到目前为止已经陆续有一些落地项目及应用，包括AI抠图软件么么照、服装搭配算法、AI互动营销三个方向。AI抠图软件么么照是一款高精度全自动抠图P图类工具，么么照以人像抠图为核心，可实时更换背景/贴纸，并支持全身效果合成，由来自京东硅谷研发中心的团队提供了领先的AI及AR技术，可创造出内容更加丰富的创意表达，极低的学习门槛可轻松上手进行创作。服装搭配算法目前已经在线下智能硬件Mirror+产品上落地，并与商城中台合作，会在商品详情页落地，实现以搭代购，提升购买的连带率。而AI互动营销方面，则通过抠图、换脸、人脸性别年龄等AI技术实现一些好玩的玩法提供给商城业务端进行一些营销活动玩法，另外也实现了自动化证件照、美颜&滤镜等一些视觉算法并应用到商城业务中。
单细胞专题 | 1.单细胞测序（10×genomics技术）的原理 单细胞专题 | 2.如何开始单细胞RNASeq数据分析 单细胞专题 | 3.单细胞转录组的上游分析-从BCL到FASTQ 单细胞专题 | 4.单细胞转录组的上游分析-从SRA到FASTQ 单细胞专题 | 5.单细胞转录组的上游分析-从FASTQ到count矩阵 单细胞专题 | 6.单细胞下游分析——不同类型的数据读入 单细胞专题 | 7.单细胞下游分析——常规分析流程案例一
由于深度学习的进步，图像到图像的翻译最近受到了极大的关注。大多数工作都集中在以无监督的方式学习一对一映射或以有监督的方式进行多对多映射。然而，更实用的设置是以无监督的方式进行多对多映射，由于缺乏监督以及复杂的域内和跨域变化，这更难实现。为了缓解这些问题，我们提出了示例引导和语义一致的图像到图像翻译（EGSC-IT）网络，该网络对目标域中的示例图像的翻译过程进行调节。我们假设图像由跨域共享的内容组件和每个域特定的风格组件组成。在目标域示例的指导下，我们将自适应实例规范化应用于共享内容组件，这使我们能够将目标域的样式信息传输到源域。为了避免翻译过程中由于大的内部和跨领域变化而自然出现的语义不一致，我们引入了特征掩码的概念，该概念在不需要使用任何语义标签的情况下提供粗略的语义指导。在各种数据集上的实验结果表明，EGSC-IT不仅将源图像转换为目标域中的不同实例，而且在转换过程中保持了语义的一致性。
分区与副本是很容易混淆的概念，我们这里离清一下两者。 数据分区的每个副本可以存储在多个节点上。这意味着，即使每个记录恰好属于一个分区，它仍然可以存储在几个不同的节点上进行容错。
层次聚类 (hierarchical clustering)是一种对高维数据进行可视化的常见方法。
空转细胞类型聚类方法大PK 此前小编已经为大家整理过 👉 10款空间转录组去卷积工具的综合比较，除了去卷积，聚类也是空转数据分析中的关键步骤。近日，《Briefings in Bioinformatics》发表了综述文章，根据聚类性能、鲁棒性、计算效率和软件可用性对七个软件工具提供的15种聚类方法进行了综合测试。 📷 测试数据集及算法信息 为了全面评估不同聚类方法的性能，研究团队基于不同技术准备了七个具有真实位置信息的空间转录组学数据集。同时设计了一个RShiny程序，使用真实数据提供的空间位置并考虑到预定
2018 IEEE International Conference on Cluster Computing
这部分练习涵盖两个吸引人的话题：K-Means聚类和主成分分析（PCA），K-Means和PCA都是无监督学习技术的例子，无监督学习问题没有为我们提供任何标签或者目标去学习做出预测，所以无监督算法试图从数据本身中学习一些有趣的结构，我们将首先实现k-means，并了解如何使用它来压缩图像。我们还将用PCA进行实验，以发现面部图像的低维度表示。 K-Means聚类 首先，我们在一个简单的二维数据集上实现并应用k-means，以了解它如何工作。k-means是一种迭代的、无监督的聚类算法，它将类似的实例组合成集
上班的时候想旅行，休假的时候想躺着，这是大多数年轻人的状态。如果能够躺在床上旅行，岂不美哉？
总的来说，Zenodo 提供了一个全面的平台，使研究人员能够方便地存储、共享和引用各种类型的学术成果，从而促进开放科学研究和合作。
机器学习是当前比较热门的领域，作为人工智能（AI）的一个分支，它基本上是一种算法或模型，可以通过“学习”来改善自身，因此变得越来越精通执行其任务。机器学习的应用正在迅速发展，已迅速成为医学，电子商务，银行等不同领域不可或缺的一部分。今天，我们将把机器学习分解为一个过程，并了解从开始到实现的所有步骤，以及其实际应用。
虽然最近关于根据文本提示生成 3D点云的工作已经显示出可喜的结果，但最先进的方法通常需要多个 GPU 小时来生成单个样本。这与最先进的生成图像模型形成鲜明对比，后者在几秒或几分钟内生成样本。在本文中，我们探索了一种用于生成 3D 对象的替代方法，该方法仅需 1-2 分钟即可在单个 GPU 上生成 3D 模型。我们的方法首先使用文本到图像的扩散模型生成单个合成视图，然后使用以生成的图像为条件的第二个扩散模型生成 3D 点云。虽然我们的方法在样本质量方面仍未达到最先进的水平，但它的采样速度要快一到两个数量级，为某些用例提供了实际的权衡。我们在 https://github.com/openai/point-e 上发布了我们预训练的点云扩散模型，以及评估代码和模型。
数据来自纽约市开放数据。我的数据范围是2012年至2015年。该数据跟踪车辆的类型，发生事故的街道的名称以及事故的经度和纬度坐标。两个坐标都保存为单个字符变量，称为“ LOCATION”。
机器学习是技术爱好者中高度关注的领域。作为人工智能（AI）的一个分支，它基本上是一种算法或模型，可以通过“学习”来改善自身，因此变得越来越精通执行其任务。机器学习的应用正在迅速发展，已迅速成为医学，电子商务，银行等不同领域不可或缺的一部分。今天，我们将把机器学习分解为一个过程，并了解从开始到实现的所有步骤。它的实际应用。
房间里有100个人，每人都有100元钱，他们在玩一个游戏。每轮游戏中，每个人都要拿出一元钱随机给另一个人，最后这100个人的财富分布是怎样的？
数据增强是提高图像分类器精度的有效技术。但是当前的数据增强实现是手工设计的。在本论文中，我们提出了AutoAugment来自动搜索改进数据增强策略。我们设计了一个搜索空间，其中一个策略由许多子策略组成，每个小批量的每个图像随机选择一个子策略。子策略由两个操作组成，每个操作都是图像处理功能，例如平移，旋转或剪切，以及应用这些功能的概率。我们使用搜索算法来找到最佳策略，使得神经网络在目标数据集上产生最高的验证准确度。我们的方法在ImageNet上获得了83.5％的top1准确度，比之前83.1％的记录好0.4％。在CIFAR-10上，我们实现了1.5％的错误率，比之前的记录好了0.6％。扩充策略在数据集之间是可以相互转换的。在ImageNet上学到的策略也能在其他数据集上实现显著的提升。
原标题 | Ten Trending Academic Papers on the Future of Computer Vision
你左拥右抱着 Stable Diffusion 和 MidJourney 创造美轮美奂的图片。
此前小编已经为大家整理过 👉 10款空间转录组去卷积工具的综合比较，除了去卷积，聚类也是空转数据分析中的关键步骤。近日，《Briefings in Bioinformatics》发表了综述文章，根据聚类性能、鲁棒性、计算效率和软件可用性对七个软件工具提供的15种聚类方法进行了综合测试。图片测试数据集及算法信息为了全面评估不同聚类方法的性能，研究团队基于不同技术准备了七个具有真实位置信息的空间转录组学数据集。同时设计了一个RShiny程序，使用真实数据提供的空间位置并考虑到预定的空间模式，将真实细胞类型标签分
很多机器学习的模型都是在图片上操作，但是忽略了图像其实是3D物体的投影，这个过程叫做渲染。能够使模型理解图片信息可能是生成的关键，但是由于光栅化涉及离散任务操作，渲染过程不是可微的，因此不适用与基于梯度的学习方法。这篇文章提出了DIR-B这个框架，允许图片中的所有像素点的梯度进行分析计算。方法的关键在于把前景光栅化当做局部属性的加权插值，背景光栅化作为基于距离的全局几何的聚合。通过不同的光照模型，这个方法能够对顶点位置、颜色、光照方向等达到很好的优化。此项目有两个主要特点：单图像3D物体预测和3D纹理图像生成，这些都是基于2D监督进行训练的。
在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV（开放计算机视觉库）是一个广泛使用的库，用于图像处理、计算机视觉和机器学习任务。在使用OpenCV时，我们可能会遇到各种异常情况。本文将重点讲解一个常见的异常：cv::Exception，并介绍其在内存位置 0x00000059E67CE590 处的解决方法。
在我们查看机器学习方法的各种细节之前，先了解什么是机器学习，什么不是。机器学习通常被归类为人工智能的一个子领域，但是我发现分类往往会首先产生误导。机器学习的研究肯定来自于这一背景下的研究，但在机器学习方法的数据科学应用中，将机器学习视为构建数据模型的手段更有帮助。
【新智元导读】MIT 新研究为解开深度神经网络黑箱迈出重要一步：今年的CVPR上，研究者提交一份新的研究，全自动分析了 ResNet，VGG-16，GoogLeNet 和 AlexNet 执行 20 多种任务的过程。他们提出的 Network Dissection 能够量化 CNN 的可解释性，发现深度神经网络并非完全的黑箱结构。 神经网络性能强大，用处广泛，但有一个致命的缺点：一旦训练好，哪怕是设计者也无从得知其中的运作原理。没错，也就是所谓的黑箱。 2 年前，MIT 计算机科学和人工智能实验室（CSAI
我其实在Seurat v3官方网站的Vignettes中就曾见过该算法，但并没有太多关注，直到看了北大张泽民团队在2019年10月31日发表于Cell的《Landscap and Dynamics of Single Immune Cells in Hepatocellular Carcinoma》，为了同时整合两类数据（包括SMART-seq2和10X）（Hemberg-lab单细胞转录组数据分析（七）- 导入10X和SmartSeq2数据Tabula Muris）达到不同平台的数据可以整合一起进行非监督聚类（基因共表达聚类分析和可视化）的效果，作者使用了harmony算法。
这些聚类算法各有优缺点，适用于不同类型的数据和不同的应用场景。选择合适的聚类算法通常取决于具体的需求、数据的特性和计算资源。
而输入显著性方法（如 LIME 或 Integrated Gradients）是实现此目的的常用方法。
最近我们被客户要求撰写关于有限混合模型聚类FMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
【磐创AI导读】：本文介绍了新的手写数字数据集Kannada-MNIST，并与经典的MINI进行了比较。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
理解序列数据 —— 如语言、音乐或视频 —— 是一项具有挑战性的任务，特别是当它依赖于大量的周围环境时。例如，如果一个人或一个物体在视频中消失，很久以后又重新出现，许多模型就会忘记它的样子。在语言领域，长短时记忆(LSTM)神经网络覆盖了足够的上下文来逐句翻译。在这种情况下，上下文窗口（在翻译过程中需要考虑的数据范围），从几十个词到大约 100 个词不等。最新的 Transformer 模型不仅改进了逐句翻译的性能，还可以通过多文档摘要生成整个 Wikipedia 的文章。这是可能的，因为 Transformer 使用的上下文窗口可以扩展到数千个单词。有了这样一个大的上下文窗口，Transformer 可以用于文本以外的应用，包括像素或音符，使其能够用于生成音乐和图像。
摘要：属性是实体的重要组成部分，因此如何自动获取实体的属性一直为知识图谱领域的研究者所关注。由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心推出的开放域中文知识图谱《大词林》是通过从文本中自动挖掘实体及实体间的关系而构建而成，因此如何自动为实体添加属性也必然成为构建《大词林》所必须研究的问题之一。本文通过学习《大词林》中实体的概念层次结构和属性的表示，提出了一种基于注意力机制的属性自动获取方案。其想法可简述为，实体的属性可以通过检查它的概念类别来获得，因为实体可以作为它的概念类别的实例并继承它们的属性。实验结果显示，我们的方法能够为《大词林》中的实体自动添加属性，最终可以使大词林中实体属性的覆盖率达到95%以上。
使用可视化工具包探索Lyft预测数据集介，可视化动图非常消耗流量，请在wifi环境下查看本篇文章
该文介绍了如何使用k-means算法对大规模图像数据集进行聚类分析。首先介绍了聚类算法的基本概念和实现方法，然后详细描述了k-means算法的步骤和流程。最后通过一个实际的图像聚类案例，展示了k-means算法在图像处理领域的应用。
妆容迁移是指将目标图上的妆容直接迁移到原图上的技术。相比传统贴妆技术，妆容迁移具有极高的自由度，它可以让用户不再局限于设计师设计好的妆容，而是可以自主、任意地从真实模特图中获取妆容，极大地丰富了妆容的多样性。此外，妆容迁移技术不仅可以迁移五官妆容信息，还可以对肤色、光影等信息进行整体迁移。目前，基于生成对抗网络的模型BeautyGAN和PSGAN已经在该领域取得了较好的效果。
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