为了了解图像识别，小编阅读了很多文章，并将其中一篇英文文献翻译出来，重现文献中的实践步骤，而这篇推文则是小编翻译原文并重现的成果（魔术师提供文献相关的所有技术资料，公众号后台回复【图像识别】，即可获取源代码下载链接~~）
在数据分析中，经常会看到进行batch effect校正的分析，那么batch effect到底是什么，在我们自己的数据中存不存在batch effect, 在做哪些分析之前需要需要进行batch effect的校正，带着这些问题，我们来看下发表在natrure reviews上的一篇描述batch effect的文献，链接如下
文章：Pole-like Objects Mapping and Long-Term Robot Localization in Dynamic Urban Scenarios
《Deep web data extraction based on visual information processing》
根据著名的神经通信理论，振荡活动的精确协调能够形成联想记忆。我们认为，正常的认知老化会损害神经通信的时间精确性，从而损害联想记忆的形成。我们发现，在年轻人和老年人中都存在高频gamma功率与低频theta相位的耦合支持联想记忆的形成，更接近theta峰值的耦合有利于记忆表现。然而，与年轻人相比，在老年人中耦合相位角随时间而变化并且变化更大。我们的结论是，theta-gamma耦合的精确时间的改变导致了成年人联想记忆的年龄差异。
数据可视化在数据挖掘中起着非常重要的作用。各种数据科学家花费了他们的时间通过可视化来探索数据。为了加快这一进程，我们需要有合适的工具。
在之前的文章中，我们分别构建了产业链关系网络、供应链关系网络和新闻共现关系网络，都做了图聚类，并分析了各类关系下和集群内外股票间收益率相关性，最终也都得出了“关联股票比非关联股票表现出更强相关性，集群内股票比集群外股票也表现出更强相关性”的结论，三大网络关系和三大集群属性能提供有用的增量信息。本文将进一步以这些集群属性为预定义概念，借助 HIST模型提取集群的共有信息用于预测股票未来收益。
一致性聚类（Consensus Clustering）是一个能够确定数据集（微阵列基因表达）中可能聚类的数量和成员的方法。这种方法在癌症基因组学研究中广泛普及，用于发现新的疾病的分子亚型。
点对特征是一种广泛应用的检测点云中三维物体的方法，但在存在传感器噪声和背景杂波的情况下，它们很容易失效。本文引入了新的采样和投票方案，可以很好地降低杂波和传感器噪声的影响。我们的实验表明，随着我们的改进，ppfs变得比最先进的方法更有竞争力，因为它在几个具有挑战性的基准上优于它们，成本很低。
前面做的许多处理基本上自己拼凑来的，下面再看下完整解决方案。researchgate网站上有人说qiime1版本有这个双向数据配对不拼接的选项？这个没找到。主要发现了有两个方案，一个是有篇文章提出了一个流程Hybrid-denovo，还有一篇peer review的文章，几个人评议还有一个人不同意，anyway，都看下。
这是谷歌在9月最近发布的一种新的架构 TSMixer: An all-MLP architecture for time series forecasting ，TSMixer是一种先进的多元模型，利用线性模型特征，在长期预测基准上表现良好。据我们所知，TSMixer是第一个在长期预测基准上表现与最先进的单变量模型一样好的多变量模型，在长期预测基准上，表明交叉变量信息不太有益。”
好的数据质量是获得可靠结果的前提，而预处理的质量往往对后处理的结果存在一定的影响。脑电的数据对噪音的敏感性很强，为了提高您数据的质量，在更大程度上将数据中的信噪比提高，获得更严谨的科研结果，我们会对您的数据进行高质量的预处理。
癌症基因组的体细胞突变是由在受精卵和癌细胞之间的细胞谱系中起作用的外源性和内源性突变过程引起的。每一个突变过程都可能涉及DNA损伤或修饰、DNA修复和DNA复制(正常或不正常)的组成部分，并产生一种特征性的突变特征，可能包括碱基替换、小的插入和缺失(indels)、基因组重排和染色体拷贝数变化。
前段时间，OpenAI公司召开了发布会，宣布了GPT-4 的大升级，还推出ChatGPT新的语音与图像功能，让ChatGPT可以看、听和说话。
虽然三代测序现在已经商用，但是目前的主流还是二代测序，尤其是Illumina公司的测序方式更是大行其道。那么，下面我们从四个方面来说说illumina家的二代测序是怎么得到的生物数据。
使用NIRS_SPM进行激活分析的步骤包括：对原始数据进行格式转化、使用定位信息创建MNI空间坐标、滤波、一阶建模、GLM模型评估、设置设计矩阵、计算beta值等。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。
上周有粉丝私信老shi想要找推荐系统相关的论文，刚好这两天老shi无意中在b站上观看了国内某知名大学教授关于目前博士生就业问题相关论文解说的视频，感觉很有意思，就萌生了给大家翻译一篇经典的推荐系统论文的想法。本期课程老shi决定给大家带来一篇2003年亚马逊曾经发表过的论文《Amazon.com Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering》翻译，这篇论文可谓是一篇比较早的经典的基于Item-to-Item（商品-商品）的协同过滤论文了。废话不多说，马上进入正题。
文章：A robust, real-time and calibration-free lane departure warning system
通过对用电负荷的消费者进行聚类，我们可以提取典型的负荷曲线，提高后续用电量预测的准确性，检测异常或监控整个智能电网（Laurinec等人（2016），Laurinec和Lucká（ 2016））。第一个用例通过K-medoids聚类方法提取典型的电力负荷曲线。
数据挖掘是指有组织有目的地收集数据、分析数据，并从这些大量数据提取出需要的有用信息，从而寻找出数据中存在的规律、规则、知识以及模式、关联、变化、异常和有意义的结构。
对于角点匹配算法的研究本文主要采用Harris算法提取图像中的角点，通过相似测度得到粗匹配点集，然后简单分析了两种提纯匹配点的简单聚类法和视差梯度约束法。 1. Harris算法角点检测 人眼对角点的识别通常是在一个局部的小区域或小窗口完成的。如果在各个方向上移动这个特征的小窗口，窗口内区域的灰度发生了较大的变化，那么就认为在窗口内遇到了角点。如果这个特定的窗口在图像各个方向上移动时，窗口内图像的灰度没有发生变化，那么窗口内就不存在角点；如果窗口在某一个方向移动时，窗口内图像的灰度发生了较大的变化，而在另一
yolo-face-with-landmark 使用pytroch实现的基于yolov3的轻量级人脸检测
上面的代码中用 for 循环去遍历 contents 这样我们就可以一个一个处理每封邮件。我们创建一个字典， emails_dict,这将保存每个电子邮件的所有细节，如发件人的地址和姓名。事实上，这些是我们要寻找的第一项信息。
INTRODUCTION：胸腺（thymus）是 T 细胞发育和 T 细胞受体（T cell receptor, TCR）组库形成的重要器官，塑造了机体的适应性免疫。T 细胞的胸腺内发育有空间协调性，受胸腺微环境（thymic microenvironment）多种细胞类型的精细调节。尽管胸腺在多种动物模型中被广泛研究，目前尚缺少一份完整的人类胸腺图谱帮助我们理解人体免疫系统。
论文名称：Predictions of 2019-nCoV Transmission Ending via Comprehensive Methods
学习“TensorFlow方式”来构建神经网络似乎是开始机器学习的一大障碍。在本教程中，我们将一步一步地介绍使用Kaggle的Pitchfork数据构建Band s2vec模型时涉及的所有关键步骤。
常规的SLAM算法首先假设环境中所有物体均处于静止的状态。而一些能够在动态环境中运行的SLAM系统，只是将环境中的动态物体视为异常值并将他们从环境中剔除，再使用常规的SLAM算法进行处理。这严重影响SLAM在自动驾驶中的应用。
Spatial heterogeneity of the T cell receptor repertoire reflects the mutational landscape in lung cancer
论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.13816.pdf
今天给大家介绍一篇佐治亚理工学院Tianfan Fu等人发表在AAAI 2021上的文章“MIMOSA: Multi-constraint Molecule Sampling for Molecule Optimization”。分子优化促进药物发现，其目标是产生新的有效分子，使药物特性最大化，同时保持与输入分子的相似性。现有的生成模型和强化学习方法在同时优化多种药物属性方面仍面临一定困难。为此，本文提出多约束分子采样框架—MIMOSA，使用输入分子作为初始采样框架，并从目标分布中采样分子。MIMOSA首先预先训练两个属性不可知图神经网络（GNN），分别用于分子拓扑和子结构类型预测，其中子结构可以是原子或单环。MIMOSA用GNN进行迭代预测，并且采用三种基本的子结构操作（添加、替换、删除）来生成新的分子和相关的权重。权重可以编码多个约束，包括相似性约束和药物属性约束，在此基础上选择有前途的分子进行下一次预测。MIMOSA能够灵活地对多种属性和相似性约束进行编码，且高效地生成满足各种属性约束的新分子，在成功率方面比最佳基线改进高达49.6%。
文本数据通常是由表示单词、句子，或者段落的文本流组成。由于文本数据非结构化（并不是整齐的格式化的数据表格）的特征和充满噪声的本质，很难直接将机器学习方法应用在原始文本数据中。在本文中，我们将通过实践的方法，探索从文本数据提取出有意义的特征的一些普遍且有效的策略，提取出的特征极易用来构建机器学习或深度学习模型。 研究动机 想要构建性能优良的机器学习模型，特征工程必不可少。有时候，可能只需要一个优秀的特征，你就能赢得 Kaggle 挑战赛的胜利！对于非结构化的文本数据来说，特征工程更加重要，因为我们需要将文
Binning，简称为分箱，更确切的说是 strain-level clusters 或 strain-level taxonomic units），本质是采用聚类的方法将分析对象进行归类，得到不同的集合。在宏基因组分析中，由于是混合微生物的测序，通过聚类的方法，将相同的微生物聚成一类，这个过程就是 binning。通过 binning，可以从菌落中提取到“单菌基因组”。这是一种不依赖实验室分离培养，基于分析算法开展单菌研究的策略。这样很多没法进行纯培养的微生物，通过这种方法就可以得到其基因组序列。
金融风险预警是金融数据挖掘中的一个重要研究方向,由于金融数据具有类型多样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征,此外还有高噪音、非 正态等特征。因此,金融风险预警更有挑战性。运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。 一、金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险，是企业未来收益的不确定性与波动性。按照金融风险产生根源可将金融风险分为静态与动态两类；按风险涉及 范围可分为微观金融
单目深度估计一直以来都是计算机视觉领域中的一项非常具有挑战的难题。随着计算机技术、数字图像处理算法和深度学习等技术的发展，常用的单目深度估计算法大概可以分为以下几类：基于线索的和机器学习的传统方法、基于有监督的深度学习方法和基于无监督的深度学习方法。
本推文会介绍如何在利用股票分钟数据，基于强化学习来做配对交易。包括基本概念和具体实现；这里采用的强化学习方法，是类似多臂老虎机（N-armed bandit）问题。
原理介绍视频：https://share.weiyun.com/5qojuBY 密码： 密码：bxsry4
如今，计算机视觉（CV）已成为人工智能的主要应用之一（例如，图像识别，对象跟踪，多标签分类）。在本文中，我们将了解构成计算机视觉系统的一些主要步骤。
随着生物与信息融合（BT与IT融合）发展，越来越多的IT技术已实际应用于BT问题，例如今天小编介绍的这三个利用神经网络进行空间转录组分析的方法...
LDA是一种三层贝叶斯模型，三层分别为：文档层、主题层和词层。该模型基于如下假设： 1）整个文档集合中存在k个互相独立的主题； 2）每一个主题是词上的多项分布； 3）每一个文档由k个主题随机混合组成； 4）每一个文档是k个主题上的多项分布； 5）每一个文档的主题概率分布的先验分布是Dirichlet分布；
如今，计算机视觉（CV）已成为人工智能的一项重要应用（例如，图像识别、对象跟踪、多标签分类）。本文将引导你完成搭建计算机视觉系统的一些主要步骤。
关键词是能够表达文档中心内容的词语，常用于计算机系统标引论文内容特征、信息检索、系统汇集以供读者检阅。关键词提取是文本挖掘领域的一个分支，是文本检索、文档比较、摘要生成、文档分类和聚类等文本挖掘研究的基础性工作。
近几年，随着深度学习的大热，许多研究攻克了如何从单张图片生成3D模型。从某些方面似乎再次验证了深度学习的神奇——doing almost the impossible。
本文为《程序员》电子刊原创文章，如需转载请注名出处 作者：唐杰、张静、张宇韬 摘要：AMiner利用数据挖掘和社会网络分析与挖掘技术，提供研究者语义信息抽取、面向话题的专家搜索、权威机构搜索、话题发现和趋势分析、基于话题的社会影响力分析、研究者社会网络关系识别等众多功能。 学术文献记载着科学的发展和进步，在科技日新月异高速发展并成为“第一生产力”的今天，学术信息，包括：论文，作者和会议，以及这些实体之间的相互关系，对研究界和企业界都起着越来越重要的作用。有效进行科技论文的组织与管理不仅可以有效提高论文质量
我们生活在信息爆炸的时代，每时每刻都在产生海量的数椐。我们在微博、微信、社交网站、门户网站、移动终端等众多的设备商产生的海量数据，面临着无法处理数据的困境。例如电商行业，每天客户的注册、建议、投诉、订单以及喜好等行为都会被记录下来，几乎每一个大公司都拥有自己庞大的客户数据信息。如何从海量的数据中提取有用的知识或者模式来改善企业的管理或提高团队运行效率，已成为如今亟待解决的问题，数据挖掘技术正是解决这一难题的有效方法。
文章：ACSC: Automatic Calibration for Non-repetitive Scanning Solid-State LiDAR and Camera Systems
Link: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8544895/
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
