有许多分层数据的例子。例如，地理数据通常按层次分组，可能是全球数据，然后按国家和地区分组 。一个生物学的例子是按物种分组的动物或植物的属性，或者属于一个级别的属性，然后是家族。一个商业例子可能是业务部门和细分的员工满意度。每个学科都有许多例子，其中观察以某种形式的层次结构进行分组。
首先，请注意，围绕多级模型的术语非常不一致。例如，多级模型本身可以称为分级线性模型，随机效应模型，多级模型，随机截距模型，随机斜率模型或汇集模型。根据学科，使用的软件和学术文献，许多这些术语可能指的是相同的一般建模策略。
这个东西以前在看知乎的时候就看到过，感觉挺好玩的。最近又看到了，细细看了一下原理，恍然大悟这不就是一个空域滤波么？写一个应该很好玩吧？于是就动手了，为了显示方便用的Opencv的Mat数据结构来存取数据和显示。写了一下午差不多就可以了，后面再加了些配置文件的接口，并给了一些配置文件，这里记录一下。
预训练语言模型是NLP中的核心之一，在pretrain-finetune这一阶段的NLP发展中发挥着举足轻重的作用。预训练语言模型的无监督训练属性，使其非常容易获取海量训练样本，并且训练好的语言模型包含很多语义语法知识，对于下游任务的效果会有非常明显的提升。本文首先介绍预训练语言模型的里程碑方法，然后进一步介绍学术界针对预训练语言模型中的问题提出的各种改进和创新，包括14个经典预训练语言模型。
LosslessCut 是一款跨平台的 FFmpeg GUI 工具，它可以对视频、音频和字幕等相关媒体文件进行快速无损操作。该软件最主要的功能是无损剪切和裁剪音视频文件，可以使用它快速提取出好的部分并丢弃其余片段而不会损失质量，这非常适合用于处理从摄像机、GoPro 或者无人机中获取到的大型视频文件以节省存储空间。此外它还能在不需要重新编码的情况下添加音乐或字幕轨道到视频中，所以速度非常快。
CHINESE OPEN INSTRUCTION GENERALIST: A PRELIMINARY RELEASE
关键信息抽取 (Key Information Extraction, KIE)指的是是从文本或者图像中，抽取出关键的信息。针对文档图像的关键信息抽取任务作为OCR的下游任务，存在非常多的实际应用场景，如表单识别、车票信息抽取、身份证信息抽取等。然而，使用人力从这些文档图像中提取或者收集关键信息耗时费力，怎样自动化融合图像中的视觉、布局、文字等特征并完成关键信息抽取是一个价值与挑战并存的问题。
上一篇《Hessian-Hamiltonian MC Rendering》的思路是将哈密顿力学应用在MCMC中，从而达到优化复杂场景的渲染效果。既然哈密顿可以，朗之万立马说到“我也可以”。今天这篇论文，就是基于Hessian-Hamiltonian MC (H2MC) Rendering论文的思想，引入Langevin Monte Carlo Rendering实现渲染上的优化。
原文标题：Toward Data-Driven Weather and Climate Forecasting: Approximating a Simple General Circulation Model With Deep Learning
昨天和大家分享了使用‘gemtc’这个R包去读取和汇总网状meta分析数据的方法。今天主要想和大家介绍一下如何在这个包里使用固定效应模型（fixed effect model, FEM）去计算网状meta分析的结果。在这之前，我们需要简单认识并区分固定效应模型和随机效应模型。
这是前一篇文章的继续，在这第篇文章中，我们将讨论纹理分析在图像分类中的重要性，以及如何在深度学习中使用纹理分析。
本文对近年来脑磁共振（MR）图像分割和肿瘤分级分类技术进行概述。文章强调了早期发现脑肿瘤及其分级的必要性。在磁共振成像（MRI）中，肿瘤可能看起来很清楚，但医生需要对肿瘤区域进行量化，以便进一步治疗。数字图像处理方法和机器学习有助于医生进一步诊断、治疗、手术前后的决策，从而发挥放射科医生和计算机数据处理之间的协同作用。本文旨在回顾以胶质瘤（包括星形细胞瘤）为靶点的肿瘤患者的脑部MR图像分割和分类的最新进展。阐述了用于肿瘤特征提取和分级的方法，这些方法可以整合到标准临床成像协议中。最后，对该技术的现状、未来发展和趋势进行了评估。本文发表在Biomedical Signal Processing and Control杂志。
腾讯安全科恩实验室《Order Matters: Semantic-Aware Neural Networks for Binary Code Similarity Detection》论文入选人工智能领域顶级学术会议AAAI-20。研究核心是利用AI算法解决大规模二进制程序函数相似性分析的问题，本文将深入对该论文进行解读，点击链接获取完整论文。
如果需要计算有复杂后验pdf p（θ| y）的随机变量θ的函数f（θ）的平均值或期望值。
机器之心报道 编辑：小舟、张倩 大型语言模型能否捕捉到它们所处理和生成的文本中的语义信息？这一问题在计算机科学和自然语言处理领域一直存在争议。然而，MIT的一项新研究表明，仅基于文本形式训练、用于预测下一个token的语言模型确实能学习和表示文本的意义。 虽然大型预训练语言模型（LLM）在一系列下游任务中展现出飞速提升的性能，但它们是否真的理解其使用和生成的文本语义？ 长期以来，AI社区对这一问题存在很大的分歧。有一种猜测是，纯粹基于语言的形式（例如训练语料库中token的条件分布）进行训练的语言模型不会
在本文中，我们描述了灵活的竞争风险回归模型。回归模型被指定为转移概率，也就是竞争性风险设置中的累积发生率
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
尽管机器学习在现阶段取得了很大成功，但是相比于动物所能完成的工作，机器学习在动物擅长的关键技术上表现不尽人意，比如问题迁移能力、泛化能力以及思考能力，因为机器学习通常会忽略大量常用的信息。
混合模型在很多方面与线性模型相似。它估计一个或多个解释变量对因变量的影响。混合模型的输出将为解释值列表，它们的效果大小的估计值和置信区间，每种效果的p值以及至少一种模型拟合程度的度量。当您有一个变量将数据样本描述为可以收集的数据的子集时，应该使用混合模型而不是简单的线性模型。
最近我们被客户要求撰写关于潜类别（分类）轨迹模型LCTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
Web 应用会话通常由会话 ID 标识来维护，它由随机或伪随机值组成。出于这个原因，随机性通常是这些应用的安全的关键。这个秘籍中，我们会讨论如何使用 BurpSuite Sequencer 来收集生成的值，并测试它们的随机性。
潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数。
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
landmark是一种人脸部特征点提取的技术，Dlib库中为人脸68点标记，在《调用Dlib库进行人脸关键点标记》一文中有效果和标定点序号的示意图。今后可采用landmark中的点提取眼睛区域、嘴巴区域用于疲劳检测，提取鼻子等部分可用于3D姿态估计。 Dlib库使用《One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees》CVPR2014中提及的算法：ERT（ensemble of regression
尽管图像超分在单一退化(比如Bicubic、Blur-down)方面取得极大成功，但是，当面对真实场景的复杂且多样退化时，模型的性能会出现严重的下降。近来也有一些针对多退化问题的盲/非盲图像超分，然而这些方法在训练数据与测试数据分布存在偏差时仍会出现性能的下降。
在绘制树干的过程中会绘制相关的星星。在递归中 ，画笔大小d是逐渐降低的，就形成了越到树梢，越细的效果。
办公文档是各行各业最基础也是最重要的信息载体，不管是金融、政务、制造业、零售行业等等，各种类型的文档都是业务流转过程中必不可少的数字资料。以银行信贷为例，一笔信贷业务在贷前贷中到贷后全流程中，需要涉及财报、银行流水、贸易合同、发票、尽职调查报告、审批意见书、会议纪要等等材料，材料的格式和内容均差异很大，但都是针对同一笔信贷业务、从不同角色视角、不同业务角度的情况描述。每一种材料都承载了重要的业务数据，对这些材料进行全面而准确的价值提取，并汇集所有材料实现全流程数据穿透，是前述信贷业务目前急需解决的问题。如何提取海量历史文档中的关键要素和数据，构建数据资产，也是当前各个行业做数字化智能化转型的重要课题。
Visual-Language Pretraining（VLP）是多模态领域的核心研究点之一，也是目前的一个热点研究方向。学术界提出了五花八门的VLP模型结构、训练方法方法。这些VLP方法哪种效果最好呢？微软近期发表的一篇论文An Empirical Study of Training End-to-End Vision and Language Transformers（2022）进行了大量的实验，对不同VLP模型、各个模块不同配置的效果。
这项功能下周才会正式向所有Plus用户开放，但不少提前进行测试的网友都不约而同地发现：
最近我们被客户要求撰写关于Metropolis-Hastings采样的研究报告，包括一些图形和统计输出。
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像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行
摘要：本篇从理论到实践介绍了当前超火的多模态学习模型。首先介绍了背景，将文本模态和图像模态在语义空间上对齐进行联合训练可以得到高质量的多模态embedding；然后介绍了多模态学习模型三种不同的划分方式；接着重点介绍了四种当前超火的多模态学习模型，包括VisualBERT、Unicoder-VL、VL-BERT和ViLT；最后基于Hugging Face的Transformer开源项目实践了多模态学习模型。想了解多模态学习模型并应用到业务实践的小伙伴可以多交流。
像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
本文的主要目的是理清时间线，关注预训练的发展过程，进行模型间的联系和对比，具体原理和细节请参考原论文和代码，不再一一赘述。
AI的三大核心板块（CV/Speech/NLP）近几年都相继取得了非常大的发展和进步。但是正所谓成也萧何，败也萧何，深度学习一直在能力泛化和鲁棒性问题上饱受诟病，通用AI之路遥遥无期。
基于欧式距离的分割和基于区域生长的分割本质上都是用区分邻里关系远近来完成的。由于点云数据提供了更高维度的数据，故有很多信息可以提取获得。欧几里得算法使用邻居之间距离作为判定标准，而区域生长算法则利用了法线，曲率，颜色等信息来判断点云是否应该聚成一类。
http://blog.csdn.net/hysteric314/article/details/50529804
最近，来自CAIS、CMU、斯坦福、康奈尔、马里兰、宾大等机构的学者又有了令人震惊的发现——
摘要 随着大型语言模型（LLM）的快速发展，许多下游的 NLP 任务都可以在友善的提示（即Prompt，是用户或程序向LLM AI 提供的输入或查询）下得到很好的解决。尽管模型开发人员和研究人员在对话安全性方面做了大量工作以避免从语言模型生成有害文字，但要引导 AI 生成内容 (AIGC，AI-Generated Content) 造福于人类仍然具有挑战性。由于强大的 LLM 正在收集来自各个领域的现有文本数据（例如，GPT-3 是在 45TB的文本上训练的），公众很自然地怀疑隐私信息是否包含在训练数据
BERT的设计是通过在所有层中对左右上下文进行联合调节，来预先训练来自未标记文本的深层双向表示。
在这篇文章中，我们将使用一种直观的方法来理解NLP的发展，包括BERT。预训练策略使BERT如此强大和流行，并且BERT可针对大多数NLP任务进行微调。
今天学习的是纽约州立大学石溪分校在 NetWork Embedding 的工作《DeepWalk Online Learning of Social Representations》，这篇文章于 2014 年发表于 ACM 会议，目前已经有 2700 多引用，是第一个将 Word2Vec 应用到 NetWork Embedding 并取得了巨大成功的方法。
线性混合效应模型是在有随机效应时使用的，随机效应发生在对随机抽样的单位进行多次测量时。来自同一自然组的测量结果本身并不是独立的随机样本。因此，这些单位或群体被假定为从一个群体的 "人口 "中随机抽取的。示例情况包括
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