近年来人们开发图形神经网络的兴趣持续激增。图形神经网络即可以在如社交网络数据 [16,21,36] 或基于图形的分子表征 [7,11,15] 的图形结构数据上运行的一般的深度学习架构。GNN 一般是将底层图形作为计算图,通过在图上传递、转换和聚合节点特征信息学习神经网络基元以生成单个节点嵌入。生成的节点嵌入可以作为输入,用于如节点分类或连接预测的任何可微预测层,完整的模型可以通过端到端的方式训练。
离线地图的核心其实就是拿到这些瓦片地图文件,并不是离线地图的代码怎么写,其实离线地图的网页代码和在线地图的网页代码几乎一致的,主要就是将对应的依赖的js文件从在线的地址改成本地的地址,然后可能多几个特殊的js文件用来本地交互,离线地图完全具备在线地图的大部分功能,离线地图有个好处就是可以离线使用,根本不需要联网,而且也不需要什么秘钥,你只要搞到那些瓦片地图文件就随便你怎么摩擦了。其实在线地图也是通过读取服务器上的离线地图文件加载到网页中的,你在快速的缩放和拖动地图的时候可以看到缝隙和空白,估计此刻就是在从服务器拉取瓦片地图文件来加载,而且这个服务器上的瓦片地图永远是最新的最完整的。
当给你看一张椅子的照片时,你是可以从这张单幅照片中推断出椅子的三维形状的,即使你以前可能从未见过这样的椅子。我们经历的一个更具有代表性的例子是,在与椅子的物理空间相同时,从不同的角度收集信息,以建立我
除了社交媒体,浏览器可能是我们日常工作、学习和生活中最常用的平台之一。然而,在使用浏览器的过程中,我们经常被书签管理、标签管理等问题所困扰。例如,书签栏混乱不堪,无法快速查找到所需书签。
当今很多业务的开展,如公共交通、物流运输、配送、打车、共享单车、智能硬件、车载设备的管理追踪等,都需要对位置及轨迹的有效管理才能得以实现,并高效运行。 而要实现轨迹的管理应用,需要具备定位、大数据存储、空间检索、轨迹纠偏算法、道路数据体系,导航路线计算等多方面能力的才能实现,而这对于开发者而言却是很难达到的。 为降低企业对轨迹应用的门槛,腾讯位置服务推出轨迹云,它是腾讯位置服务在物流、出行、跑步运动等领域的轨迹应用实践中打磨形成的一套轨迹管理及应用平台,可帮助开发者快速实现业务需求。 轨迹云现提供了轨迹存
随着互联网在各行各业的影响不断深入,数据规模越来越大,各企业也越来越重视数据的价值。作为一家专业的数据智能公司,个推从消息推送服务起家,经过多年的持续耕耘,积累沉淀了海量数据,在数据可视化领域也开展了深入的探索和实践。
当今很多业务的开展,如公共交通、物流运输、配送、打车、共享单车、智能硬件、车载设备的管理追踪等,都需要对位置及轨迹的有效管理才能得以实现,并高效运行。
之前做获取边界点的时候,主要采用的是在线地图的方式,因为在线地图中直接内置了函数可以根据行政区域的名称来自动获取边界,其实这些边界就是一些点坐标集合连接起来的平滑线,然后形成的轮廓图,这种方式有个弊端就是只能在线的时候使用,而我们大部分的应用场景应该是离线的,甚至很多设备永远是离线的,根本不可能去联网获取信息,但是又想要这个各省市区域的轮廓图怎办呢,只能事先拿到下载到这些需要的轮廓图文件才行,这些文件存储的就是经纬度坐标集合,在离线地图中只需要定义不规则线条绘制传入这些经纬度坐标集合即可。
地址和经纬度互相转换的功能也经常用到,比如上次的路线方案查询的功能,之前官网是提供了直接输入出发地点和目的地的中文汉字,就可以查询到最优的路线,后面只支持输入出发地点和目的地的经纬度坐标了,这个就有点绕了,让用户输入什么经纬度坐标,那是个什么鬼?没有几个用户搞得懂的,所以就需要先将用户输入的出发地点和目的地的中文汉字先查询到对应的经纬度坐标,然后再传入路线查询的JS函数中查询结果即可,为什么突然关闭了这个地址经纬度自动转换的功能呢?我去后台看了下,原来这项功能变成收费模块了。
点聚合在地图相关应用中比较常用,比如在地图上查询结果通常以标记点的形式展现,但是如果标记点较多,不仅会大大增加客户端的渲染时间,让客户端变得很卡,而且会让人产生密集恐惧症,密密麻麻的一大堆点挤在一起。为了解决这一问题,我们需要一种手段能在用户有限的可视区域范围内,利用最小的区域展示出最全面的信息,而又不产生重叠覆盖,这个东西专业名词就叫点聚合,百度地图内置了方法可以设置点聚合BMapLib.MarkerClusterer,注意这个方法在BMapLib中而不是在BMAP中,所以要使用点聚合的话需要引入这个MarkerClusterer_min.js类文件,不然是没用的,这个很容易忽视,因为绝大部分类和方法都是在BMap中都有。
原作者 Amy Lee Walton 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 当设计地图时,我会想:我想让观看者如何阅读地图上的信息?我想让他们一目了然地看出地理区域的测量结果变化吗?我想要显示出特定地区的多样性吗?或者我想要标明某个区域内的高频率活动或者相对的体积/密度? 有多种方法可以在地图中快速而集中的呈现出可视化数据。我常用的几个是: · Dot density (点密度图) ——使用点或其他符号展示特征或现象的集体情况(密度)的地图样式。例如,显示区域内的交
百度在线地图的应用老早就做过,后面经过不断的完善才到今天的这个程序,除了基本的可以载入地图并设置一些相关的属性以外,还增加了各种js函数直接异步加载数据比如动态添加点、矩形、圆形、行政区划等各种。当然最大的是增加了离线地图的支持,当年这个离线地图拖了很久很久才去做,最终还是搞定了。
本文内容分两部分,第一部分为基于 GNN 的图表示学习,共包含两节,第1节主要从三种建模方法上对图表示学习进行对比阐述;第2节分别从两类无监督学习目标——重构损失与对比损失,对基于 GNN 的无监督表示学习进行阐述。第二部分为GNN的相关应用介绍,主要为3D视觉、基于社交网络的推荐系统和视觉推理的介绍。
Poisson Surface Reconstruction for LiDAR Odometry and Mapping
在地图应用的相关项目中,在地图上标识一些设备点,并对点进行交互这个功能用的最多的,于是需要一套机制可以动态的添加、删除、清空、重置,重置的意思是将地图中的所有点的经纬度重新设置,其实就是先清空然后挨个重新添加所有点的信息,JS的异步交互功能非常强大,直接执行对应的JS函数就可以,没有必要刷新网页,最开始很多年前做的时候还不会JS,那时候想的最糟糕的办法就是写死在代码中,这样每次变动需要重新加载网页,后面发现那真是糟糕的办法,既然有异步刷新的办法为何不用呢,自从学会了JS异步刷新方法以后,索性将各种方法都改成了JS函数,传入对应的参数即可,参数尽可能的考虑到已知的各种各样的情况,方便用户自己添加。
论文:IRMCL: Implicit Representation-based Online Global Localization
引言 如今人们出行都离不开手机,都通过手机接触过互联网地图,手机地图凭借着可手势直观操作、地图可快速迭代、信息可实时更新的优势,形成了成熟的地图交互体验。在解析手机地图的体验设计前,让我们先看看地图的发展历程。 一、地图的发展 地图拥有着古老的历史,记录了人类对世界认知的演进过程,经历过泥板、壁画、羊皮、纸张等载体,依据使用和文化需要拥有着丰富多样的美术形式。不同时期、材质、美术形式的地图见证人们认识世界的过程。 随着照相机和飞机的发展,出现了航空摄影测量技术,让地图的测绘精准度达到顶峰。交通、
GNN模型现在正处于学术研究的热点话题,那么我们不经想问,GNN模型到底有多强呢?
这里不会将UML的各种元素都提到,我只想讲讲类图中各个类之间的关系; 能看懂类图中各个类之间的线条、箭头代表什么意思后,也就足够应对 日常的工作和交流; 同时,我们应该能将类图所表达的含义和最终的代码对应起来; 有了这些知识,看后面章节的设计模式结构图就没有什么问题了;
图结构数据在各个领域都很常见,例如{分子、社会、引用、道路}网络等,这些只是可以用图表示的大量数据中的一小部分。随着机器学习的进步,我们见证了在可用数据上应用智能算法的潜力。图神经网络是机器学习的一个分支,它以最有效的方式建立图数据的神经网络。
从上面的这几张效果图,大家可以看到其实就是将一个区域内的点 聚合到一起,然后缩放可以改变区域内点显示效果。对于数据量比较大的功能来讲,显示效果会比较直观。
文章:LiDAR-based SLAM for robotic mapping: state of the art and new frontiers
本文介绍的是CVPR2020入选论文《HVNet: Hybrid Voxel Network for LiDAR Based 3D Object Detection》,作者来自元戎启行。
在现代视觉SLAM系统中,从关键帧中检索候选地图点是一种标准做法,用于进一步的特征匹配或直接跟踪.在这项工作中,我们认为关键帧不是这项任务的最佳选择,因为存在几个固有的限制,如弱几何推理和较差的可扩展性.我们提出了一种体素图表示来有效地检索视觉SLAM的地图点.通过以光线投射方式对摄像机frustum进行采样来查询来自摄像机姿态的可见点,这可以使用有效的体素散列方法在恒定时间内完成.与关键帧相比,使用我们的方法检索的点在几何上保证落在摄像机的视野内,并且遮挡点可以在一定程度上被识别和去除.这种方法也很自然地适用于大场景和复杂的多摄像机配置.实验结果表明,我们的体素图与具有5个关键帧的关键帧图一样有效,并且在EuRoC数据集上提供了显著更高的定位精度(在RMSE平均提高46%),所提出的体素图表示是视觉SLAM中基本功能的一般方法,并且可广泛应用.
本篇我们继续解读Stefano教授的经典讲义 Stereo Vision: Algorithms and Applications,今天的重点是代价聚合。
在添加设备点或者区域形状的时候,会考虑是直接静态的方式写入到网页中加载,还是动态js函数异步加载的方式,这个需要根据现场的实际需求来,如果只需要一次加载的话建议静态即可,如果运行期间还需要动态添加的话就采用动态的js函数交互的方法,绝大部分场景都是动态添加,毕竟这个是异步执行的,而且比较灵活,静态的方式写入到网页中加载开起来比较傻,数据都在网页中可以看到了,没有什么保密性可言,在前面两篇文章做行政区划和点聚合的时候,也是两种方法都支持,具体现场怎么方便怎么来。
文章:RoadMap: A Light-Weight Semantic Map for Visual Localization towards Autonomous Driving
获取边界点一般和行政区划搭配起来使用,比如用户输入一个省市的名称,然后自动定位到该省市,然后对该轮廓获取所有边界点集合输出到js文件,最后供离线使用,获取边界点还有一个功能就是获取当前区域内的左下角右上角等经纬度坐标,这个主要是供离线地图下载使用的,百度地图很好的提供了bdary.get(cityname, function(rs)的函数来获取行政区划的边界点集合,其中rs.boundaries就是所有的边界点集合,估计他是服务器上存储好的每个区域的集合,查询到了立即返回,可能早期也是人工的一点点圈起来连线好存到到数据库的,按照此方式其实可以搞一个程序自动将全国的所有省市边界点集合数据全部扒下来,给离线地图使用,测试了下貌似只支持到县城级别,不支持具体到乡镇。
因此,两个模块的第一阶段都包含了类似的操作。更重要的是,与第二阶段相比,第一阶段的计算复杂度(通道的平方)占主导地位。 这个观察结果自然地导致了这两个看似不同的范式的优雅集成,即,一个混合模型,它既兼顾Self-Attention和Convolution的优点,同时与Convolution或Self-Attention对应的模型相比,具有更小的计算开销。大量的实验表明,本文方法在图像识别和下游任务上取得了持续改进的结果。
人事管理系统是企业必备的信息管理系统,用于处理员工人事档案、人事合同、考勤、薪酬、绩效,等等。但是绝大多数传统的人事管理软件,基本都是面向人事部门的专业系统。通俗来讲,把员工当作“资产”在管理,这样的“数据”无疑是静态的、孤立的。
每个人都生活在一定的空间,城市的各项公共服务设施也需要占据一定的空间。通过对这些空间数据的挖掘和分析,我们能够比以往更科学、更清晰地观察我们所在的城市。9月27日,深圳市位和科技有限责任公司区域经理刘啸,在数据侠实验室的线上活动中分享了位和科技在空间数据挖掘和分析方面的实践,本文是其演讲实录。
很久之前读了这篇接收在 MICCAI 2021 上的文章,复现调试了代码之后还没有及时整理一篇阅读笔记。由于在 MICCAI 上,这篇文章同样没有大量的实验对比工作,但是提出的方法思路清晰易懂,值得借鉴。arXiv: https://arxiv.org/abs/2107.00781 。作为前置依赖,本篇阅读笔记首先介绍了 Transformer Architecture 和在医学图像分割上的应用;其次,分析了论文中提出的 UTNet 架构(主干 U-Net,混合 Transformer 等 module);最后,看了下论文的实验结果。
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在许多应用中,移动机器人必须在特定的环境中执行自主导航。在移动过程中,机器人应能够识别或区分环境中的不同区域。这个行为相当于在其当前的传感器观测与存储数据库的一部分之间找到对应关系。这种能力通常被称为地点识别。为了加快这一过程,作者们经常专注于通过不变描述子来描述环境的一些部分。通过这种方式,机器人应该能够通过在数据库中找到与其当前观测相关联的描述子最相似的描述子来识别环境的一部分。地点识别的概念在诸如定位、建图和导航等任务中至关重要。
本文为GNN教程的第三篇文章 【GraghSAGE算法】,在GCN的博文中我们重点讨论了图神经网络的逐层传播公式是如何推导的,然而,GCN的训练方式需要将邻接矩阵和特征矩阵一起放到内存或者显存里,在大规模图数据上是不可取的。
随着大语言模型 (LLM) 和视觉基础模型 (VFM) 的出现,受益于大模型的多模态人工智能系统有潜力像人类一样全面感知现实世界、做出决策。在最近几个月里,LLM 已经在自动驾驶研究中引起了广泛关注。尽管 LLM 具有巨大潜力,但其在驾驶系统中的关键挑战、机遇和未来研究方向仍然缺乏文章对其详细阐明。
网上其实有很多各种各样的离线地图下载器,大部分都是要收费的,免费的要么是限制了下载的瓦片数量或者级别,要么是下载的瓦片图打上了水印,看起来很难看,由于经常需要用到离线地图,摆脱这个限制,特意花了点时间重新研究了瓦片地图的原理,做了个离线地图下载器,其实瓦片地图下载没有那么复杂,其实就是从开放的几个服务器地址组建要请求的瓦片地图的地址,发送请求以后会自动将图片返回给你,你只需要拿到图片数据保存成图片即可。
代码已开源:https://github.com/PRBonn/LiDAR-MOS
这一部分概述了自动驾驶汽车自动化系统的典型体系结构,并对感知系统、决策系统及其子系统的职责进行了评述。
为进一步提升大型语言模型(LLM)解决复杂问题的能力,今天给大家分享的这篇文章,作者提出了思维图(GoT),其性能超过了思维链(CoT)、思维树(ToT)。思维图(GoT)的关键思想是能够将LLM生成的信息建模为任意图,其中信息单位是顶点,边代表顶点之间的依赖关系。这种方法优点能够将任意LLM的思维组合在一起,提炼出整个思维图内容。实验结果显示:相比目前的思维树(ToT)提高了62%。
近日,L4级自动驾驶解决方案提供商元戎启行的一篇关于3D物体检测的论文被CVPR2020收录,论文题为“HVNet: Hybrid Voxel Network for LiDAR Based 3D Object Detection”。
除了传统的街道图地图外,默认的一般都是街道图,还有卫星图、三维图等,其中又有叠加层,比如叠加路况图层和路网图层等,最近去了多家的地图官网看对应的api接口,总体上感觉现在都往2.5D或者3D这块发展,估计这也是未来的一个大趋势,记得有个长辈程序员,花了很多年专门研究opengl之类的玩意,将现有的电网系统换成了3D的,甚至取了个高大上的名字叫世界电网互联系统,直接可以旋转一个球体,查看各种电网路线等,而且现在的安防行业好像也在往3D方向发展,甚至和物联网结合,以3D的模式呈现一栋大楼或者一个小区的三维场景,报警点也是三维呈现,这个效果非常惊艳,一不小心就把大领导震撼了,然后经费就来了。
Transformer架构在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出色,但在图级预测中表现不佳。为了解决这个问题,本文介绍了Graphormer,一种基于标准Transformer架构的图表示学习方法,在广泛的图表示学习任务中取得了优异成绩,特别是在OGB大规模挑战中。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 源 | 百度NLP 排版 | 夕小瑶的卖萌屋 本文介绍『文心大模型』的一项最新工作:“地理位置-语言”预训练模型ERNIE-GeoL。 论文链接: https://arxiv.org/abs/2203.09127 实践中的观察 近年来,预训练模型在自然语言处理、视觉等多个领域都取得了显著效果。基于预训练模型,利用特定任务的标注样本进行模型微调,通常可以在下游任务取得非常好的效果。 然而,通用的预训练语言模型在应用于地图业务(如POI检索、POI推荐、POI信息处理等
Spatial and Temporal Hierarchy for Autonomous Navigation using Active Inference in Minigrid Environment
路线查询的功能只有在线地图才有,因为这个路线规划需要经常更新的,这个数据同步需要大量的人力物力去统计,所以这玩意必须放在服务器端,就算是类似于手机端一样的放在本地离线,也需要隔一段时间更新的,不然数据很可能不正确。路线查询也叫出行规划,基本上分成两大类,一种是开车的一种是不开车的,其中开车的又有多种策略供选择比如最少时间、最短距离、避开高速等,不开车的也有多种策略供选择比如最少时间、最少换乘、最少步行、不乘地铁。路线查询的功能,现在貌似默认只支持经纬度作为参数了,之前是可以直接填入中文名称地名的比如门牌号之类的,这种地址解析或者逆解析的功能需要去后台用对应的秘钥去开通才行。
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