机器之心专栏 作者：朱磊、佘琪 利用持续学习中梯度缩放控制的方法，北大、北邮、字节跳动提出的新方法相比经典算法在参数量降低近 20 倍的同时，运算速度提升了 4 倍。 为解决在线学习所带来的灾难性遗忘问题，北大等研究机构提出了采用梯度调节模块（GRM），通过训练权重在特征重建时的作用效果及像素的空间位置先验，调节反向传播时各权重的梯度，以增强模型的记忆性的超像素分割模型 LNSNet。 该研究已被 CVPR 2021 接收，主要由朱磊和佘琪参与讨论和开发，北京大学分子影像实验室卢闫晔老师给予指导。 论文链
建筑设计会经常遇到出夜景效果图的时候，日夜景的效果转换，临摹勾勒、渲染出图、后期加工...工序繁多。除了对制作工具的熟练，更关键的是需依靠经验判断建筑明暗、光影和颜色等在白天和夜晚的不同状态。
之前的推文使用默认的plot函数进行聚类树的可视化，详情请点击:R语言聚类分析(1)，今天继续扩展聚类树的可视化。
社群划分跟聚类差不多，参照《R语言与网站分析》第九章，社群结构特点：社群内边密度要高于社群间边密度，社群内部连接相对紧密，各个社群之间连接相对稀疏。
GNN是Graph Neural Network的简称，是用于学习包含大量连接的图的联结主义模型。近年来，图神经网络(GNN)在社交网络、知识图、推荐系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。GNN在对图节点之间依赖关系进行建模的强大功能，使得与图分析相关的研究领域取得了突破。当信息在图的节点之间传播时GNN会捕捉到图的独立性。
今天给大家介绍斩获CVPR 2017 Best Paper Honorable Mention的YOLO v2的论文，YOLO9000:Better, Faster, Stronger。准确来说这篇论文提出了两个模型：YOLO v2和YOLO9000，本篇论文主要的工作可以概括为2步：
文章“3D Pose Estimation of Daily ObjectsUsing an RGB-D Camera”2012发表在IEEE/RSJInternational Conference on Intelligent Robots and Systems上，这篇文章对原始点对特征（PPF）作了一个很大的改进。
分类和预测是预测问题的两种主要类型，分类主要是预测分类标号（离散属性），而预测 主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。
作者：Elisabeth Richter Sasha Rezvina翻译：陈之炎校对：欧阳锦 本文约5100字，建议阅读10分钟本文为您展示了KNIME分析平台的用户界面，解释了其关键功能，在展示友好的KNIME分析平台的同时，演示如何创建一个无代码的数据科学项目。 标签：KNIME分析平台 概述 近年来，数据科学在我们的日常生活中无处不在，许多数据分析工具得以萌芽和发展，供数据科学家使用。Python、R或KNIME分析平台是最常见的数据分析工具。KNIME分析平台包含了可视化编程环境和直观界面等技术在
作者简介：atilazhang(张子鋆)，天天P图 iOS 工程师 使用常规的三角贴合的方式给唇部上色，在大多数情况下都表现良好。但是在唇部形态较之正常形态发生较大变化时，比如在嘟嘴，张嘴与抿嘴的场
接下来我们进行实例分析，首先构建两个相关网络，一个区分正、负相关，另一个不区分正、负相关（负的连接在很多算法中是没有现实意义的），具体如下所示：
机器学习按照学习数据经验的不同，即训练数据的标签信息的差异，可以分为监督学习（supervised learning）、非监督学习（unsupervised learning）、半监督学习（semi- supervised learning）和强化学习（reinforcement learning）。
Hierarchical Aggregation for 3D Instance Segmentation (ICCV 2021)
原文链接：http://tecdat.cn/?p=18770 为了用R来处理网络数据，我们使用婚礼数据集。 > nflo=network(flo,directed=FALSE)> plot(nf
机器之心转载 公众号：阅面科技（ID：readsense) 作者：童志军 物体检测一向是比较热门的研究方向，它经历了传统的人工设计特征+浅层分类器的框架，到基于大数据和深度神经网络的End-To-End的物体检测框架的发展，然而许多人其实并未系统的了解过物体检测算法的整个发展内容。正因如此，本次阅面科技邀请了资深研究员童志军从传统检测算法核心、深度神经网络框架、检测技术难点等方面来进行干货分享。 童志军：阅面科技资深研究员，2012年毕业于东南大学获硕士学位，先后加入虹软、阿里巴巴从事图像算法和机器学习
对于网络的可视化和数据挖掘，有很多图形界面的软件可供选择，比如cytoscape, gephi 等等，这些软件使用方便，操作简单，功能的强大，但是同时也有着一个缺点，就是无法自动处理，只能通过人工点击鼠标来操作，对于大批量数据的分析而言，依靠人工费事费力。
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。
CNA 研究和应用爆炸式增长的突出原因是两个因素 - 一个是廉价而强大的计算机的可用性，使在数学、物理和社会科学方面接受过高级培训的研究人员和科学家能够进行一流的研究；另一个因素是是人类社会、行为、生物、金融和技术方面不断增加的复杂性。
复杂网络分析研究如何识别、描述、可视化和分析复杂网络（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
作者：Matt 自然语言处理实习生 http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51444536 一、关系网络数据类型 关系网络需要什么样子的数据呢？ 笔者接触到了两种数据结构，擅自命名：平行关系型、文本型。根据数据关联，也有无向数据、有向数据。 并且关系网络生成之后，R里面就不是用真实的名字来做连接，是采用编号的。例如（小明-小红）是好朋友，在R里面就显示为（1-2），所以需要单独把名字属性加到序号上。 1、平行关系型 （1）无
通过综合考虑上述因素，并根据具体问题和应用场景的需求，可以评估一个图算法的可解释性和可视化效果的优劣。
在图像算法中，无监督的过分割是一种广泛的预处理步骤，将图像分割成具有相似属性的像素区域，称之为超像素分割，该方法减少了之后后期算法计算的的成本，并且信息损失最小，本文提出的是一种新的过分割算法，该算利用点云体素关系生成具有空间一致性的过分割，而不是在三维点云映射或者投影到了二维空间中进行处理。论文是在已经校准的RGB_D相机的数据集上进行试验，并且与2D的处理速度相仿的条件下，保证了分割的高效。
最近我们被客户要求撰写关于主成分分析PCA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 降维技术之一是主成分分析 (PCA) 算法，该算法将可能相关变量的一组观察值转换为一组线性不相关变量。在本文中，我们将讨论如何通过使用 R编程语言使用主成分分析来减少数据维度分析葡萄酒数据
各位小伙伴们，有没有发现PCL库中已经集成了太多我们想实现的算法或者功能呢？所以这里我们的学习小组已经开始针对PCL库中实现的算法进行剖析与论文解读，所以希望更多的小伙伴们参与进来，我们一起吃透PCL，希望有朝一日，我们可以自己更新PCL的库。欢迎私信或者联系邮箱：dianyunpcl@163.com
网络是由一些紧密相连的节点组成的，并且根据不同节点之间连接的紧密程度，网络也可视为由不同簇组成。簇内的节点之间有着更为紧密的连接，不同簇之间的连接则相对稀疏。这种簇被称为网络中的社区结构（community structure）。
背景：阿尔茨海默病（AD）是一种具有显著异质性的神经退行性疾病。不同的AD表型可能与特定的脑网络的改变有关。利用功能网络揭示疾病的异质性可以为精确诊断提供见解。
关联规则挖掘是一种流行的数据挖掘方法，在R语言中为扩展包arules。然而，挖掘关联规则往往导致非常多的规则，使分析师需要通过查询所有的规则才能发现有趣的规则。通过手动筛选大量的规则集是费时费力。在本文中，我们基于探索关联规则的R扩展包arulesViz，提出几个已知的和新颖的可视化技术。 1、简介 算法步骤这里不做详细介绍，下面是几个重要的变量的定义： Supp(X=>Y) = P(X) Conf(X=>Y) = P(Y|X) Lift(X=>Y) = CONF(X=>Y)/SUPP(Y) = P(X a
图结构：是研究数据元素之间的多对多的关系。在这种结构中，任意两个元素之间可能存在关系。即结点之间的关系可以是任意的，图中任意元素之间都可能相关。
聚类算法属于无监督的机器学习算法，即没有类别标签y，需要根据数据特征将相似的数据分为一组。k-means为聚类算法中最简单、常见的一种，通过计算距离，将相似性高的数据分在一起。 算法流程 随机选择k个
第五节主要介绍了谱聚类，也可用于上一节提到的社区划分，另外还扩展了基于motif的谱聚类，主要分成两个部分：
图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向，是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程，从数学角度来看，图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。近些年来随着深度学习技术的逐步深入，图像分割技术有了突飞猛进的发展，该技术相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用。
原文链接： https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8638330.
为了消除数据特征之间的量纲影响，我们需要对特征进行归一化处理，使得不同指标之间具有可比性。例如，分析一个人的身高和体重对健康的影响，如果使用米（m）和千克（kg）作为单位，那么身高特征会在1.6～1.8m的数值范围内，体重特征会在50～100kg的范围内，分析出来的结果显然会倾向于数值差别比较大的体重特征。想要得到更为准确的结果，就需要进行特征归一化（Normalization）处理，使各指标处于同一数值量级，以便进行分析。
多目标捕获视频图像中全部视场内均包括捕获目标,捕获过程中应去除已稳定跟踪的目标,且视频图像内目标的运动存在规律性,视频图像中的随机噪声无规律,根据目标的运动轨迹可判断目标是否为真正的待跟踪目标[6-8]。将目标运动轨迹的3帧图像时间(40ms)作为线性段,利用线性判断捕获目标的方法可表示为：
EE是推荐系统中不变的话题，我们需要通过探索用户的兴趣来避免进入闭环，增加推荐系统的多样性和个性化，因此需要在探索和利用之间做权衡。
最近我们被客户要求撰写关于自组织映射神经网络（SOM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
肿瘤分型分析是生信文章中的常客，大致是通过将基因的表达量进行聚类或者非负矩阵分解，发现新的亚型，然后对不同亚型的临床特征，免疫特征等进行比较分析，文章末尾简单的列了一些应用。
隐马尔可夫模型包含观测，状态和相应的转移，具体的记号不在给出。只给出其性质：其中i是状态而o是观测：
_自组织_映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。
聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。
在过去，科学家会根据物种的形状习性规律等特征将其划分为不同类型的门类，比如将人种划分为黄种人、白种人和黑种人，这就是简单的人工聚类方法。聚类是将数据集中某些方面相似的数据成员划分在一起，给定简单的规则，对数据集进行分堆，是一种无监督学习。聚类集合中，处于相同聚类中的数据彼此是相似的，处于不同聚类中的元素彼此是不同的。本章主要介绍聚类概念和常用聚类算法，然后详细讲述Scikit-Learn机器学习包中聚类算法的用法，并通过K-Means聚类、Birch层次聚类及PAC降维三个实例加深读者印象。
R语言多元分析系列之一：主成分分析 主成分分析（principal components analysis， PCA）是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（称为第一主成分）上，第二大方差在第二个坐标（第二主成分）上，依次类推。主成分分析经常用减少数据集的维数，同时保持数据集的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是在处理观测数目小于变量数目时无法发挥作用，例如基
点云分析(如三维分割和检测)是一个具有挑战性的任务，不仅因为点云是数百万点的无序的点组成的不规则几何形状，而且深度、视角、遮挡等会使点云产生的巨大变化。当前的研究非常关注神经网络对复杂点云几何形状的补全，但对一个基本问题视而不见：如何学习一个适当的点嵌入空间，该空间既注意区分语义又考虑具有挑战性的变化？为此，作者提出了一种基于聚类的点云分析表示学习方案。
自组织映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。
通过深度学习技术将图中的节点（或边）映射为向量空间中的点，进而可以对向量空间中的点进行聚类、分类等处理
随着高通量单细胞RNA-seq测序技术的发展，scRNA-seq数据集的大小已经从单个细胞增长到数百万个细胞，如何将这些高维度的数据可视化也是生物信息一个重要的应用领域。这一期给大家介绍一些scRNA-seq文章中常见的图，希望给大家带来一些新的作图思路.
各位读者好，在这片文章中我们尝试使用sklearn库比较k-means聚类算法和主成分分析（PCA）在图像压缩上的实现和结果。压缩图像的效果通过占用的减少比例以及和原始图像的差异大小来评估。图像压缩的目的是在保持与原始图像的相似性的同时，使图像占用的空间尽可能地减小，这由图像的差异百分比表示。图像压缩需要几个Python库，如下所示：
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