本文介绍了如何在大数据GIS应用中利用SuperMap iObjects Java for Spark实现分布式空间大数据处理和分析，包括空间数据索引、空间数据复制、空间数据连接、空间数据聚合等。通过这些功能，用户可以方便地对空间大数据进行预处理、分析、可视化，从而为城市规划、公共安全、环境保护等领域提供有价值的决策支持。
ArcGIS Pro是新一代的桌面地图绘制分析软件，用户可以用来收集、组织、管理、分析、交流和发布地理信息。
Spatial Analysis of Functional Enrichment(SAFE)，功能富集空间分析
浙江大学 GIS 重点实验室通过引入优化的空间邻近度指标并将其融入神经网络架构，提升了模型对房价预测的准确性。
又一篇anchor匹配策略的文章，不过确实是简单有效，在ATSS上只需要很小的修改就可以提升性能。GFL2在框的预测上用上了概率分布，这里又在anchor匹配上用上了概率分布。
目前国内在网络舆情仿真建模中所使用的仿真平台主要有 Netlogo、Anylogic、Matlab、Vensim 等，netlogo软件是一款比较通用的。 但是他是由logo语言构成，语言逻辑很让人抓马。 这里python 中的mesa可以实现其中一部分，这里看一下病毒传播仿真模型。
安智客长期关注可信执行环境TEE，今天了解学习一些可信软件基TSB(Trusted Software Base)。要了解可信软件基，先来了解可信计算基TCB（Trusted Computing Base）这一个传统概念。由于可信计算规范内容较多既包括计算节点也包括服务器可信支撑平台。本文参考大量规范标准只对可信软件基做一个浅述。
ArcGIS已经很强大了，估计他要说自己是第二，估计没什么GIS软件敢称第一了。虽然ArcGIS很强大，但市场上还是有很多其他的厂商，有很多其他的平台，每个厂商基本上都有自己的数据格式。对于其中的大部分数据格式ArcGIS都不能直接读取，都需要通过一些别的软件进行相应的转换才能加载到平台中。
论文: General Instance Distillation for Object Detection
通过对BRT和Metro路线系统的分析与研究，我们会对合肥“十二五”规划中要建成全国重要的综合交通枢纽以及提升合肥的现代化都市形象提出一些合理的、可行的和具有科学依据的建议，促进合肥市的大建设大发展，并带动整个合肥城市圈的经济发展。而快速公交系统(Bus Rapid Transit，BRT)和地铁运输系统(Metro)作为一种新型的大容量快速交通方式，在此背景下研究BRT和Metro在我国城市的应用和发展将对未来的城市交通产生重大的现实影响。快速公交系统将首先为沿线的那些受时间和出行费用所限的人群带来更多的工作和商业机遇。在更深的社会层面，通过实施BRT和Metro系统，满足群众出行需要和改善公共空间后，可以加强公众对城市的自豪感和归属感。
本文介绍了Redis、MongoDB、PostgreSQL、MySQL这四种数据库的基本特性，包括数据类型、持久化方式、事务支持、分区和分片等特性。每种数据库都有其适用的场景，例如Redis适合用于缓存和计数器，MongoDB适合用于高并发的读写，PostgreSQL适合用于事务处理和数据仓库，MySQL适合用于关系型数据库和事务处理。每种数据库都有其优缺点，需要根据具体的需求和场景来选择合适的数据库。
9 月 7 日，新兴编程语言 Mojo 正式发布。Mojo 的最初设计目标是比 Python 快 35000 倍，近期该团队表示，因为结合了动态与静态语言的优点，Mojo 一举将性能提升到了 Python 的 68000 倍。腾讯工程师此前也曾试用 Python 并做了相关评测，参考：《放弃Python拥抱Mojo？鹅厂工程师真实使用感受》
机器视觉一般由工业光源，图像采集单元，图像处理单元，图像处理软件及网络通讯装置等构成。在自动化工业质量控制和在线检测领域，2D和3D技术都具有重要的作用。如何将两者结合起来创建一个更可靠、高效的机器视觉检测系统，首先要认识两者的各自优势和局限性。
Turf.js是JavaScript 空间分析库，由Mapbox 提供，Turf 实现了
距离度量学习(DML)已成功地应用于目标分类，无论是在训练数据丰富的标准体系中，还是在每个类别仅用几个例子表示的few-shot场景中。在本文中，我们提出了一种新的DML方法，在一个端到端训练过程中，同时学习主干网络参数、嵌入空间以及该空间中每个训练类别的多模态分布。对于基于各种标准细粒度数据集的基于DML的目标分类，我们的方法优于最先进的方法。此外，我们将提出的DML架构作为分类头合并到一个标准的目标检测模型中，证明了我们的方法在处理few-shot目标检测问题上的有效性。与强基线相比，当只有少数训练示例可用时，我们在ImageNet-LOC数据集上获得了最佳结果。我们还为该领域提供了一个新的基于ImageNet数据集的场景benchmark，用于few-shot检测任务。
ArcGIS API for Javascript 是由美国 Esri 公司推出，跟随ArcGIS 9.3 同时发布的，是Esri 基于dojo 框架和 REST 风格实现的一套编程接口。通过 ArcGIS API for Javascript可以对ArcGIS for Server 进行访问，并且将ArcGIS for Server 提供的地图资源和其它资源（ArcGIS Online） 嵌入到 Web 应用中。
PDAL是点云数据处理的库。这是一个C/C++开源库，用于点云数据的转换和处理。尽管该库中许多工具的重点和发展都起源于激光雷达点云数据的处理，但它也不限于激光雷达数据。
距离测量是地理空间分析中的一个非常重要的功能，在气象数据处理中也会经常用到，例如查找最临近的气象站点、气象站点数据与其他数据匹配等操作。目前，针对不同的地球模型，计算地球上两点的距离，有三种不同的算法：
大家好我是费老师，就在前两天，Python生态中的GIS运算神器geopandas发布了其0.14.0新版本，在这次新版本更新中，不仅是新增了许多矢量计算API，还开始为日后正式发布1.0版本做准备，对一些底层依赖版本进行改动。今天的文章中，我就将为大家一一介绍相关的更新内容：
在机器学习中，经常要度量两个对象的相似度，例如k-最近邻算法，即通过度量数据的相似度而进行分类。在无监督学习中，K-Means算法是一种聚类算法，它通过欧几里得距离计算指定的数据点与聚类中心的距离。在推荐系统中，也会用到相似度的计算（当然还有其他方面的度量）。
假如动物们也用GPS，突然有那么一天北极的公北极熊有点冲动，想刷一下附近有没有母熊。要求距离越近越好，不是澳大利亚动物园那只，也不是格陵兰岛上被囚禁的那群呆企鹅，要是有点共同的嗜好就再好不过了。这种应用场景如何解决？
SQL (stands for Structured Query Language)
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 作者：张博力 编辑：Alex ▼扫描下图二维码或点击阅读原文▼ 了解音视频技术大会更多信息 ” 摘 要：本文从SRT协议的工作流程谈起，着重介绍和解析了SRT协议的数据包结构，并举例说明如何利用Wireshark抓包软件进行链路故障分析，从而解决实际工作中的问题。 引 言 SRT（Secure Reliable Transport）协议即安全可靠传输协议，是一种新兴的视音频传输协议，能够在公共互联网环境下实现高质量低延时的实时视音频传输。
当我们在使用PyTorch的cpp_extension扩展时，有时可能会遇到以下错误信息："dist must be a Distribution instance"。这个错误通常发生在我们尝试使用cpp_extension构建和安装扩展时。
（二）掌握Windows下Anaconda的简单使用，包括IDLE、Jupyter Notebook、Spyder工具的使用。
Poisson Surface Reconstruction for LiDAR Odometry and Mapping
借着这个周末的时间，总结一下我的2014年，同时也计划一下2015年。
在Python编程中，有时候会遇到ImportError: dynamic module does not define module export function (PyInit_example)的错误。这个错误通常出现在导入Python C扩展模块时，提示无法正确找到模块导出的初始化函数。
AR/VR的兴起，让我们喜欢上了3D电影和视频，前提是你需要戴上一副3D眼镜才能感受到3D效果。那么，它是如何工作的？当屏幕只是平面时，我们如何体验3D效果？其实，这些是通过一个叫立体相机的玩意儿来捕获的。
在当今互联网技术日新月异的背景下，Python作为一门简洁、高效、易学的语言，广受开发者欢迎。然而，由于Python解释器的特性，导致Python在一些性能要求较高的场景下表现不尽如人意。为了解决这个问题，我们可以利用Python的扩展机制，通过C语言编写扩展，将高效的C代码与Python完美结合，提升代码的性能。本文将为大家介绍在Python中如何使用C语言编写扩展，实现无缝集成与高效性能。
一、简介 Python是一门功能强大的高级脚本语言，它的强大不仅表现在其自身的功能上，而且还表现在其良好的可扩展性上，正因如此，Python已经开始受到越来越多人的青睐，并且被屡屡成功地应用于各类大型软件系统的开发过程中。 与其它普通脚本语言有所不同，Python程序员可以借助Python语言提供的API，使用C或者C++来对Python进行功能性扩展，从而即可以利用Python方便灵活的语法和功能，又可以获得与C或者C++几乎相同的执行性能。执行速度慢是几乎所有脚本语言都具有的共性，也是倍受人们指责的一个
Don't envy what people have, emulate what they did to have it.—— Tim Fargo
非常高兴能和大家在首届音视频线上峰会上和大家进行分享和讨论。我是来自安徽广播电视台的张博力。本次分享的主题是SRT协议在电视直播中的应用。
显然OpenCV中常见的轮廓分析无法获得上面的中心红色线段，本质上这个问题是如何提取二值对象的骨架，提取骨架的方法在OpenCV的扩展模块中，另外skimage包也支持图像的骨架提取。这里就分别基于OpenCV扩展模块与skimage包来完成骨架提取，得到上述图示的中心线。
样本的特征数称为维数（dimensionality），当维数非常大时，也就是现在所说的维数灾难。 维数灾难具体表现在：在高维情形下，数据样本将变得十分稀疏，因为此时要满足训练样本为“密采样”的总体样本数目是一个触不可及的天文数字，训练样本的稀疏使得其代表总体分布的能力大大减弱，从而消减了学习器的泛化能力；同时当维数很高时，计算距离也变得十分复杂，甚至连计算内积都不再容易，这也是为什么支持向量机（SVM）使用核函数低维计算，高维表现的原因。
我们 Sentiance 开发了一款能接收加速度计、陀螺仪和位置信息等智能手机传感器数据并从中提取出行为见解的平台。我们的人工智能平台能学习用户的模式，并能预测和解释事情发生的原因和时间，这让我们的客户能够在正确的时间以合适的方式指导他们的用户。
文章：Mesh-LOAM: Real-time Mesh-Based LiDAR Odometry and Mapping
接下来我们就开始今日的主题：自我学习，最少的样本去学习。听到这个，大家会想到剪枝、压缩神经网络。今天这个更加有趣，现在我们开始欣赏学术的盛宴！
GIS空间分析是通过对GIS系统中的空间地物的空间位置以及分布形态等空间特性进行分析推理等得到额外有用信息的过程。GIS空间分析包含广泛的内容，是GIS系统的核心功能。
上一篇文章，我们讨论了深度神经网络如何从一张图像中预测深度。特别是，我们证明了这个问题可以自监督只使用视频和几何约束。这种方法高度可扩展，甚至可以工作在未校准的摄像头或自动驾驶常见的多摄像头装备。
OpenVINO刚刚不久之前发布了新版本OpenVINO2021.3版本，其中最引入关注的是有了OpenVINO扩展模块，github的地址如下：
目前为止C语言的部分快要结束了，还差最后一个C语言和Python交互了，今天就讲这个。C语言和Python交互方法多了去了，有Python调用C语言，也有C语言调用Python，一般情况下Python调用C语言比较常见，毕竟Python慢，调用C语言加快速度，提高性能，这里重点讲Python调用C语言。
1948 年，美国数学家，信息论的创始人之一 Warren Weaver 提出了 3 类科学问题划分。
DNA/RNA测序的最新进展实现了通过“精确”定位个性化疾病模块来快速识别新靶标并重新利用已批准的药物治疗异质性疾病。基因组学时代，药物开发已成为高度集成的系统性问题，互补多组学与计算方法成为新的研究范式，由于基因组学和系统生物学最新技术和计算方式的进步，使得利用导致人类疾病的癌症类型特异性机制来识别新靶向药物与治疗药物成为可能。基于网络的方法通过度量药物靶标与人类蛋白相互作用组中疾病蛋白的接近度，为药物重新定位靶标和联合疗法提供了可能性。
处理地理位置数据已成为许多应用程序的核心需求。无论是推送附近的餐馆还是对全国范围内的服务点进行分析，快速而准确地处理和检索地理位置信息都至关重要。Redis，作为一种高性能的内存数据库，为我们提供了这样的解决方案。
多模态磁共振成像（MRI）通过促进对大脑跨多尺度和活体大脑的微结构、几何结构、功能和连接组的分析，加速了人类神经科学。然而，多模态神经成像的丰富性和复杂性要求使用处理方法来整合跨模态的信息，并在不同的空间尺度上整合研究结果。在这里，我们提出了micapipe，一个开放的多模态MRI数据集的处理管道。基于符合bids的输入数据，micapipe可以生成i)来自扩散束造影的结构连接组，ii)来自静息态信号相关性的功能连接组，iii)量化皮层-皮层邻近性的测地线距离矩阵，以及iv)评估皮层髓鞘代理区域间相似性的微观结构轮廓协方差矩阵。上述矩阵可以在已建立的18个皮层包裹（100-1000个包裹）中自动生成，以及皮层下和小脑包裹，使研究人员能够轻松地在不同的空间尺度上复制发现。结果是在三个不同的表面空间上表示(native, conte69, fsaverage5)。处理后的输出可以在个体和组层面上进行质量控制。Micapipe在几个数据集上进行了测试，可以在https://github.com/MICA-MNI/micapipe上获得，使用说明记录在https://micapipe.readthedocs.io/，并可封装作为BIDS App http://bids-apps.neuroimaging.io/apps/。我们希望Micapipe将促进对人脑微结构、形态、功能、和连接组的稳健和整合研究。
k近邻算法KNN是一种简单而强大的算法，可用于分类和回归任务。他实现简单，主要依赖不同的距离度量来判断向量间的区别，但是有很多距离度量可以使用，所以本文演示了KNN与三种不同距离度量(Euclidean、Minkowski和Manhattan)的使用。
本期为大家介绍快手 - 社区科学线自研论文：TWIN: TWo-stage Interest Network for Lifelong User Behavior Modeling in CTR Prediction at Kuaishou 本文发表于 2023 年 KDD Applied Data Science Track（录取率 25.4%），旨在解决传统的超长行为建模中长久存在的「两阶段中相似度度量标准不一致」问题，从而提升超长行为建模的精准度。
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