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年度AI跳槽指南 | CV公司哪家强?人生巅峰怎么上?(真题第二弹)

๑乛◡乛๑ 跳槽指南又来了~上一期你拿了多少fen? AI行业也不是只有BAT可去嘛!CV创业公司也相当有钱途。应用场景不断增加,融资规模不断攀升,上市计划不断推进…… 在这个跳槽季,赶紧选择加入CV创业公司,可能不用多久,就会走上人生巅峰。想想,是不是还有点小激动? 但,还是那个问题:你真的准备好了吗?你真的了解这些公司吗? (以及,你知道哪家妹纸最多吗?) 表急,量子位这就给大家送上特别策划的“跳槽指南”系列真题第二弹。帮你检查自身CV技能如何,也帮你挑选更爱哪家公司。 下面,答题开始。 特别提醒

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为了应对双11购物狂潮,各大公司都祭出了哪些黑科技?

面对即将到来的双11购物狂潮,小伙伴们最担心的恐怕不是优惠力度不够,或者是钱包有点瘪,而是买买买之后,要经过多长时间的漫长等待,才能拿到自己的宝贝呢?为了加速整个物流过程,阿里、京东等公司可谓花了血本,历经多年打造的黑科技项目,能否应对今年的双11呢? 菜鸟智能发货引擎:为每一个包裹匹配最合适的快递公司 为客户选择一个合适的快递公司,以最快的速度将货物送到客户手中是每个商家的心愿,然而在现实中,大部分商家选择快递是,基本都是凭经验、比价格的方式按区域对订单包裹进行分配,因为没有办法全面了解各家快递公司的优势

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从时间变异性角度看睡眠剥夺后的异常动态功能连接

睡眠剥夺(SD)在现代社会非常普遍,被认为是几种临床疾病的潜在因果机制。先前的神经影像学研究已经利用磁共振成像(MRI)从静态(比较两个MRI会话[一个在SD后和一个在休息清醒后])和动态(在SD的一个晚上重复MRI)的角度探索了SD的神经机制。最近的研究主要集中在静息状态扫描时的动态脑功能组织。本研究采用一种已成功应用于许多临床疾病的新指标(时间变异性)来检测55名正常青年受试者SD后的动态功能连接。我们发现,睡眠不足的受试者在大范围的大脑区域表现出区域水平的时间变异性增加,而在几个丘脑亚区域表现出区域水平的时间变异性减少。SD后,参与者在默认模式网络(DMN)中表现出更强的网络内时间变异性,在许多子网对中表现出更强的网络间时间变异性。通过逐步回归分析发现,视觉网络和DMN之间的网络间时间变异性与精神运动者警觉测验最慢的10%反应速度呈负相关。综上所述,我们的研究结果表明,睡眠不足的受试者表现出异常的脑功能动态结构,这为研究睡眠不足的神经基础提供了新的见解,有助于我们理解临床障碍的病理生理机制。

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CORDIC算法详解(四)-CORDIC 算法之双曲系统及其数学应用

网上有很多类似的介绍,但是本文会结合实例进行介绍,尽量以最简单的语言进行解析。   CORDIC ( Coordinate Rotation Digital Computer ) 是坐标旋转数字计算机算法的简称, 由 Vloder• 于 1959 年在设计美国航空导航控制系统的过程中首先提出[1], 主要用于解决导航系统中三角函数、 反三角函数和开方等运算的实时计算问题。 1971 年, Walther 将圆周系统、 线性系统和双曲系统统一到一个 CORDIC 迭代方程里 , 从而提出了一种统一的CORDIC 算法形式[2]。   CORDIC 算法应用广泛, 如离散傅里叶变换 、 离散余弦变换、 离散 Hartley 变换、Chirp-Z 变换、 各种滤波以及矩阵的奇异值分解中都可应用 CORDIC 算法。 从广义上讲,CORDIC 算法提供了一种数学计算的逼近方法。 由于它最终可分解为一系列的加减和移位操作, 故非常适合硬件实现。 例如, 在工程领域可采用 CORDIC 算法实现直接数字频率合成器。 本节在阐述 CORDIC 算法三种旋转模式的基础上, 介绍了利用 CORDIC 算法计算三角函数、 反三角函数和复数求模等相关理论。 以此为依据, 阐述了基于 FPGA 的 CORDIC 算法的设计与实现及其工程应用。

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榕树集--新型抗生素的发现

在本文中研究团队提出了一种基于深度学习的可解释方法,用于发现新型抗生素结构。通过神经网络学到的抗生素活性相关的化学亚结构被用于预测抗生素的结构类别。研究团队通过图神经网络预测了超过1200万个化合物的抗生素活性和毒性,并通过可解释的图算法确定了具有高抗生素活性和低毒性的化合物的亚结构理由。实验验证表明,具有特定亚结构的化合物对金黄色葡萄球菌具有抗生素活性,其中一种结构类别对耐药性较强的金黄色葡萄球菌和肠球菌具有选择性。这一方法为深度学习引导的抗生素结构类别发现提供了新途径,并强调了机器学习在药物发现中的可解释性和对选择性抗生素活性的化学基础的洞察力。

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Cerebral Cortex:注意缺陷多动障碍ADHD多层网络动态重构分析

注意缺陷多动障碍(ADHD)已被报道存在异常的脑网络拓扑结构。然而,这些研究往往将大脑视为一个静态的整体结构,而忽略了动态特性。在这里,我们研究了ADHD患者的动态网络重构如何不同于健康人群。具体来说,我们从包括40名ADHD患者和50名健康人的公共数据集中获得了静息状态功能性磁共振成像数据。提出了一种时变多层网络模型和招募与整合度量来描述群体差异。结果表明,ADHD患者在各水平上的综合得分均显著低于对照组。除了全脑水平外,招募得分低于健康人。值得注意的是,注意缺陷多动障碍患者的皮层下网络和丘脑在功能网络内部和之间都表现出联盟偏好的降低。此外,我们还发现招募系数和整合系数在部分脑区与症状严重程度存在显著相关性。我们的研究结果表明,ADHD患者在某些功能网络内部或之间的沟通能力受到损害。这些证据为研究ADHD的脑网络特征提供了新的契机。

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