昨天谷歌发布了OpenCensus，这是一个厂商中立的开放源码库，用于度量收集和跟踪。OpenCensus的构建是为了增加最小的开销，并部署在整个团队中，特别是基于微服务的架构。 对仪表化和可观测性的
📷 摘要：数据分析在多数人看来是个与数据打交道的枯燥过程，但是，当它遇到可视化的时候，这些数字也能迸发出艺术感和色彩。分析过程可视化图在数据分析中具有广泛的应用。 本文将展示Teradata利用Teradata Aster对不同行业数据分析过程的可视化图，你可能无法想象，航线数据分析可以变换成绚烂的星云、保险索赔和欺诈保险索赔之间的联系在可视化图表中变成了花丛一般的“秘密花园”、而中国大型企业之间的资金流动量的关系则幻化成了一团烟花。 ◆ ◆ ◆ 航线星云 📷 l 关于洞察 图
本文分享 ACL 2022 论文『Multi-View Document Representation Learning for Open-Domain Dense Retrieval』，微软提出面向开放域密集检索的多视图文档表示学习，《MVR》，性能SOTA！
近日，宇耀生物与湖南大学DrugAI团队在国际生物信息学期刊《Briefings in Bioinformatics》上发表的研究论文“Chemical structure-aware molecular image representation learning”。当前基于分子图像的药物发现方法面临两个主要挑战：（1）怎样解决分子数据标签不足的问题，以及（2）如何从隐式编码图像中捕获化学结构信息。考虑到化学结构可由分子图明确编码（例如氮、苯环和双键），作者提出了一种用于分子表示学习的对比图-图像（Graph-Image）预训练框架（CGIP），该框架利用自监督对比学习将化学知识从图转移到图像中。通过精心设计的模态内和模态间对比学习，CGIP可以从大规模未标记分子中学习图中的显式信息和图像中的隐式信息。作者在多个实验设置（分子性质预测、跨模态检索和分布相似性）上评估了 CGIP的性能，结果表明 CGIP 在 12 个基准数据集上实现最先进的性能，并证明了CGIP 能够将图中的化学知识迁移到分子图像中，使图像编码器能够感知图像中的化学结构信息。
将性质和目的这两个问题的答案整合在一个经典的2×2矩阵中，就得到了四种可视化类型。
现有的高通量筛选实验用于确定药物和靶标之间的生物活性是一个昂贵费时的步骤。因此，基于已经在临床实验中测量的相互作用，使用统计学和机器学习模型来估计新的药物-靶标的相互作用的强度是重要的替代方案。澳大利亚Deakin大学的Svetha Venkatesh课题组提出了GraphDTA，一种基于图神经网络的药物-靶标结合亲和力的预测方法。
当你的智能家居设备与 Google Assistant 集成时，你可能会遇到以下错误：“无法更新设置，请检查你的连接。”
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 左：给出电影海报，右：由MC-GAN生成的新电影片名。 文字是二维设计的需要突出的视觉元素。设计师花费大量时间来设计可以与其他元素的形状和纹理在视觉上兼容
自Deepwalk开始,图表示学习已经成为图挖掘领域最热门的方向之一. 现在火热的图神经网络可以说是图表示学习2.0
之前写过很多图像直方图相关的知识跟OpenCV程序演示，这篇算是把之前的都回顾一波。做好自己的知识梳理。
无监督多重图表示学习（UMGRL）受到越来越多的关注，但很少有工作同时关注共同信息和私有信息的提取。在本文中，我们认为，为了进行有效和鲁棒的UMGRL，提取完整和干净的共同信息以及更多互补性和更少噪声的私有信息至关重要。为了实现这一目标，我们首先研究了用于多重图的解缠表示学习，以捕获完整和干净的共同信息，并设计了对私有信息进行对比约束，以保留互补性并消除噪声。此外，我们在理论上分析了我们方法学到的共同和私有表示可以被证明是解缠的，并包含更多与任务相关和更少与任务无关的信息，有利于下游任务。大量实验证实了所提方法在不同下游任务方面的优越性。
AI科技评论按：怎样能快速生成风格相同的字体呢？伯克利 AI 研究院最新发表的一篇博客告诉你他们最新的研究。 左：给出的电影海报，右：由MC-GAN生成的新电影片名 文字是平面设计中很突出的视觉元素。
DeepMind 和谷歌的这项新研究聚焦检索和匹配图结构对象这一极具挑战性的问题，做出了两个重要贡献。
最近自我监督学习被重视起来。昨天我通过LinkedIn发现了这项工作，我觉得它很有趣。kaiming大神的MAE为ViT和自监督的预训练创造了一个新的方向，本篇文章将介绍Masked Siamese Networks (MSN)，这是另一种用于学习图像表示的自监督学习框架。MSN 将包含随机掩码的图像视图的表示与原始未遮蔽的图像的表示进行匹配。
来源：Deephub Imba 本文约1100字，建议阅读9分钟 本文介绍了使用带掩码的网络如何进行自监督学习。 最近自我监督学习被重视起来。昨天我通过LinkedIn发现了这项工作，我觉得它很有趣。kaiming大神的MAE为ViT和自监督的预训练创造了一个新的方向，本篇文章将介绍Masked Siamese Networks (MSN)，这是另一种用于学习图像表示的自监督学习框架。MSN 将包含随机掩码的图像视图的表示与原始未遮蔽的图像的表示进行匹配。 考虑一个大的未标记图像集D = (x_i)和一个
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍QCharts二维绘图组件的常用方法及灵活运用。
本文研究了无监督图表示学习，这在许多任务中至关重要，如药物和材料中分子特性预测。现有方法主要侧重于保留不同图实例之间的局部相似性，但是没有考虑整个数据集的全局语义结构。在本文中，作者提出了一个统一的框架，GraphLoG，用于自监督的全图表示学习。
今天我们来聊一聊推荐系统中不得不学的Contrastive Learning方法，近年来Contrastive Learning在CV和NLP领域的应用越来越广泛，在推荐系统中当然也不例外。我想大家将对比学习与推荐系统结合主要有以下四个原因：
本文作者为纽约市立大学在读博士生 Fahd Alhazmi，专注于神经科学、人工智能和人类行为研究。
视图是一个虚拟表，其内容由 select 查询语句定义和真是的表一样，视图也包含行和列，对视图的操作与对表的操作基本一致。视图中的数据是在试用视图时动态生成的，视图中的数据都存储在基表中。使用视图具备如下三种好处：
永远不要低估Excel的作用，虽然名种BI工具很火爆，但记住他们只在分析师的群体中火爆，当涉及到报表分享时，分享到一般用户手里时，或者职场老一辈人群时，Excel是最佳的选择。同样对灵活性要求高、自动化程度强烈的，Excel仍然是不二的选择。
应用 IBM SPSS Statistic 的最近邻元素分析模型对汽车厂商预研车型进行市场评估。 某汽车厂商的研发部门提出了多个预研车型的技术指标，决策部门需要对其进行市场定位和销量预测的评估，以便选定投入研发与生产的车型。IBM SPSS Statistics 的最近邻元素分析模型能够帮助确定预研车型的市场类别，并以此为基础进行销量预测。本文结合该商业实例，介绍了 IBM SPSS Statistics 最近邻元素分析模型的使用方法与步骤。 商业案例 某汽车制造厂商的研发部门制定出两款
前一篇文章分享了RAID 2020上的论文《Cyber Threat Intelligence Modeling Based on Heterogeneous Graph Convolutional Network》，基于异构图卷积网络的网络威胁情报建模。
性能查看工具JProfiler，可用于查看java执行效率，查看线程状态，查看内存占用与内存对象，还可以分析dump日志.
很多同学都对可视化都非常感兴趣，但等自己去画图或者制作数据分析报告时，配色可能亮瞎狗眼。
今天给大家介绍的是麻省理工学院（MIT）材料科学与工程系研究人员近期发表在arXiv上的一篇有关大分子表示的研究。作者提出一种大分子的图表示方法，为大分子的表示、比较和学习提供了一个通用框架；并实现了定量的化学信息决策和大分子化学空间的迭代设计。
低照度图像增强只是对在低环境光环境下拍摄的图像进行增强，以提高图像视觉清晰度，如下图所示：
对于 Jenkins 而言，可使用插件来可视化各种构建步骤的结果。有一些插件可用于呈现测试结果、代码覆盖率、静态分析等。这些插件通常都会获取给定构建步骤的构建结果，并在用户界面中显示它们。为了呈现这些细节，大多数插件使用静态 HTML 页面，因为这种类型的用户界面是 Jenkins 自 2007 年成立以来的标准可视化。
其目标是根据有真实标签的训练集节点 V_{train} \subset V 预测与所有节点 u \in V 相关联的标签 y_u (可以是类型、类别、属性)。
标题：ELSR: Efficient Line Segment Reconstruction with Planes and Points Guidance
今天为大家解读的是由京东硅谷研发中心首席科学家吴凌飞博士等研究者最新发表的GNN for NLP综述，几乎覆盖了围绕NLP任务的所有GNN相关技术，是迄今为止GNN for NLP领域最全面最新的综述性文献。
在数据分析过程中，图表是最直观的一种数据分析方式，数据透视表具有很强的动态交互性，而Excel也可以根据数据透视表创建成同样具有很强交互性的数据透视图，而且，直接通过普通表格创建数据透视图，也将同步创建一张数据透视表。
本文作者朱梓豪为中科院信工所在读硕士，主要研究方向为图神经网络、视觉问答、视觉对话等。
“可观测性”这个名词其实是最近几年才从控制理论中借用的舶来概念，不过实际上，计算机科学中关于可观测性的研究内容已经有了很多年的实践积累。通常，人们会把可观测性分解为三个更具体的方向进行研究，分别是：日志收集、链路追踪和聚合度量。
许多经典机器学习专注于利用可用数据来进行更准确的预测。最近，研究人员已经考虑了其他重要目标，例如如何设计小巧，高效和稳健的算法。
一、数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应先见森林，再见树木。当前，人工智能科技迅猛发展，万木争荣，更应系统梳理脉络。为此，我们特别精选国内外优秀的综述论文，开辟“AI综述专栏”，敬请关注。
华为端到端（HE2E）DevOps实施框架，是结合了多年研发经验并集合了业界先进的实践所形成的一套可操作可落地的敏捷开发方法论（下图为实施框架图）华为云官网文档地址：官方文档链接
机器学习使我们能够训练一个模型，该模型可以将数据行转换为标签，从而使相似的数据行映射到相似或相同的标签。
在我上一篇博客中，我们研究了如何依据数据趋势聚合数据。在本文中，我们将讨论如何以更有意义的方式将这些数据呈现给用户。
翻译：陈妍君 吴怡雯 校对：田晋阳 图表是一种美观而强大的工具，可以帮助我们探索和诠释这个世界。数百年来，人们一直在使用图表来解释跟数据相关的种种。为了向数据可视化的历史和图表的力量致敬，我们重新制作了史上最具代表性的7张图表。 这其中一部分是用现代的方法呈现出原稿，而另一些则致力于对原图的重新制作。这项工程由Edward Tufte发起。他是一位数据可视化的专家，已经对这些以及更多的图表写过相关文章。 ◆ ◆ ◆ 1. 俄法战争 1969年，Charles Minard做了一张图表，是1812年拿破仑
3.在“数据透视表字段”视图中，把“单位”拉到行区域，把“总分”拉到列区域，把“姓名”拉到值区域
今天我们介绍2022年在圣母大学组织的一个网络生物学未来方向研讨会，本文由研讨会参与者合著，总结了研讨会的讨论，预计其将帮助塑造网络生物学未来计算和算法研究的短期和长期愿景。网络生物学是一个跨学科领域，集计算科学和生物科学于一体，对于深入理解细胞功能和疾病至关重要。该领域存在约20年，仍处于初级发展阶段。由于多种因素导致该领域发生了快速变化和出现了新的计算挑战，包括数据复杂性的增加和不同组织水平上多种数据类型的出现以及数据量的增长。这意味着该领域的研究方向也需要发展。因此，汇聚了网络生物学各个计算和算法方面的活跃研究者，以确定这个领域的紧迫挑战。讨论的主题包括：生物网络的推断和比较、多模态数据整合和异构网络、高阶网络分析、网络上的机器学习以及基于网络的个体化医学。
2024年1月13日，西北工业大学尚学群教授、彭佳杰教授团队，在Briefings in Bioinformatics上发表文章Predicting drug–target binding affinity with cross-scale graph contrastive learning。
【导读】目前，大多数行人重识别（ReID）方法主要是从收集的单个人图像数据库中检索感兴趣的人。在跨摄像头的监控应用中，除了单人ReID任务外，匹配一组行人（多个人）也起着重要的作用。这种组重识别（GReID）的任务非常具有挑战性，因为它不仅面临着单个人外观的变化，还有组的布局和成员身份变化也会带来更多困难。为了获得组图像的鲁棒表示，本文设计了一种域迁移图神经网络（DoT-GNN）方法。
图表示学习是目前搜索、推荐、广告等系统中常用的一种方法，利用场景数据构造图，建立用户、商品等节点之间的联系，然后利用图学习的方法学习每个节点的表示。这个表示一般会让相似或相关的实体的表示更接近，这些表示可以提升下游多种任务的效果。本文梳理了图表示学习的经典模型，包括3个阶段，分别是基于随机游走的图表示学习、基于图神经网络的图表示学习，以及异构图中的图表示学习。
在现代工作环境中，信息的处理和管理是至关重要的。表格是一种常见的数据呈现和整理工具，被广泛应用于各行各业。然而，随着技术的不断发展，市场对表格控件的需求也越来越高。随着工作效率的重要性日益凸显，一款高效的表格控件成为了开发者们的首选，因此本文小编将从葡萄城公司的纯前端表格控件——SpreadJS的视角出发，为大家介绍如何充分利用这一控件来提升开发效率和用户体验。
在可访问性方面，图表是复杂的事物之一。iOS 15 引入了一项名为“音频图表”的新功能。
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