摘要：由于指纹、语音或面部等传统特征极易被伪造，因此寻找新的生物特征成为当务之急。对生物电信号的研究也因此具有了开发新的生物识别系统的潜力。使用脑电信号是因为其因人而异，并且相比传统的生物识别技术更难复制。这项研究的目的是基于脑电信号分析影响生物识别系统性能的因素。此项研究使用了六个不同的分类器来对比研究离散小波变换的几种分解级别作为一种预处理技术，同时还探讨了记录时间的重要性。这些分类器是高斯朴素贝叶斯分类器，K近邻算法（KNN），随机森林，AdaBoost(AB)，支持向量机（SVM）和多层感知器。这项工作证明了分解程度对系统的整体结果没有很大的影响。另一方面，脑电图的记录时间对分类器的性能有较大影响。值得说的是这项研究使用了两组不同的数据集来验证结果。最后，我们的实验表明，SVM和AB是针对此特定问题的最佳分类器，它们分别实现了85.94±1.8，99.55±0.06，99.12±0.11和95.54±0.53，99.91±0.01和99.83±0.02的灵敏度、特异性和准确率。
假设我们正在构建一个简单的 Web 应用程序。在大多数情况下，此类项目从最小的数据架构开始。例如，像 MySQL 或 PostgreSQL 这样的关系数据库足以处理和存储许多用户可以使用的数据。他们输入查询，更新它们，关闭它们，更正它们，通常会执行许多操作。它可以是 CRM、ERP、自动银行系统、计费系统，甚至是 POS 终端，应有尽有。
今天为大家介绍的是来自Casey Greene团队的一篇综述论文。高通量分析方法（如基因组学或成像）加速了基础研究，并使对患者样本的深度分子特征化成为例行程序。这些方法提供了关于参与疾病表型的基因、分子途径和细胞类型的丰富信息。机器学习（ML）可以成为从高维数据集中提取与疾病相关模式的有用工具。然而，根据生物学问题的复杂性，机器学习通常需要许多样本来识别重复出现且具有生物学意义的模式。罕见病在临床案例中天然受限，导致可供研究的样本较少。作者概述了在罕见病中使用机器学习处理小样本集的挑战和新兴解决方案。罕见病的机器学习方法的进展可能对其他具有高维数据但样本较少的应用有所启发。作者建议方法研究社区优先发展罕见病研究的机器学习技术。
来源：机器之心 本文长度为2527字，建议阅读5分钟 本文为你介绍如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你
选自machinelearningmastery 机器之心编译 参与：朱乾树、路雪 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间
将来，数据将像现在的基础设施一样自动化和自助服务。您将打开一个控制台，列出贵公司可用的数据;定义您需要的部分，您想要的格式以及您希望它们如何结合在一起;启动一个新的端点：一个数据库，缓存，微服务或无服务器功能，你就可以了。
数据科学家和开发人员可以在自定义脚本或解决方案中包含 RevoScaleR 函数，这些脚本或解决方案可以在 R 客户端本地运行或在机器学习服务器上远程运行。利用 RevoScaleR 功能的解决方案将在安装 RevoScaleR 引擎的任何地方运行。
在过去的几年里，运动图像 (MI) 脑电图 (EEG) 信号的处理已被吸引到开发脑机接口 (BCI) 应用程序中，因为这些信号的特征提取和分类由于其固有的复杂性和倾向于人为它们的属性。BCI 系统可以提供大脑和外围设备之间的直接交互路径/通道，因此基于 MI EEG 的 BCI 系统对于控制患有运动障碍的患者的外部设备似乎至关重要。目前的研究提出了一种基于三阶段特征提取和机器学习算法的半监督模型，用于 MI EEG 信号分类，以通过更少的深度特征来提高分类精度，以区分左右手 MI 任务。在所提出的特征提取方法的第一阶段采用斯托克韦尔变换从一维 EEG 信号生成二维时频图 (TFM)。接下来，应用卷积神经网络 (CNN) 从 TFM 中寻找深度特征集。然后，使用半监督判别分析（SDA）来最小化描述符的数量。最后，五个分类器的性能，包括支持向量机、判别分析、在所提出的特征提取方法的第一阶段采用斯托克韦尔变换从一维 EEG 信号生成二维时频图 (TFM)。接下来，应用卷积神经网络 (CNN) 从 TFM 中寻找深度特征集。然后，使用半监督判别分析（SDA）来最小化描述符的数量。最后，五个分类器的性能，包括支持向量机、判别分析、在所提出的特征提取方法的第一阶段采用斯托克韦尔变换从一维 EEG 信号生成二维时频图 (TFM)。接下来，应用卷积神经网络 (CNN) 从 TFM 中寻找深度特征集。然后，使用半监督判别分析（SDA）来最小化描述符的数量。最后，五个分类器的性能，包括支持向量机、判别分析、k近邻、决策树、随机森林，以及它们的融合比较。SDA 和提到的分类器的超参数通过贝叶斯优化进行优化，以最大限度地提高准确性。所提出的模型使用 BCI 竞赛 II 数据集 III 和 BCI 竞赛 IV 数据集 2b 进行验证。所提出方法的性能指标表明其对 MI EEG 信号进行分类的效率。
预测是时间序列分析中最重要的一项任务之一。随着深度学习模型的快速发展，关于这个话题的研究工作数量也大幅增加。在深度学习模型中，Transformer在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音等应用领域取得了巨大成功。近期在时间序列中也取得了成功，这得益于其注意力机制可以自动学习序列中元素之间的联系，因此成为序列建模任务的理想选择。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 B. Wang, J. Zheng, and C. L. Philip Chen*, "A Survey on Masked Facial Detection Methods and Datasets for Fighting Against COVID-19", IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Early Acces
领域自适应领域在解决许多深度学习应用程序遇到的领域转移问题方面发挥了重要作用。这个问题是由于用于训练的源数据的分布与实际测试场景中使用的目标数据之间的差异而产生的。在本文中，我们介绍了一种新的多尺度域自适应YOLO（MS-DAYOLO）框架，该框架在YOLOv4目标检测器的不同尺度上采用了多个域自适应路径和相应的域分类器。在我们的基线多尺度DAYOLO框架的基础上，我们为生成领域不变特征的领域自适应网络（DAN）引入了三种新的深度学习架构。特别地，我们提出了一种渐进特征约简（PFR）、一种无人分类器（UC）和一种集成架构。我们使用流行的数据集与YOLOv4一起训练和测试我们提出的DAN架构。我们的实验表明，当使用所提出的MS-DAYOLO架构训练YOLOv4时，以及当在自动驾驶应用的目标数据上进行测试时，物体检测性能显著提高。此外，相对于更快的R-CNN解决方案，MS-DAYOLO框架实现了数量级的实时速度改进，同时提供了可比的目标检测性能。
“预测非常困难，特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr）
作者：Yilun Chen、Shu Liu、Xiaoyong Shen、Jiaya Jia
以下技巧旨在让您更轻松。这不是必须做的清单，但应该被视为一种参考。您了解手头的任务，因此可以从以下技术中进行最佳选择。它们涵盖了广泛的领域：从数据增强到选择超参数；涉及到很多话题。使用此选择作为未来研究的起点。
本文介绍一篇于计算机领域顶级会议ACM MM 2020发表的论文《SST-EmotionNet: Spatial-Spectral-Temporal based Attention 3D Dense Network for EEG Emotion Recognition》，该研究提出了一种基于注意力机制的3D DenseNet对多媒体刺激产生的情感脑电信号进行分类，该模型在统一的框架下同时提取数据中的空间、频率、时间特征；并且设计了一种3D注意机制来自适应地探索具有判别力的局部模式提升情绪分类效果，在现有的多个数据集上分类表现均为最优。该文提出的模型是一个多变量脑电信号的通用框架，可以被拓展到其余信号分类任务中。
原标题 | Building a Vocal Emotion Sensor with Deep Learning
作为视觉生物，人类对视觉信号损耗(例如块状，模糊，嘈杂和传输损耗)敏感。因此，我将研究重点放在发现图像质量如何影响Web应用程序中的用户行为上。最近，一些研究测试了低质量图像在网站上的影响。康奈尔大学[4]证明了低质量的图像会对用户体验，网站转换率，人们在网站上停留多长时间以及信任/信誉产生负面影响。他们使用由LetGo.com提供的公开数据集训练的深度神经网络模型。目的是衡量图像质量对销售和感知到的信任度的影响，但是他们无法衡量图像质量对可信赖性的影响。
最近用于对象检测的深度学习方法依赖于大量的边界框注释。收集这些注释既费力又昂贵，但当对来自不同分布的图像进行测试时，监督模型并不能很好地推广。领域自适应通过使现有标签适应目标测试数据来提供解决方案。然而，领域之间的巨大差距可能会使适应成为一项具有挑战性的任务，从而导致不稳定的训练过程和次优结果。在本文中，我们建议用一个中间域来弥合领域差距，并逐步解决更容易的适应子任务。该中间域是通过平移源图像以模仿目标域中的图像来构建的。为了解决领域转移问题，我们采用对抗性学习来在特征级别对齐分布。此外，应用加权任务损失来处理中间域中的不平衡图像质量。 实验结果表明，我们的方法在目标域上的性能优于最先进的方法。
在本文中，我们将讨论K-Means算法，它是一种基于聚类的无监督机器学习算法。此外，我们还将讨论如何使用K-Means来压缩图像。
https://cloud.tencent.com/developer/article/2353514
表格数据的特征工程本是一个模块化过程，目标是对数据集进行编码以获得更好的模型精度。
2017年，谷歌的研究人员发表了一篇论文，提出了一种用于序列建模的新型神经网络架构。 被称为Transformer的这一架构在机器翻译任务上的表现优于循环神经网络（RNN），在翻译质量和训练成本方面都是如此。
【导读】今天这篇文章会向大家介绍几个有关机器学习和统计分析的技术和应用，并展示如何使用这些方法解决一些具体的异常检测和状态监控实例。相信对一些开发者们来说可以提供一些学习思路，应用于自己的工作中。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
Severino Ribecca 是一位平面设计师，也是数据可视化的爱好者，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
虽然最近关于根据文本提示生成 3D点云的工作已经显示出可喜的结果，但最先进的方法通常需要多个 GPU 小时来生成单个样本。这与最先进的生成图像模型形成鲜明对比，后者在几秒或几分钟内生成样本。在本文中，我们探索了一种用于生成 3D 对象的替代方法，该方法仅需 1-2 分钟即可在单个 GPU 上生成 3D 模型。我们的方法首先使用文本到图像的扩散模型生成单个合成视图，然后使用以生成的图像为条件的第二个扩散模型生成 3D 点云。虽然我们的方法在样本质量方面仍未达到最先进的水平，但它的采样速度要快一到两个数量级，为某些用例提供了实际的权衡。我们在 https://github.com/openai/point-e 上发布了我们预训练的点云扩散模型，以及评估代码和模型。
本文为 2018 年 5 月 11 日在微软亚洲研究院进行的 CVPR 2018 中国论文宣讲研讨会中第三个 Session——「Person Re-Identification and Tracking」环节的四场论文报告。
大数据文摘作品 编译：王一丁、修竹、阮雪妮、丁慧、钱天培 英伟达昨天一边发布“全球最大的GPU”，一边经历股价跳水20多美元，到今天发稿时间也没恢复过来。无数同学在后台问文摘菌，要不要抄一波底嘞？ 今天用深度学习的序列模型预测股价已经取得了不错的效果，尤其是在对冲基金中。股价数据是典型的时间序列数据。 什么是序列数据呢？语音、文字等这些前后关联、存在内有顺序的数据都可以被视为序列数据。 将序列模型应用于语音和文字，深度学习在语音识别、阅读理解、机器翻译等任务上取得了惊人的成就。 具体怎么操作？效果又如何呢
论文：A Survey on Trajectory-Prediction Methods for Autonomous Driving
文章：Semantic Visual Simultaneous Localization and Mapping: A Survey
过度参数化是深度学习中常见的技术，以帮助模型学习和充分概括给定的任务；然而，这往往导致巨大的网络结构，并在训练中消耗大量的计算资源。最近在视觉任务上强大的基于Transformer的深度学习模型通常有很重的参数，并承担着训练的难度。然而，许多密集预测的低级计算机视觉任务，如去除雨痕，在实践中往往需要在计算能力和内存有限的设备上执行。因此，我们引入了一个基于递归局部窗口的自注意结构，并提出了去雨递归Transformer（DRT），它具有Transformer的优越性，但需要少量的计算资源。特别是，通过递归结构，我们提出的模型在去雨中只使用了目前表现最好的模型的1.3%的参数数量，同时在Rain100L基准上超过最先进的方法至少0.33dB。消融研究还调查了递归对去雨结果的影响。此外，由于该模型不是刻意为去雨设计的，它也可以应用于其他图像复原任务。我们的实验表明，它可以在去雪上取得有竞争力的结果。
通用的2D目标检测（GOD）已经从早期的传统检测器发展到基于深度学习的目标检测器。深度学习方法的发展在近年来经历了许多架构上的变化，包括单阶段，两阶段，基于CNN的，基于Transformer的，以及基于扩散的方法。所有这些方法的目标都是预测图像中目标的2D边界框和它们的类别。
语音降噪是一个长期存在的问题。给定有噪声的输入信号，目的是在不降低目标信号质量的情况下滤除此类噪声。可以想象有人在视频会议中讲话，而背景音乐正在播放。在这种情况下，语音去噪系统的任务是消除背景噪声，以改善语音信号。除许多其他用例外，此应用程序对于视频和音频会议尤其重要，在视频和音频会议中，噪声会大大降低语音清晰度。
在讨论细节之前，我想对整个过程做一个概述。这个流程图显示了我需要训练的 3 个模型，以及将模型连接在一起以生成输出的过程。
了解动物对环境的反应对于了解如何管理这些物种至关重要。虽然动物被迫做出选择以满足其基本需求，但它们的选择很可能也受到当地天气条件等动态因素的影响。除了直接观察之外，很难将动物行为与天气条件联系起来。在这个单元中，我们将从美洲狮收集的 GPS 项圈数据与通过 GEE 访问的 Daymet 气候数据集的每日温度估计值集成。
我们在一个具有挑战性的大规模真实全景图像数据集上研究交通标志检测。核心处理是基于HOG (Histogram of Oriented Gradients)算法，该算法通过在特征向量中加入颜色信息进行扩展。颜色空间的选择对性能有很大的影响，其中我们发现CIELab和YCbCr颜色空间给出了最好的结果。颜色的使用显著提高了检测性能。我们比较了特定算法和HOG算法的性能，并表明HOG在大多数情况下比特定算法的性能高出数十个百分点。此外，我们提出了一种新的迭代支持向量机训练范式来处理背景外观的大变化。这减少了内存消耗，提高了后台信息的利用率。
【导读】近日，针对视频中场景复杂、人物众多等困难挑战，来自Facebook、CMU和达特茅斯学院的研究人员提出了一种新颖的基于检测和跟踪的视频中人体姿态估计方法。其方法是一种轻量级的两阶段建模方式：先对单帧或者短片段进行关键点估计，后续使用轻量级的跟踪方法来生成关键点的预测并链接到整个视频上。另外，本文还对Mask R-CNN进行了3D扩展。提出的方法在最新的多人视频姿态估计数据集PoseTrack上进行了大量的对比实验，在Multi-Object Tracking Accuracy (MOTA)度量下取得
这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。
精选 6 篇来自 EMNLP 2018、COLING 2018、ISWC 2018 和 IJCAI 2018 的知识图谱相关工作，带你快速了解知识图谱领域最新研究进展。
论文题目：Deep Learning for Deepfakes Creation and Detection 翻译：基于深度学习的Deepfake创建与检测
Druid是专用于基于大数据集的实时探索分析的开源数据存储。该系统包括列式存储，分布式的无共享架构，高级索引结构，可用于任意探索具有次秒级延迟的十亿行级的数据表。这篇文章我们主要描述Druid的架构，并且详细说明它如何支持快速聚合、灵活筛选以及低延迟数据的加载。
本案例适合作为大数据专业TensorFlow深度学习实战课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：
在过去的十年里，深度学习在时间序列建模方面取得了重大进展。在取得最先进成果的同时，表现最佳的架构在应用和领域之间差异很大。同时，对于自然语言处理，生成式预训练Transformer (GPT) 已经通过跨各种文本数据集训练一个通用模型，展现出了令人印象深刻的性能。探索GPT类型的架构是否可以有效应用于时间序列，捕捉其内在的动态属性，并显著提高准确性，这是一件非常有趣的事。
本文简单谈谈机器学习中应该注意的一些问题。仅供大家参考学习和讨论。 1. 特征预处理 机器学习中的输入数据必须是数值类型的，但是现实问题中不免会有一些类别类型的数据，比如性别，颜色，婚姻状况等等，这些类别的数据是无法直接用于机器学习的。那么如何将这类数据转变成数值类型的数据呢？通常可以利用one hot 编码或者标签编码将这类数据变换成数值类型的数据。 比如性别，性别可以分为男，女，这种数据可以利用标签编码来将其变换成数值类型的特征，比如男变换成0，女变换成1。如果性别中还包含未知，或者保密，此时可以将数据
计算机视觉中最基本和最广泛研究的挑战之一是目标检测。该任务旨在在给定图像中绘制多个对象边界框，这在包括自动驾驶在内的许多领域非常重要。通常，这些目标检测算法可以分为两类：单阶段模型和多阶段模型。在这篇文章中，我们将通过回顾该领域一些最重要的论文，深入探讨用于对象检测的多阶段管道的关键见解。
风险预测模型是根据个体的一系列特征来估计个体发生某种疾病或结局概率的统计模型，常用于临床实践中对疾病严重程度进行分层，并揭示疾病或疾病预后的风险特征。
在今天分享中，我们团队在FUSAR船舶数据集和SimpleCopyPaste方法的基础上生成了一个新的Artificial-SAR-Vessel数据集中。我们进一步提出了一种新的多类船检测，称为CRAS-YOLO，它由卷积块注意力模块（CBAM）、感受野块（RFB）和基于YOLOv5s的自适应空间特征融合（ASFF）组成。CRAS-YOLO改进了基于路径聚合网络（PANet）的特征金字塔网络，该网络集成了RFB特征增强模块和ASFF特征融合策略，以获得更丰富的特征信息，并实现多尺度特征的自适应融合。同时，在骨干中增加了CBAM，以准确定位船只位置，提高检测能力。
LSTM.RNN以及MPNN都被应用于挖掘人类之间的关系，然而这些信息都只是不明显的包含在神经网络结构中，没有能够很好的处理、表达这些高维特征。
来源：DeepHub IMBA本文约3400字，建议阅读10+分钟本文带你使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。 人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时，人们佩戴的传感器（智能手表、手环、专用设备等）就会产生信号。这些收集信息的传感器包括加速度计、陀螺仪和磁力计。人类活动识别有各种各样的应用，从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和
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