数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
每当我们训练完一个CNN模型进行推理时候，一旦出现人类无法解释的现象就立刻指责CNN垃圾，说这都学不会？其实你可能冤枉它了，而本文试图为它进行辩护。
特征工程是数据科学模型开发的重要组成部分之一。数据科学家把大部分时间花在数据处理和特征工程上，以便训练一个鲁棒模型。数据集由各种类型的特征组成，包括类别、数字、文本、日期时间等。
本研究旨在利用实时监测数据和多种不同的分析方法，确定自杀思维的时间尺度。参与者是105名过去一周有自杀念头的成年人，他们完成了一项为期42天的实时监测研究(观察总数=20,255)。参与者完成了两种形式的实时评估：传统的实时评估(每天间隔数小时)和高频评估(间隔10分钟超过1小时)。我们发现自杀想法变化很快。描述性统计和马尔可夫转换模型都表明，自杀念头的升高状态平均持续1至3小时。个体在报告自杀念头升高的频率和持续时间上表现出异质性，我们的分析表明，自杀念头的不同方面在不同的时间尺度上运作。连续时间自回归模型表明，当前的自杀意图可以预测未来2 - 3小时的自杀意图水平，而当前的自杀愿望可以预测未来20小时的自杀愿望水平。多个模型发现，自杀意图升高的平均持续时间比自杀愿望升高的持续时间短。最后，在统计建模的基础上，关于自杀思想的个人动态的推断显示依赖于数据采样的频率。例如，传统的实时评估估计自杀欲望的严重自杀状态持续时间为9.5小时，而高频评估将估计持续时间移至1.4小时。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 作者：ACdreamers 链接：http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44661843 在机器学习中，特征属性的选择通常关系到训练结果的可靠性，一个好的特征属性通常能起到满意的分类效果。凡是特征选择，总是在将特征的重要程度量化后再进行选择，而如何量化特征的重要性，就成了各种方法间最大的不同。接下来就介绍如何有效地进行文本的特征
近期，来自 Facebook AI、新加坡国立大学、奇虎 360 的研究人员联合提出了一种新的卷积操作 (OctConv)，用于替代现有的通用卷积。这款新卷积不仅占用更少的内存和计算，还有助于提高性能。
尽管验证过程无法直接发现问题所在，但有时该过程可以向我们表明模型的稳定性存在问题。
图 (a): (从左到右) (1) 原始图片 (2) 使用高斯低通滤波器 (3) 使用高斯高通滤波器. 本文中的原始图像来自OpenCV Github示例。
简单来说，傅里叶变换是将输入的信号分解成指定样式的构造块。例如，首先通过叠加具有不同频率的两个或更多个正弦函数而生成信号f（x），之后，仅查看f（x）的图像缺无法了解使用哪种或多少原始函数来生成f（x）。
滤波器：抑制或最小化某些频率的波和震荡的装置或材料 低通滤波器抑制或最小化高频率的波 高通滤波器抑制或最小化低频率的波 频率：自变量单位变化期间内，一个周期函数重复相同值序列的次数
目前，神经图像压缩（NIC）在分布内（in-distribution, IND）数据的 RD 性能和运行开销表现出了卓越的性能。然而，研究神经图像压缩方法在分布外（out-of-distribution, OOD）数据的鲁棒性和泛化性能方面的工作有限。本文的工作就是围绕以下关键问题展开的：
深度神经网络在计算机视觉任务中取得了显著的成功。对于输入图片，现有的神经网络主要在空间域中操作，具有固定的输入尺寸。然而在实际应用中，图像通常很大，必须被降采样到神经网络的预定输入尺寸。尽管降采样操作可以减少计算量和所需的通信带宽，但它会无意识地移除冗余和非冗余信息，导致准确性下降。受数字信号处理理论的启发，我们从频率的角度分析了频谱偏差，并提出了一种可学习的频率选择方法，可以在不损失准确性的情况下移除次相关的频率分量。在下游任务中，我们的模型采用与经典神经网络（如ResNet-50、MobileNetV2和Mask R-CNN）相同的结构，但接受频域信息作为输入。实验结果表明，与传统的空间降采样方法相比，基于静态通道选择的频域学习方法可以实现更高的准确性，同时能够减少输入数据的大小。具体而言，在相同的输入尺寸下，所提出的方法在ResNet-50和MobileNetV2上分别实现了1.60%和0.63%的top-1准确率提升。当输入尺寸减半时，所提出的方法仍然将ResNet-50的top-1准确率提高了1.42%。此外，我们观察到在COCO数据集上的分割任务中，Mask R-CNN的平均精度提高了0.8%。
众所周知，过参数化的深度神经网络（DNN）是一类表达能力极强的函数，它们甚至可以以 100% 的训练准确率记住随机数据。这种现象就提出了一个问题：为什么它们不会轻易地过度拟合真实数据？为了回答这个问题，我们使用傅立叶分析研究了深度神经网络。我们证明了具有有限权重（或者经过有限步训练）的深度神经网络天然地偏向于在输入空间上表示光滑的函数。具体而言，深度 ReLU 网络函数的一个特定频率分量（k）的大小至少以 O（k^(-2)）的速率衰减，网络的宽度和深度分别以多项式和指数级别帮助网络对更高的频率建模。这就说明了为什么深度神经网络不能完全记住 delta 型的峰函数。我们的研究还表明深度神经网络可以利用低维数据流形的几何结构来用简单的函数逼近输入空间中存在于简单函数流形上的复杂函数。结果表明，被网络分类为属于某个类的所有样本（包括对抗性样本）都可以通过一条路径连接起来，这样沿着该路径上的网络预测结果就不会改变。最后，我们发现对应于高频分量的深度神经网络（DNN）参数在参数空间中所占的体积较小。
R语言的数据类型中，因子（Factor）型比较特殊，也让许多初学者感到难以理解。其实就像整型用来存储整数、字符型用来存储字符或字符串类似，因子型是用来存储类别的数据类型，因子型变量因此是离散变量。
麻省理工学院的研究人员使用神经网络识别地震数据中隐藏的低频地震波。这项技术可能有助于科学家更准确地绘制地球内部的地图
1, 按频率范围分 , 可以分为低频振动 :f<10Hz 中频振动 :f=10~1000Hz 高频振动 :f>1000Hz
JPEG（Joint Photographic Experts Group）是联合图像专家小组的英文缩写。它由国际电话与电报咨询委员会CCITT（The International Telegraph and Telephone Consultative Committee）与国际标准化组织ISO于1986年联合成立的一个小组，负责制定静态数字图像的编码标准。
电容是我们电子电路设计中最常用的元件之一，除了基本的电容容值之外，电容还有其他6大参数，你知道几个呢？本文章介绍MLCC陶瓷电容6大特性参数。
近年来，卷积神经网络（CNN）的出现推动了目标检测领域的发展。大量的检测器被提出，针对基准数据集的性能也取得了令人满意的结果。然而，大多数现有的检测器都是在高质量图像和正常条件下进行研究的。而在实际环境中，往往存在许多恶劣的光照条件，如夜晚、暗光和曝光不足，导致图像质量下降，从而影响了检测器的性能。视觉感知模型使得自动系统能够理解环境并为后续任务（如轨迹规划）奠定基础，这需要一个稳健的目标检测或语义分割模型。
在数据挖掘项目的数据中，数据类型可以分为两种：有序的连续数值 和 无序的类别型特征。
近日，腾讯云正式发布对象存储新品——智能分层存储，能够根据用户数据的访问模式，自动地转换数据的冷热层级，为用户提供与标准存储一致的低延迟和高吞吐的产品体验，同时具有更低的存储成本。
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 近日，腾讯云正式发布对象存储新品——智能分层存储，能够根据用户数据的访问模式，自动地转换数据的冷热层级，为用户提供与标准存储一致的低延迟和高吞吐的产品体验，同时具有更低的存储成本。 熟悉数据存储的用户都知道，访问频度高的数据为热数据，访问频度低的数据为冷数据。热数据使用标准存储类型存储，可以得到更优的访问体验；而冷数据一般用低频存储或归档存储类型，可以节省存储成本。 随着业务的发展，热数据会降冷，冷数据也有回热的可能性，虽然目前对象存储COS 持针对对象配置指定的规则
1. 数值变量标准化 不同数据的Scale不一样，所以需要标准化。比如身高和体重。 不做标准化，有些算法会死得很惨，比如SVM、神经网络、K-means之类。标准化的一种方法是均值方差法。 不是什么时候都需要标准化，比如物理意义非常明确的经纬度，如果标准化，其本身的意义就会丢失。 标准化并不等同归一化，此处可参考其他资料。 2. 离散化 原文是Binning/Converting Numerical to Categorical Variable，实际就是把连续型的数据利用Binning等方法转为离散的分类
低频非接触卡主要用于门禁丶考勤等等在日常生活中使用非常的广泛，但他也具有比较大的安全隐患，他没有一些密钥安全认证这类安全机制，所有我们只要对低频卡有所研究就可以对这些卡进行破解和复制。
Froc的推荐语：目前在线实时推荐，能够实现千人千面的个性化运营，但基于相对宏观的用户分群，依然是产品运营所需要的。在宏观层面的用户分群（通常把用户分为几类大的群体），能够为产品定位、品牌传播、活动策划和运营分工，提供很好的依据，为战略和战术制定，提供直观的数据支持。而用户分群，可以基于规则和数据模型（通常是聚类模型）进行划分。
| 导语在产品的增长分析当中，想关注符合某些条件的一部分用户，不仅想知道这些人的整体行为（访问次数，访问时长等），还希望知道其中差异较大的细分群体。用户分群方法，能帮助我们对差异较大的群体分别进行深入分析，从而探究指标数字背后的原因，探索实现用户增长的途径。 一、用户分群的应用场景 在日常的数据工作中，我们经常接到这样的需求：想关注符合某些条件的一部分用户，不仅想知道这些人的整体行为（访问次数，访问时长等），还希望知道具体是哪些人符合这些条件。然后查看这些人的数据导出用户名单，针对性的发送tips消息。有时
随着互联网技术的迅速发展与普及，如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理，已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中，文本数据又是数量最大的一类。文本分类是指在给定分类体系下，根据文本内容自动确定文本类别的过程（达观数据科技联合创始人张健）。文本分类有着广泛的应用场景，例如： ●新闻网站包含大量报道文章，基于文章内容，需要将这些文章按题材进行自动分类（例如自动划分成政治、经济、军事、体育、娱乐等） ●在电子商务网站，用户进行了交易行为后对商品进行评价分类，商家需要对用户的评价划分为正面评价和负面评价
图像在频率域可以分成低频部分和高频部分。低频部分反映了图像的整体信息，如物体的轮廓，基本的组成区域。高频部分反映了图像的细节信息，如物体的纹理。显著性区域检测用到的更多的是低频部分的信息。
磁珠的作用在成品电路板上，我们会看到一些导线或元件的引脚上套有黑色的小磁环，这就是本文要介绍的磁珠。磁珠的全称为铁氧体磁珠滤波器(另有一种是非晶合金磁性材料制作的磁珠)，是一种抗干扰元件，滤除高频噪声效果显著。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 作者：Ralph Sueppel 随着量化基本面研究的发展，很多宏观经济指标的预测，也可以使用量化模型进行建模。今年对于宏观指标的Nowcasting模型一直是很多学者和机构研究的热点。金融市场的Nowcasting主要
近两年，自然语言中的预训练模型如ELMo、GPT和BERT给自然语言处理带来了巨大的进步，成为研究热点中的热点。这些模型首先需要在大量未标注的文本上训练一个从左到右（left-to-right language model）或从右到左（right-to-left language model）或完形填空式（masked language model）的语言模型。以上过程称为预训练（pre-training）。预训练完的模型便具有了表示一个句子或一个词序列的能力，再针对不同的下游任务进行微调（finetuning），然后可以在下游任务上取得不错的效果。
很久前做的一个数字幅频均衡功率放大器，记着好像是一道电赛的题目， 这个设计中硬件部分较多，好多年前做的设计了，翻看了当时做的报告，做的还是有些粗糙的，现在将本报告分享出来，有需要做类似的设计可参照。
上一期讲了声波的一些传播特性，本期讲一讲声波的起源。众所周知，振动产生噪声，也就是说声波是由振动引起的，那么自然就会提出一个问题——振动和噪声的关系问题。即在介质的某处，若已知质点的振动，如何推算和评估所产生的噪声，或已知某处的噪声如何得知该点的振动。 1 振动与噪声的定量换算 我们知道，描述振动的特征量包括频率、振动位移、振动速度和振动加速度；描述噪声的特征量包括频率、声压、声强和声功率以及反映声音响度的声压级、声强级、声功率级等声级指标，振动作为噪声之母，振动和因之引起的噪声的频率自然就是一样的，这是它们之间的“遗传代码” 是它们的DNA，工程实践中也经常会用噪声的频谱来分析寻找振动源，这个不用换算。这里主要讲的是振动速度、加速度和噪声的声压、声强之间的换算关系，现就平面声波做一介绍。 假设介质中存在一个无穷大平面的振动，我们可以把它看作是一个无穷大平面的活塞在往复运动(振动)，其振动的频率为f，振动的位移随时间按正弦规律变化，就会在介质中产生一个平面声波，设声波沿x轴方向传播，其波动方程为： y=Y•sin(ωt-Kx) ⑴ 式中：y为在x处的质点振动位移；Y为振幅；x为质点位置；ω为振动角频率，ω=2πf=2π/T，T为振动的周期；系数K=2π/λ，λ为声波的波长。则声速： C=ω/K=λ•f ⑵ 而振动速度为： y′=Эy/Эt=ω•Y•cos(ωt-Kx) ⑶ 振动速度的幅值： Y′=ω•Y ⑷ 由⑵、⑷式可见，振动速度和声速是两码事，二者不能混淆。振动形成的压强(声压)为： p=-E•ΔV/V=-E•Эy/Эx ⑸ 式中：E为介质的弹性模量，即介质中的应力与应变之比 ，它是材料的固有参数；ΔV/V为介质因受压力的变化而产生的体积变化率，数值上ΔV/V=Эy/Эx。 将⑴式代入⑸式得： p=E•K•Y•cos(ωt-Kx) =Pm•cos(ωt-Kx) ⑹ 式中：Pm=E•K•Y为最大声压。 我们知道，声强为单位面积上的声功率，而功率等于力与速度乘积，即声强等于单位面积上的压力(声压)乘以质点的振动速度，即声强： i=p•y′ =ω•E•K•Y²•cos²(ωt-Kx) ⑺ 平均声强为： I=(1/2)•ω•E•K•Y² =(1/2)•ω•Pm²/(E•K) ⑻ 将声速C=(E/ρ)^(1/2)代入⑻式，得： I=(1/2)•Pm²/(ρ•C) = P²/(ρ•C) ⑼ 式中：P为声压的有效值，即方均根值；ρ为介质的密度；ρ•C为介质的声学特性阻抗，20℃下空气的ρ•C=408 kg/(m²•s)。 综合以上各式，可得无穷大平面声波声强与振动的关系为： I=(1/2)•ω•E•K•Y² =(1/2)•2πf•C•ρ•(2π/λ)•Y² =2ρCπ²f²Y² =816π²f²Y² ⑽ 由⑽式可见，无穷大平面声波的声强与振动速度(f•Y)的平方成正比，由于声强是指单位面积上的声功率，代表了声波传递的能量，这就得出了我们前面所说的，振动速度是反映伴振动的能量。需要特别强调一下，⑽式是基于无穷大平面振动推导得到的振动与噪声的关系，适用于平面型辐射器，例如：当电机的尺寸远大于声波波长时，就可以把电机看作是一个平面型辐射器。对于其它类型的声波辐射器(如中小型电机)不适用，需要进行一定的修正(后续文章会详述)，但⑽式是基础，是一个非常重要的公式，希望宝宝们牢记，后面还会经常用到。 这样枯燥的推导可能宝宝们很难直观感受多大的振动能够引起多大的噪声，为此我们举个例子来直观感受一下： 设一个振幅为Y=10^(-10)米、f=1000Hz的振动，则可以引起的声强为： I=816•π²•1000²•10^(-20) =8.05*10^(-11) 瓦/米² 其声强级为： Li=10•lg[8.05*10^(-11)/10^(-12)]=19.05dB。 也就是说当空气的振幅为1/10纳米(相当于分子直径级别的振幅)时，就会产生19.05dB的噪声，人耳可以清晰地听到。对于电机机壳的振动，通常振幅在微米级，假设是1微米吧，如果频率仍然是1000Hz，那么产生的声强为8.05*10^(-3)瓦/米²，对应的声强级可达99dB(A)，99分贝是个什么概念啊，大概是在歌舞厅距离音响1米处的噪声，达到了非常吵闹的环境级别，我国环境标准规定在这样的环境中，每天不得超过一刻到半个小时，否则经过二三十年的长期暴露，会严重损伤听觉！由此可见只要频率较高(中频)，微小的振动都会引起强烈的噪声。 2 振动和噪声的关系 上面
由查表法得到R5=1.422KΩ，R6=5.399KΩ，C4=6500pF，C1=1588pF；C2=4uF，C3=7uF，R7=2.251KΩ，R8=1.125KΩ。
以上解读为李文杰（ 社区昵称：@月本诚 ）在 AI研习社CVPR小组 原创首发，我已经努力保证解读的观点正确、精准，但本人毕竟才学疏浅，文中若有不足之处欢迎大家批评指正。所有方法的解释权归原始论文作者所有。
带通滤波器可以理解成为一个电子接口单元，这个单元可以将特定频率范围内的信号传输过去，而阻断这个频率范围以外的信号，达到选择性传输的目的。与此对应，滤波器可以分为低通滤波器，即某频率以下的信号可以传输过去。高通滤波器和带阻滤波器。这些功能都是通过特定电子原件按照不同的布置实现的。比如电容串联可以阻止低频率信号，导通高频率信号。而并联一个电容就可以实现将高频信号短路的功能。又比如电感。串联电感可以导通低频信号，却对高频信号起到阻止的作用。
人类的表达是多方面的，复杂的。例如，说话者不仅通过语言进行交流，还通过韵律，语调，面部表情和肢体语言进行交流。这就是为什么更喜欢亲自举行商务会议而不是电话会议，以及为什么电话会议或发短信会优先考虑电话会议。越接近通信带宽就越多。
这就是阿里达摩院提出的图像分析新方法：“频域学习”（Learning in the Frequency Domain）。
在稀疏上下文信息的情况下，很难得到较高质量的低频单词嵌入，“模仿”被认为是一种可行的解决方案：通过给定标准算法的词嵌入，首先训练模型出现频次高的单词的嵌入，然后再计算低频单词的词嵌入。在本文中，我们引入了注意模仿模型，该模型不仅仅能够可以体现单词的表面形式，同样还可以访问所有可用的上下文，并学会使用最有用和最可靠的上下文来计算词嵌入。在对四项任务评估中，我们发现对于低频和中频单词，注意力模仿比以前的工作更出色。因此，注意力模仿可以改进词汇中大部分包括中频词的嵌入。
「学习内容总结自 coursera 上的 Natural Language Processing 课程」
文本特征向量 经典的向量空间模型(VSM: Vector Space Model)由Salton等人于60年代提出，并成功地应用于著名的SMART文本检索系统。VSM概念简单,把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算,并且它以空间上的相似度表达语义的相似度,直观易懂。当文档被表示为文档空间的向量，就可以通过计算向量之间的相似性来度量文档间的相似性。文本处理中最常用的相似性度量方式是余弦距离。文本挖掘系统采用向量空间模型,用特征词条(T1 ,T2 ,…Tn) 及其权值Wi 代表目标信息,在进行信息匹配时,
来源：AI 公园 本文约6400字，建议阅读10+分钟 本文为你介绍纹理分析及各种分析方法，并结合深度学习提升纹理分类。 人工智能的一个独特应用领域是帮助验证和评估材料和产品的质量。在IBM，我们开发了创新技术，利用本地移动设备，专业的微型传感器技术，和AI，提供实时、解决方案，利用智能手机技术，来代替易于出错的视觉检查设备和实验室里昂贵的设备。 在开发质量和可靠性检查的人工智能能力的同时，产品和材料的图像需要是高清晰度的或者是微观尺度的，因此，设计能够同时代表采样图像的局部和全局独特性的特征变得极为重要
【编者按】：随着互联网技术的迅速发展与普及，如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理，已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中，文本数据又是数量最大的一类。以统计理论为基础，利用机器学习算法对已知的训练数据做统计分析从而获得规律，再运用规律对未知数据做预测分析，已成为文本分类领域的主流。InfoQ联合“达观数据“共同策划了《文本数据的机器学习自动分类方法》系列文章，为您详细阐述机器学习文本分类的基本方法与处理流程。 本文为第一部分，着重介绍文本预处理以及特征抽取的方法。第二部分将会着重介绍特征向量
因为之前写的系列文章反应不是特别好，所以还是决定把一些复杂的东西简单化（尽量不写系列文章了），所以本篇文章将会完成所有的内容。
静态功耗是电路中没有开关活动时消耗的功耗。它是漏电功耗。例如：打开电路时，由于电流流动，电池开始漏电。
低频非接触式ID 卡主要应用于门禁、考勤等系统，使用很广泛，但是具有比较大的安全隐患，由于没有密钥安全认证的相关机制，所以只要对低频ID 卡的编码 ／ 解码机制有所研究，就能够很容易地对这种类型的卡进行破解和复制。
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