诚如你在飞秒摄影介绍中所看到的，TOF技术是将时间维度的信息转换为空间维度信息的方法，其本质原理是我们在小学时就学过这样的公式： 距离 = 速度 * 时间
我们对ChatGPT的插件商店中总共70款插件进行了评测。区别于Chrome，AppStore等平台的代码开发范式，开发者仅使用自然语言就可以开发ChatGPT插件，并由GPT模型自行决定在使用过程中是否调用插件。约八成插件集中于购物、餐饮、旅行、住房和求职场景，其余分布在教育、财经咨讯、内容社区和编程技术场景。商业分析、游戏、身体/心理健康、社交以及家庭和育儿场景是蓝海。约七成插件用于已有平台的商业导流，同质化严重；联网、实时信息获取和阅读网页/PDF功能是刚需。Wolfram（数学计算）、WebPilot（网页阅读）、Speak（专业翻译）、Prompt Perfect（提示词润色）、Diagram It（流程图绘制）、AskYourPDF（PDF阅读）、CreatiCode Scratch（少儿编程）、Chess（国际象棋游戏教练）、edX（公开课学习）、FiscalNote（政策咨询）等插件值得一试。
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足式机器人是如今机器人设计的热点，相较于轮式和履带式机器人，足式设计的优势在于其极强的地形通过能力。
最近大量跑chip-seq，看到一篇2016Cell的文章《Cistrome and Epicistrome Features Shape the Regulatory DNA Landscape》感觉图3好惊艳。
目前最新的共享单车公开数据可能只有深圳市政府数据开放平台[1]发布的共享单车企业每日订单表了，数据量包含2017-04-03到2021-08-30的 2.4 亿条数据，总计约 24G 大小：
许多组织正试图收集和利用尽可能多的数据，以改进其业务运营方式、增加收入或对周围世界产生更大的影响。因此，数据科学家面对 50GB 甚至 500GB 大小的数据集的情况变得越来越普遍。
相机标定：摄像头由于光学透镜的特性使得成像存在着径向畸变，可由三个参数k1,k2,k3确定；由于装配方面的误差，传感器与光学镜头之间并非完全平行，因此成像存在切向畸变，可由两个参数p1,p2确定。单个摄像头的定标主要是计算出摄像头的内参（焦距f和成像原点cx,cy、五个畸变参数（一般只需要计算出k1,k2,p1,p2，对于鱼眼镜头等径向畸变特别大的才需要计算k3））以及外参（标定物的世界坐标）。而双目摄像头定标不仅要得出每个摄像头的内部参数，还需要通过标定来测量两个摄像头之间的相对位置（即右摄像头相对于左摄像头的旋转矩阵R、平移向量t）。
随着计算机学科与人工智能的发展和应用，视频分析技术迅速兴起并得到了广泛关注。视频分析中的一个核心就是人体行为识别，行为识别的准确性和快速性将直接影响视频分析系统后续工作的结果。因此，如何提高视频中人体行为识别的准确性和快速性，已成为视频分析系统研究中的重点问题。
本文章译自OptaPlanner官网上，Geoffrey De Smit先生的博文，链接如下：How good are human planners? 以下为译文： 在规划方面，我们人类比机器（计算机
湿滑地面的陡峭路段、高台阶、碎石和树根盘错的森林小径，在苏黎世湖南端 1098 米高的埃策尔山（Mount Etzel）的道路上，布满了许多障碍物。
文章目录 一、线性插值动画示例 二、非线性插值动画示例 三、动画计算方式 四、时间经过分数 ( Elapsed Fraction ) 五、插值分数 ( Interpolated Fraction ) 六、类型估值器 ( TypeEvaluator ) 一、线性插值动画示例 ---- 📷 线性插值动画示例 : 1.动画内容 : 上图描述了一个假设的组件 , 修改其 x 属性生成动画 , 该属性代表组件在屏幕上水平方向的位置 ; 2.动画时长 : 40ms ( 毫秒 ) , 动画从开始到结束 , 持续时间 40
当地周二晚上，NASA做了最后一次联系机遇号火星探测车的尝试，这个跟高尔夫工具车差不多大的家伙仍没跟地球家里打通电话。自去年6月起，NASA已经向火星发射了近千次信号。
很多工程师的梦想都是创造出能够在复杂的环境下稳定胜任一系列任务——比如行走和导航——的机器人。为了实现这一目标，早期的研究者们试图将机器人身处的环境抽象化，然后根据其所可能应对的情况和任务制定一系列规则，并赋予机器人一定的推理能力。在这段期间, 全世界范围内也许最成功的机器人是名叫赫伯特的机器人。
k近邻(k-NearestNeighbor)学习是一种最简单的监督学习算法，工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最近的k个训练样本，然后基于这k个邻居的信息来进行预测。通常，在分类任务中使用投票法，即选择这k个样本职工出现最多的类别标记作为预测结果；在回归任务中可以使用平均法，即将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果；还可以基于距离远近来进行加权平均或者加权投票，距离越远的样本权重越大。
工作日相较于周末使用量更多 分别比较工作日与周末的使用量，整体趋势为稳步增长趋势
摘要：8月30日上午，由国家旅游局数据中心、中国电信集团公司、银联商务股份有限公司共同举办的“旅游大数据联合实验室签约揭牌仪式暨国内旅游大数据发布会”在国家旅游局举行。 在旅游大数据领域，如何利用大数据洞察全国范围内用户的跨域出行、旅游方式、旅游消费等规律特征，长期以来都存在诸多难题。此次强强合作成立旅游大数据联合实验室，将成为旅游大数据领域的标杆，对推动大数据在旅游领域的 健康发展产生深远影响。 在此次发布会上，国家旅游局数据中心&中国电信联合实验室还重磅发布了《2017年上半年全国自驾游（跨市）报告》，
---- 新智元报道 来源：DeepMind 编辑：肖琴 【新智元导读】今天，DeepMind在Nature上发表的一篇论文引起AI领域和神经科学领域的极大震撼：AI展现出与人脑“网格细胞”高度一致的空间导航能力。这项发现有助于AI的可解释性和把神经科学作为新算法的灵感来源的重要意义。 大多数动物，包括人类，都能够灵活地驾驭他们生活的世界——在新的地方探索，迅速返回到记忆中的地方，同时能够“抄近路”。这些能力如此简单和自然，以至于很少人在意其底层流程究竟有多复杂。相比之下，虽然AI在围棋等许多任务超
聚类分析的实质：是建立一种分类方法，它能够将一批样本数据按照他们在性质上的亲密程度在没有先验知识的情况下自动进行分类。这里所说的类就是一个具有相似性的个体的集合，不同类之间具有明显的区别。 聚类分析的特点：聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。
近日，美国移民及海关执法局（ICE）突然宣布了一项重要新规：国际留学生不能在美国只上网课。
第二种使用分布式计算：虽然在某些情况下这是一种有效的方法，但是它带来了管理和维护集群的巨大开销。想象一下，必须为一个刚好超出RAM范围的数据集设置一个集群，比如在30-50GB范围内。这有点过分了。
今天给大家介绍BenevolentAI团队2020年2月5日发表在Journal of Chemical Information and Modeling上的文章：DeeplyTough: Learning Structural Comparison of Protein Binding Sites. 这篇文章将3D CNN 与距离度量学习算法相结合，构建了一个DeeplyTough网络，用于蛋白质结合位点的结构比较学习。
Device-Free Gesture Tracking Using Acoustic Signals
前言 kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。 本文记录学习kmeans算法相关的内容，包括算法原理，收敛性，效果评估聚，最后带上R语言的例子，作为备忘。 算法原理 kmeans的计算方法如下： 1 随机选取k个中心点 2 遍历所有数据，将每个数据划分到最近的中心点中 3 计算每个聚类的平均值，并作为新的中心点 4 重复2-3，直到这k个中线点不再变化（收敛了），或
最新消息：马斯克（Elon Musk）的脑机接口公司Neuralink发布了一篇新的博客文章与视频，展示了他们在大脑控制研究上的最新突破：通过植入脑机接口技术，一只猴子能够在没有游戏操纵杆的情况下，仅用大脑意念来玩Pong（一款模拟两个人玩兵乓球的电子游戏）。
文章：RD-VIO: Robust Visual-Inertial Odometry for Mobile Augmented Reality in Dynamic Environments
现在很多网站在加载数据的时候，为了避免页面过于空白，都会用这种方式预告将会有内容载入，从而提升用户体验：
大数据文摘作品 编译：王梦泽、黄文畅、云舟 数据资源十分难得，分析过程更是困难重重。挖掘数据背后的意义能够帮助更多的研究者点燃数据研究的热情，也会帮助其他人入门数据分析，以下就是我们找到的十个典范。 删除Facebook页面：参与度指标和帖子@d1gi 这是一个关于数据新闻工作的案例：在2016年美国总统大选期间，有团队从Facebook挖掘了外界影响的数据，并据此与一些社会上大型的社交媒体展开了正面交锋。这场调查被包括华盛顿邮报和纽约时代周刊在内的知名媒体所收录。 这份数据是由数据新闻研究中心的Jonat
代码已开源：https://github.com/PRBonn/LiDAR-MOS
动物必须不断地评估其环境中的刺激，以决定追求哪些机会，在许多情况下，这些决定可以从根本上的经济角度来理解。虽然几个大脑区域单独参与了这些过程，但与这些区域在决策中相关的全脑机制尚不清楚。通过一种大鼠的经济决策任务，我们发现两个连接的大脑区域，即腹外侧眶额皮层（OFC）和背内侧纹状体（DMS）的神经活动是经济决策所必需的。这两个大脑区域的相关神经活动惊人地相似，主要是由决策过程的空间特征决定的。然而，OFC中选择方向的神经编码先于DMS，并且这种时间关系与选择的准确性密切相关。此外，为了进行适当的经济决策，还需要特别开展OFC预测DMS的活动。这些结果表明，OFC中的选择信息被传递到DMS，以引导准确的经济决策。
EIGRP是一种动态路由协议，为我们提供了一些很棒的功能，它使用“DUAL”算法来确定路由的最佳路径。
作者：Aurélien Gasser 翻译：顾佳妮 术语校对：梁傅琪 全文校对：张冬阳 本文长度为6100字，建议阅读20分钟 Aurélien Gasser在本文中对Stack Overflow的工作搜索的发展历程作了详细的分享，主要是匹配算法的优化过程，包括算法特征的选择、算法和Elasticserach搜索引擎的配合使用等。 大约在两年前，Stack Overflow上发生了一件大事：Stack Overflow发布了一个叫做Providence的新系统。这个系统可以得知访问者对什么样的技术有兴趣
一立方毫米，听起来不大，也就是一粒芝麻的大小，但在人类的大脑中，这点儿空间却能够容纳由1.34亿个突触相连接的大约5万条神经线（neural wires）。
AiTechYun 编辑：nanan 曼彻斯特大学的研究人员正在利用计算机模拟黑猩猩行走，来提高我们对动物行走方式的理解，同时也提高我们用来做实验的技术。 《英国皇家社会开放科学》杂志发表的研究表明，
Scikit learn 也简称sklearn，是机器学习领域当中最知名的python模块之一。
Argoverse数据集是由Argo AI、卡内基梅隆大学、佐治亚理工学院发布的用于支持自动驾驶汽车3D Tracking和Motion Forecasting研究的数据集。数据集包括两个部分：Argoverse 3D Tracking与Argoverse Motion Forecasting。
这篇博客主要讲述一个简单的视觉里程计 (Visual Odometry) 的实现。整个流程较为简单, 后续在此基础上对效率精度进一步提高。
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对我来说，却更为困难：我身上没有玻利瓦尔（委内瑞拉的官方货币），一枚都没有，因为我把所有钱兑换成了比特币。
AI科技评论按：本文为Yann Lecun在CoRL 2017大会上做的演讲的概述，AI科技评论作为受邀媒体参加了CoRL大会，所有资料来自于官方公开资源整理。 Lecun为Facebook AI研究院院长，他同时也是纽约大学的终身教授。他因著名的卷积神经网络（CNN）相关的工作而被人称为CNN之父。在演讲中，Lecun回顾了其早期利用神经网络用于机器人的研究做了一个基本的介绍，在当时Lecun的论文被RSS拒稿，然而今天CNN却在人工智能领域大放异彩，技术的发展往往是螺旋式且兼具跳跃性，实在难以预料。 接
构建词库是离线操作，主要对目标数据集中的文本进行解析提取词干信息，建立当前数据集的词库，然后基于词库，对数据集中所有文档提取本文特征。构建词库在整个检索系统生命周期开始阶段实施，一般情况仅执行一次，是针对目标检索文本数据集进行的非频繁性操作。
引言 在文章 学习协同过滤推荐 \w 100行Python代码 中，介绍了基于物品的协同过滤推荐，根据 user-item 评分矩阵，找出与给定 item 评分最接近的物品，作为推荐结果。 在本文中，把书籍名称看作单词，以用户喜欢的书籍看作句子，利用 word2vec 模型构建了一个书籍的向量空间。对给定书籍，找出与其距离最近的书籍，作为推荐结果。 本文用 Python 60 行代码实现了一个 Demo，得到每本书籍在向量空间的表示，输出基于书籍的协同过滤推荐结果。 word2vec 简介 word2
【玩转 GPU】AI绘画、AI文本、AI翻译、GPU点亮AI想象空间-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
目前，物联网（IOT）正在迅速发展，它通过广泛部署具有嵌入式识别、传感和驱动功能的空间分布设备，将互联网和Web扩展到物理领域。物联网设想了一个未来，通过适当的信息和通信技术，数字和物理实体可以连接起来，从而实现一个全新的应用和服务类别。本文首先介绍了物联网的起源和概念，然后分析了物联网的潜在应用领域和影响。
1977年，《星球大战》系列电影问世，让一大批有着科幻梦的年轻人，想要超越时代的界限去探索科技的远方。近期，IBM与卢卡斯影业合作打造《科学与星球大战》系列短片，展示科技如何在现实中实现光剑、BB8智能机器人、微小芯片/再生液体、磁悬浮、原力、高成像头盔、太空旅行等星战元素。
随着现代生活质量提高，越来越多人开始注重自己的日常健康锻炼，计步作为一种有效记录监控锻炼的监控手段，已经广泛应用在移动终端的应用中。但目前大部分实现都是通过GPS信号来测算运动距离反推行走步数，有效但是在室内或者无GPS信号的设备上无法工作，同时GPS精度对结果的干扰也比较大，本文提出一个新的测步方法，即通过设备上的加速器来计算步数，在不支持GPS的设备上也可正常工作，可用以与GPS互相配合测步，让应用的使用场景更加多样。
随着智能手机的普及和手机用户的激增，共享单车作为城市交通系统的一个重要组成部分，以绿色环保、便捷高效、经济环保为特征蓬勃发展。 （数据样例可参考文末)
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