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符号x尾数x10^exp 的表示法被称为浮点表示法。因为数字的个数是固定的，但是小数点却是浮动的。正指数把小数点向右移动，负指数把小数点向左移动。
这项操作现在在github上已经可以使用了。
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。今天给大家继续介绍我们独家整理的机器学习——马尔科夫链蒙特卡洛采样（MCMC）方法。 上一次我们详细介绍了机器学习中似懂非懂的马尔
如果液体不动时，在视觉上是无法与固体区分开的。你看的到底是水，果冻还是玻璃杯呢？水池是结冰的吗？但可以肯定的是，如果干扰它并观察它是否会变形，以及变形多少就可以区分。仅从创建上看起来像流体的材质是远远不够的，实际上它必须要能动起来。否则，它就是看起来像是水的玻璃雕塑或已经结冰的水。当然，这对于一张照片来说已经足够了，但对于电影或游戏来说远远足够。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第36章 FIR滤波器的Matlab设计(含低通，高通，
虽然也有一些生成矢量图形的算法，但是在监督训练中，又受限于矢量图数据集有限的质量和规模。
由于增强现实/虚拟现实的发展及其在计算机视觉、自动驾驶和机器人领域的广泛应用，点云学习最近备受关注。深度学习已成功地用于解决二维视觉问题，然而在点云上使用深度学习技术还处于起步阶段。语义分割的目标是将给定的点云根据点的语义含义分成几个子集。本文重点研究基于点的方法这一技术路线中最先进的语义分割技术。
子豪 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 说起图像生成算法，大家也许并不陌生。 不过，大多数算法都针对栅格图像，也就是位图，而不支持矢量图。 虽然也有一些生成矢量图形的算法，但是在监督训练中，又受限于矢量图数据集有限的质量和规模。 为此，来自伦敦大学学院和Adobe Research的研究人员提出了一个新方法——Im2Vec，只需利用栅格训练图像进行间接监督，就可以生成复杂的矢量图形。 △Im2Vec的插值效果 原理架构 为建立无需向量监督的矢量图形生成模型，研究人员使用了可微的栅
微软研究院在IJCAI2016的Tutorial上讲述了自己将深度学习、深度神经网络应用于不同场景的情况，之前第二部分提到了深度学习在统计机器翻译和会话中的应用，本文为第三部分—选中自然语言处理任务的
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80119245
H264是新一代的编码标准，以高压缩高质量和支持多种网络的流媒体传输著称，在编码方面，我理解的他的理论依据是：参照一段时间内图像的统计结果表明，在相邻几幅图像画面中，一般有差别的像素只有10%以内的点,亮度差值变化不超过2%，而色度差值的变化只有1%以内。所以对于一段变化不大图像画面，我们可以先编码出一个完整的图像帧A，随后的B帧就不编码全部图像，只写入与A帧的差别，这样B帧的大小就只有完整帧的1/10或更小！B帧之后的C帧如果变化不大，我们可以继续以参考B的方式编码C帧，这样循环下去。这段图像我们称为一个序列（序列就是有相同特点的一段数据），当某个图像与之前的图像变化很大，无法参考前面的帧来生成，那我们就结束上一个序列，开始下一段序列，也就是对这个图像生成一个完整帧A1，随后的图像就参考A1生成，只写入与A1的差别内容。
github地址 使用循环神经网络生成序列文本数据。循环神经网络可以用来生成音乐、图像作品、语音、对话系统对话等等。
PWM的全称是脉冲宽度调制(Pulse-width modulation)，是通过将有效的电信号分散成离散形式从而来降低电信号所传递的平均功率的一种方式；
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师，昨天晚上geopandas正式发布了其0.13.0版本，距离其上一个版本更新已经过去了5个多月，在这一次更新中除了日常的bug修复以外，还为我们带来了多项新功能，今天的文章中，费老师我就将带大家一起学习其中主要的更新内容😉。 📷 2 geopandas 0.13版本主要更新内容一览 推荐使用conda管理的虚拟环境，我们在激活相应
在智能工厂逐渐推广应用中，数字化信息的数据量相当庞大，对存储器的存储容量、网络带宽以及计算机的处理速度都有较高的要求，完全通过增加硬件设施来满足现实需求是不可能的，必须采用有效的压缩技术实现数据在网络中的轻量传输。
本文主要对GEE中的依据栅格图像绘制直方图与时间序列图并调整图像可视化参数操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第八篇，更多GEE文章请参考专栏：GEE学习与应用（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html）。
RNN（Recurrent Neural Networks,循环神经网络）不仅会学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列，这种独特的优势非常适合用于处理时间序列和语言文本序列问题。本文数据侠就利用RNN的生成模型对最受欢迎的音乐家作品进行了训练。当艺术遇到神经网络，会擦出怎样的火花呢？一起来涨姿势吧~
翻译 | 余若男 李振 吴章勇 整理 | 凡江 此文展示了基于 RNN 的生成模型在歌词和钢琴音乐上的应用。 介绍 在这篇博文中，我们将在歌词数据集上训练 RNN 字符级语言模型，数据集来自最受欢迎以及最新发布的艺术家的作品。模型训练好之后，我们会选出几首歌曲，这些歌曲将会是不同风格的不同艺术家的有趣混合。之后，我们将更新模型使之成为一个条件字符级 RNN，使我们能够从艺术家的歌曲中采样。最后，我们通过对钢琴曲的 midi 数据集的训练来总结。 在解决这些任务的同时，我们将简要地探讨一些有关
区分对话的相关和不相关的部分通常是一种良好的生活技能，但对于像亚马逊的Alexa这样的语音助手来说，它是不可或缺的。为了适当地回应所说的内容，从天气到附近的餐馆或运输中的包裹，它们需要知道正在处理的主题是否超出了知识范围。
今天给大家介绍的是意大利比萨大学的Marco Podda等人在PMLR上发表的文章“A Deep Generative Model for Fragment-Based Molecule Generation”。在文章中，作者受基于片段的药物设计的启发，设计了一种使用分子片段的语言模型。该模型使用分子片段作为基本单位，而不是原子，从而解决了传统基于分子文本表示方法中的两个问题：产生无效分子和重复分子。为了提高产生分子的独特性，作者提出了一种基于频率的掩蔽策略，它有助于产生具有低频片段的分子。实验表明，该模型在很大程度上优于其他基于分子文本表示的模型，达到了基于图表示分子方法最先进的性能。此外，此方法生成的分子即使在没有明确监督时，仍然表现出类似于训练样本中的分子性质。
今天给大家介绍投稿在ICLR2021上的一项工作。由于蛋白质序列上的微小改变可能导致其功能上难以预测的变化，所以蛋白质序列往往无法使用类似于计算机视觉或自然语言处理中所使用的随机数据扩充方法。针对以上问题，作者从经验上探索了一组简单的字符串操作，当微调半监督蛋白质模型时，可使用这些操作来增加蛋白质序列数据。在TAPE baseline上的结果表明，对比学习微调方法优于mask token预测微调方法，随着数据扩充量的增加，对比学习方法的性能随之提高。当使用域驱动的转化以及将Transformer的注意力限制在蛋白质序列的随机采样子区域时，跨TAPE任务的结果最一致。在极少数情况下，破坏信息的扩充方式可以改善下游任务表现。
本篇分享 CVPR 2024 论文SVGDreamer: Text Guided SVG Generation with Diffusion Model，由北航&港大发布全新文本引导的矢量图形可微渲染方法，SVGDreamer。
文章：Robust Frame-to-Frame Camera Rotation Estimation in Crowded Scenes
Pandas是一个受众广泛的python数据分析库。它提供了许多函数和方法来加快数据分析过程。pandas之所以如此普遍，是因为它的功能强大、灵活简单。本文将介绍20个常用的 Pandas 函数以及具体的示例代码，助力你的数据分析变得更加高效。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 二、问答题（每题 5 分，共 20 分） 1、语音信号处理主要研究哪几方面的内容？ 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语言信号进行处理的一门学科， 语音信号处理的理论和研究包括紧密结合的两个方面： 一方面， 从语言的产生和感知来对其进行研究， 这一研究与语言、语言学、认知科学、心理、生理等学科密不可分；另一方面，是将语音作为一种信号来进行处理， 包括传统的数字信号处理技术以及一些新的应用于语音信号的处理方法和技术。 2、语音识别的研究目标和计算机自动
注意：对于中文汉字和日文汉字我根据具体情况交替使用它们。
大家好！我是苏州程序大白，今天讲讲流体运动估计光流算法研究。请大家多多关注支持我。谢谢！！！ 简介： 对流体图像序列进行运动分析一直是流体力学、医学和计算机视觉等领域的重要研究课题。 从图像对中提取的密集精确的速度矢量场能够为许多领域提供有价值的信息,基于光流法的流体运动估计技术因其独特的优势成为一个有前途的方向。 光流法可以获得具有较高分辨率的密集速度矢量场,在小尺度精细结构的测量上有所改进,弥补了基于相关分析法的粒子图像测速技术的不足。 此外,光流方法还可以方便的引入各种物理约束,获得较为符合流体运动特性的运动估计结果。 为了全面反映基于光流法的流体运动估计算法的研究进展,本文在广泛调研相关文献的基础上,对国内外具有代表性的论文进行了系统阐述。 首先介绍了光流法的基本原理,然后将现有算法按照要解决的突出问题进行分类:结合流体力学知识的能量最小化函数,提高对光照变化的鲁棒性,大位移估计和消除异常值。 对每类方法,从问题解决过程的角度予以介绍,分析了各类突出问题中现有算法的特点和局限性。 最后,总结分析了流体运动估计技术当前面临的问题和挑战,并对未来基于光流法的运动估计算法的研究方向和研究重点进行了展望。 定义： 流体运动估计技术在日常生活的众多领域发挥着重要作用,对从流体图像序列中提取的速度场进行分析,有助于更深入地了解复杂的流体运动并提取有用的信息。粒子图像测速( particle image velocimetry,PIV)(Adrian,1991)是一种广泛使用的流体运动估计技术。 其基于两个连续粒子图像之间局部空间性,通过搜索图像对的两个查询窗口之间互相关的最大值,获得查询窗口之间的位移矢量。 这种依赖于互相关函数的PIV 技术虽然能够简单有效地从图像序列间获取速度矢量场,但仍存在许多不足。 首先,其假设查询窗口内的位移矢量保持一致,这使得获取的速度场空间分辨率低,无法测量流场中的小尺度精细结构。 其次,PIV 技术主要用于粒子图像,无法可靠获取标量图像的速度矢量场。 最后,PIV技术缺乏物理解释,对图像序列进行运动估计时,平等地对待各种性质的运动物体。研究发现光流法非常适合流体运动估计( Li等,2015)。 与基于互相关的 PIV 技术相比,光流法可以获取更加密集的速度场,而且可以对标量图像进行运动估计而不仅限于粒子图像。 此外,与 PI技术相比,光流法更能适应各种物理约束。 基于光流法的流体运动技术是对 PIV 技术的良好补充。虽然现有的基于光流法的流体运动估计技术已经广泛用于各种流体测速场景,但仍存在计算耗时鲁棒性不足等问题。 本文从光流法的基本原理入手,根据光流法需要解决的几个关键问题对现有的算法进行分类,并对每一类方法从问题解决的角度予以介绍。
实现视频编码和解码的高效算法是一个复杂而庞大的领域，并且涉及到很多细节和技术。在Java中，我们可以利用一些库和工具来帮助我们实现视频编码和解码的功能。下面将介绍一些基本的概念和方法，以及一些常用的库和工具，以帮助您开始实现视频编码和解码的高效算法。
神经网络机器翻译(NMT)是目前最先进的机器翻译技术，通过神经网络的处理可以产生流畅的翻译。然而非机器翻译模型受到词汇外问题和罕见词问题的影响，导致翻译质量下降。OOV词是语料库中未出现的词，而rare词是语料库中出现次数很少的词。在翻译这些未知单词时，这些单词将被替换为无用的标记。因此，这些无意义的符号破坏了句子结构，增加了歧义使翻译变得更糟。
执行纹理映射的通常方法是使用网格中每个顶点存储的UV坐标。但这不是唯一的方法。有时，没有可用的UV坐标。例如，当使用任意形状的过程几何时。在运行时创建地形或洞穴系统时，通常无法为适当的纹理展开生成UV坐标。在这些情况下，我们必须使用另一种方式将纹理映射到我们的表面上。其中一种方法是三向贴图。
单变量随机波动率（SV）模型为ARCH类型模型提供了有效的替代方案，可以解释波动率的条件和无条件属性。
自然语言处理的常用方法是循环神经网络。所以接下来会从 character RNN 开始（预测句子中出现的下一个角色），继续介绍RNN，这可以让我们生成一些原生文本，在过程中，我们会学习如何在长序列上创建TensorFlow Dataset。先使用的是无状态RNN（每次迭代中学习文本中的随机部分），然后创建一个有状态RNN（保留训练迭代之间的隐藏态，可以从断点继续，用这种方法学习长规律）。然后，我们会搭建一个RNN，来做情感分析（例如，读取影评，提取评价者对电影的感情），这次是将句子当做词的序列来处理。然后会介绍用RNN如何搭建编码器-解码器架构，来做神经网络机器翻译（NMT）。我们会使用TensorFlow Addons项目中的 seq2seq API 。
Adobe Photoshop是行业标准的图像编辑软件，在全球范围内被专业摄影师，业余摄影师和设计师使用，他们希望超越摄影机的拍摄范围来完善其数字图像。
---- 新智元报道 编辑：好困 Aeneas 【新智元导读】近日，Meta和CMU的研究人员提出了一种全新的6-DoF视频表征方法，单张RTX 3090即可每秒18帧实现百万像素分辨率渲染，或将给VR带来革命性的高质量体验。 最近，由Meta和卡内基梅隆大学提出的6-DoF视频表征模型——HyperReel，可能预示着一个全新的VR「杀手级」应用即将诞生！ 所谓「六自由度视频」（6-DoF），简单来说就是一个超高清的4D体验式回放。 其中，用户可以完全「置身于」动态场景里面，并且可以自由地移动
1.电机控制是自动化控制领域重要一环。 2.目前直流无刷电机应用越来越广泛，如无人机、机械臂、云台、仿生机器人等等。 3.电机控制工程师薪水较高。
本文参考文献 [1]詹新明，黄南山，杨灿.语音识别技术研究进展[J].现代计 算机(专业版) [2]《语音识别》——维基百科，自由百科的全书 [3]杨行峻, 迟惠生,“语音数字信号处理”, 电子工业出版社. 1995 [4]崔天宇 吉林大学硕士学位论文《基于HMM的语音识别系统的研究与实现 》 [5]陆昱方,科技传播第二期期刊《简述语音识别的实现过程》
当下，音视频、流媒体已经无处不在，直播已经火了几年，在后续的时间里面，人们聊天已经不仅仅满足与文字、而是更多的在于“类面对面”交流，能够实时感知对方的表情、动作。为此，有必要跟紧时代潮流，好好梳理梳理流媒体这门功课。
3D-HEVC编码结构是对HEVC的扩展，每个视点纹理及深度图编码主要采用HEVC编码框架，但在其基础上增加了一些新的编码技术，使其更有利于深度图和多视点的编码。
选自imaddabbura 机器之心编译 你有没有想过 Gmail 自动回复是如何进行的？或者手机在你输入文本时如何对下一个词提出建议？生成文本序列的通常方式是训练模型在给定所有先前词／字符的条件下预测下一个词／字符出现的概率。此类模型叫作统计语言模型，这种模型会尝试捕捉训练文本的统计结构，本文从字符级语言模型和名字预测出发向读者介绍了语言建模的核心概念。 循环神经网络（RNN）模型常用于训练这种语言模型，因为它们使用高维隐藏状态单元处理信息的能力非常强大，建模长期依赖关系的能力也非常强。任意语言模型的主要
三十多年以来，传媒业的数字化带来了新的服务、扩大了传统服务的覆盖范围并且给世界各地的消费者带来不断改善的视听体验。数字媒体的分发与消费中最核心的技术问题之一就是压缩，尤其是视频压缩。近几年来，行业里出现了多种不同的视频编码标准和专用的编解码器，并且新研制的编解码器的压缩性能也在不断提高。但是有时候，压缩效率并不是决定编解码器是否适合某一场景的唯一因素。本文介绍的MPEG-5 EVC（Essential Video Coding）标准是由MPEG开发的，它采用了一种新的研制思路，旨在解决业务需求，包括专利许可和技术需求，以便在整个媒体行业中实现快又广泛的部署。
导语 | 作为一款实时音视频通信产品，腾讯会议里面有海量的音视频数据需要进行实时传输，比如我们的摄像头画面，屏幕分享的数据等。这些数据量非常庞大，通常需要经过编码压缩再进行传输，那么腾讯会议里有哪些视频编码方面的”神器”呢？本文将一一为大家揭晓。文章作者：张清，腾讯多媒体实验室高级研究员。 一、时域SVC 在视频编码中，有三种帧类型： I帧：只能进行帧内预测，可以独立解码； P帧：单假设参考帧，也就是通常说的前向预测帧，只能使用它之前的帧进行预测； B帧：双假设参考帧, 一般为双向预测帧。 由于B帧会
视频播放器播放一个互联网上的视频文件，需要经过以下几个步骤：解协议，解封装，解码视音频，视音频同步。如果播放本地文件则不需要解协议，为以下几个步骤：解封装，解码视音频，视音频同步。他们的过程如图所示。
今天介绍苏黎世联邦理工大学Gisbert Schneider团队在nature machine intelligence 2020上发表的论文，该论文利用分子语言模型，结合三种优化方法，可以用少量分子作为数据集训练出一个分子生成模型。
达观数据深度学习资料之卷积神经网络（下篇） 4.2什么是池化？ 在通过卷积获得特征后进行分类，依然面临计算量大的挑战。及时一张96×96像素的图片，经过400个8×8的卷积核获取特征，每个特征映射图有（96-8+1）×（96-8+1)=7921维特征，总共有400×7921=3768400维特征向量，在此基础上进行分类是一个计算量很大的过程，由此引出了池化操作。 卷积神经网络的一个重要步骤是池化，对输入划分不重叠的矩形，对于每个矩形进行池化函数操作，例如取最大值、取最小值、加权平均等。池化的优势在于（1）
作者：Sandeep Bhupatiraju 剧透警告：摩斯电码并不需要破解。它很有用，因为消息可以使用这些代码以最少的设备发送，并且我说它不需要破解，因为代码是众所周知的，点和破折号的组合并不是什么秘密。但是，从理论上讲，它是一种替代密码（substitution cipher）， 每个字母（和每个数字）的每个字母都有一些使用点和破折号的表示形式，如下所示。 让我们暂停我们的怀疑，并假设我们收到摩尔斯电码的消息，但我们不知道如何阅读它们。假设我们还有一些代码的例子及其相应的单词列表。现在，
2022年12月1日，来自日本东京大学的学者在Journal of Chemical Information and Modeling上发表论文“Exploration of Chemical Space Guided by PixelCNN for Fragment-Based De Novo Drug Discovery”。论文中，作者提出了像素卷积神经网络PixelCNN，将SMILES字符串转换为2维矩阵数据，应用掩蔽神经网络层建立模型。作者对PixelCNN的性能进行了多方面的分析，并将其与RNN在生成期望性质的分子方面和基于片段生长优化的化学空间探索方面进行了详尽的比较。
Content to Node: Self-Translation Network Embedding
由于语音特征的特别，我们很难在机器学习入门的文章中看到关于语音的案例或者实验，本文主要介绍说话人识别的大体流程与原理，不在具体的细节公式上做过多讨论（因为实在是太复杂了）。
第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 [第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理] [第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习] [第18章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
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