当应用于搜索时，匹配学习可以描述如下。一组查询文档对D=（q1，d1，r1），（q2，d2，r2），...，（qN，dN，rN）作为训练数据给出，其中 i 和 qi，di和ri（i=1，...，N）分别表示查询，文档和查询文档匹配度（相关性）。每个元组 r）∈D的生成方式如下：查询q根据概率分布P（q）生成，文档d根据条件概率分布P（d∣q）生成，并且相关性r是根据条件概率分布 P（r∣q，d）生成的。这符合以下事实：将query独立提交给搜索系统，使用query words检索与query关联的文档，并且文档与query的相关性由query和文档的内容确定。带有人类标签的数据或点击数据可以用作训练数据。
今天为大家介绍的是来自Nir Yosef团队的一篇论文。作者提出了MultiVI，一种用于分析单细胞的转录组、染色质可访问性和其它分子特性的概率模型，这为研究细胞多样性提供了一个强大的方法。MultiVI能创建一个联合表示，不仅可以分析多组学数据中包含的所有模态，即便是对于那些缺失一种或多种模态的细胞，也能进行分析。这样的方法能够有效地利用多组学数据，提升单一模态数据集的分析能力。
从一组图像中进行新视角合成和场景重建是计算机图形和视觉领域的基本问题。传统方法依赖于顺序重建和渲染管线，使用Structure From Motion获取紧凑的场景表示，例如点云或纹理网格，然后使用高效的直接或全局照明渲染来渲染新视角。这些管线还能学习分层场景表示，表示动态场景，以及高效地渲染新视角。然而，传统管线难以捕捉高度依赖视角的特征，在不连续性或场景对象的光照依赖反射方面存在不足。
作为深度学习的大牛，Bengio 对系统 1 和系统 2 是真爱，以往的演讲主题基本离不开这两个概念，今年终于换题目了！那么，Bengio 新推的人工智能算法 GFlowNets 究竟有何特别之处？ 作者 | 杏花 编辑 | 青暮 2021 年 11 月 1 日至 11 月 2 日，三星在线上举行为期两天的 2021三星人工智能论坛（Samsung AI Forum 2021）。今年是论坛举办的第 5 年，主题为「未来的人工智能研究」，聚集了世界知名的人工智能领域学者和行业专家，交流思想、见解和研究成果，探
2022年2月18日，来自上海交通大学的严骏驰、袁野、潘小勇与百图生科的宋乐等人在ArXiv上发表文章，从（深度）图学习角度，基于生成策略将分子生成和优化方式分为三种：一次全部、基于片段和逐节点。概述了最先进的分子设计（和主要用于从头药物设计）和发现的辅助方法。
本公众号名称由趣味数据周刊更名为：数据指象。指象：谓天以景象示意，出自于《汉书》，希望以数据指象为言语，得一类而达之。
二十六、少样本生成 72、LoFGAN: Fusing Local Representations for Few-shot Image Generation 给定新的、训练未知的类别里的少数可用图像，少样本图像生成，旨在为该类别生成更多数据。以前工作试图通过使用可调整的加权系数来融合这些图像。然而从全局角度来看，不同图像之间存在严重的语义错位，使得生成质量和多样性较差。 为此提出 LocalFusion Generative Adversarial Network (LoFGAN)，将这些可用的图像作为一
因果推理（Causal inference）是根据影响发生的条件得出因果关系结论的过程，是研究如何更加科学地识别变量间的因果关系（Causality）。在因果关系中，原因对结果负有部分责任，而结果又部分取决于原因。客观事物普遍存在着内在的因果联系，人们只有弄清事物发展变化的前因后果，才能全面地、本质地认识事物。基干事物发展的这种规律，在论证观点时，有时就可以直接从事物本身的因果关系中进行推论，这就叫因果推理法。几十年来，因果推理一直是统计学、计算机科学、教育学、公共政策和经济学等许多领域的重要研究课题。
在上半部分中，我们了解了贝叶斯方法步骤和高斯推论，也将贝叶斯方法应用到一个实际问题中，今天我主要介绍贝叶斯在Python中实现最终的后验分布。
【磐创AI导读】:提及机器学习，很多人会推荐斯坦福CSS 229。本文便对该课程做了系统的整理。包括监督学习、非监督学习以及深度学习。可谓是是学习ML的“掌上备忘录”。想要学习更多的机器学习、深度学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
给定一组与输出{y(1),...,y(m)}相关联的数据点{x(1),...,x(m)}，我们希望构建一个能够根据x值预测y值的分类器。
为了解决这个问题，我们设计了一种用于抽象推理的新颖结构，当训练数据和测试数据不同时，我们发现该模型能够精通某些特定形式的泛化，但在其他方面能力较弱。进一步地，当训练时模型能够对答案进行解释性的预测，那么我们模型的泛化能力将会得到明显的改善。总的来说，我们介绍并探索两种方法用于测量和促使神经网络拥有更强的抽象推理能力，而我们公开的抽象推理数据集也将促进在该领域进一步的研究进展。
主要用到VIM和mice包 [plain] view plain install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤 步骤： （1）识别缺失数据； （2）检查导致数据缺失的原因； （3）删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值 缺失值数据的分类： （1）完全随机缺失：若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关，则数据为完全随机缺失（MCAR）。 （2）随机缺失：若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关，与它自己的未观测值不相关，则数据为随机缺失（
前段时间介绍了部分 Stream常见接口方法，理解起来并不困难，但Stream的用法不止于此，本节我们将仍然以Stream为例，介绍流的规约操作。
题目： Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks
TypeScript 是一种广泛使用的开源编程语言，非常适合现代化开发。借助它先进的类型系统，TypeScript 允许开发者编写更加强健、可维护和可扩展的代码。但是，要真正发挥 TypeScript 的威力并构建高质量的项目，了解和遵循最佳实践至关重要。在本文中，我们将深入探索 TypeScript 的世界，并探讨掌握该语言的 21 个最佳实践。这些最佳实践涵盖了各种主题，并提供了如何在真实项目中应用它们的具体示例。无论你是初学者还是经验丰富的 TypeScript 开发者，本文都将提供有价值的见解和技巧，帮助你编写干净高效的代码。
有充分证据表明，食草动物主要以麋鹿为食，会对白杨的再生率产生负面影响，因为白杨倾向于在大型单型林分中生长。因此，这些林分中的白杨再生率可以决定下层的组成。从一个地区排除麋鹿、鹿和奶牛放牧对白杨再生有可观察到的影响，但在了解白杨林下的存在如何影响从初级生产者到大型哺乳动物的地区的整体生物多样性方面所做的工作有限。在本模块中，我们将使用多个数据集和一米分辨率的图像来开发用于理论实地调查研究的采样位置。我们还将建立一个存在/不存在数据集，我们可以用它来训练一个特定区域的白杨覆盖模型。创建这样一个模型的过程可以在模块 7中找到。
https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Yu_PU-Net_Point_Cloud_CVPR_2018_paper.pdf
今天给大家介绍的是发表在arXiv上一项有关分子动力学内容的工作，文章标题为Operator Autoencoders: Learning Physical Operations on Encoded Molecular Graphs，作者分别是来自波特兰州立大学的Willis Hoke, 华盛顿大学的Daniel Shea以及美国兰利研究中心的Stephen Casey. 在这项工作中，作者开发了一个用于建立分子动力学模拟的时间序列体积数据图结构表示的流程。随后，作者训练了一个自编码器，以找到一个潜在空间的非线性映射。在该空间中，通过应用与自编码器串联训练的线性算子，可以预测未来的时间步长。同时，作者指出增加自编码器输出的维数可以提高物理时间步算子的精度。
机器之心报道 编辑：陈萍、杜伟 一种模型统一多种模态实现了。 给定一句话，然后让你想象这句话在现实场景中的样子，对于人类来说这项任务过于简单，比如「一辆进站的火车」，人类可以进行天马行空的想象火车进站时的样子，但对模型来说，这可不是一件容易的事，涉及模态的转换，模型需要理解这句话的含义，然后根据这句话生成应景的视频、音频，难度还是相当大的。 现在，来自北卡罗来纳大学教堂山分校、微软的研究者提出的可组合扩散（Composable Diffusion，简称 CoDi）模型很好的解决了这个问题。比如，前面提到的
在Rust的编译器源代码中，rust/compiler/rustc_borrowck/src/diagnostics/find_all_local_uses.rs文件的作用是为了在借用检查期间找到特定局部变量的所有使用。
大多数现有的图像到图像翻译框架——将一个域中的图像映射到另一个域的对应图像——都是基于监督学习的，即学习翻译函数需要两个域中对应的图像对。这在很大程度上限制了它们的应用，因为在两个不同的领域中捕获相应的图像通常是一项艰巨的任务。为了解决这个问题，我们提出了基于变分自动编码器和生成对抗性网络的无监督图像到图像翻译（UNIT）框架。所提出的框架可以在没有任何对应图像的情况下在两个域中学习翻译函数。我们通过结合权重共享约束和对抗性训练目标来实现这种学习能力。通过各种无监督图像翻译任务的可视化结果，我们验证了所提出的框架的有效性。消融研究进一步揭示了关键的设计选择。此外，我们将UNIT框架应用于无监督领域自适应任务，并取得了比基准数据集中的竞争算法更好的结果。
《Multimodal Deep Generative Models for Trajectory Prediction: A Conditional Variational Autoencoder Approach》
五年前，由计算机科学家，生物医学研究人员和生物信息学家组成的团队着手将集体知识的力量带入基因组研究。他们在PLOS Biology中的新出版物分享了这一努力的成果，该分析平台可指导研究人员完成解释复杂基因组数据集的过程。
我们平时主要应用的是：Vae-ft-mse-840000-ema-pruned. Safetensors 因为它是最能接近实际拍摄的效果的。
论文标题：U-BEV: Height-aware Bird's-Eye-View Segmentation and Neural Map-based Relocalization
目前，点云补全任务只要存在以下两个挑战：利用不完整的点云中生成真实的全局形状，并生成高精度的局部结构。当前的方法要么仅使用3D坐标系，要么导入额外的标注好相机内部参数的图像，来指导模型补全缺失部分的几何。然而，这些方法并不总是完全利用可用于准确高质量点云补全的跨模态自结构信息。
在这个系列文章中，我将分享掌握推荐系统的经验，以及围绕推荐系统从低级模型到高级模型的实现。
给定一句话，然后让你想象这句话在现实场景中的样子，对于人类来说这项任务过于简单，比如「一辆进站的火车」，人类可以进行天马行空的想象火车进站时的样子，但对模型来说，这可不是一件容易的事，涉及模态的转换，模型需要理解这句话的含义，然后根据这句话生成应景的视频、音频，难度还是相当大的。
Stream 的类型 Stream 有分普通流和数值流，之间没有继承关系，普通流用一个泛型表示流中的数据结构类型，如 Stream 数值流主要是避免重复的装箱拆箱，统一用原始数值类型（无法应用泛型指定类型），int long double，我们在做终结操作的时候需要统一装箱 .box() 转成普通流
更多分辨率为1080x1080的MNIST数字
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
本文介绍由日本名古屋大学医学研究生院系统生物学系的Teppei Shimamura通讯发表在Cell Reports Methods的研究成果：单细胞多组学分析的发展使得在单细胞水平上能够同时检测多个性状，从而对不同组织中的细胞表型和功能提供更深入的见解。目前，从复杂的多模态单细胞数据中推断联合表征和学习多模态之间的关系是具有挑战性的。为此作者提出了一种新的基于深度生成模型的框架(scMM)，用于提取可解释的联合表征和跨模态生成。scMM利用混合专家多模态变分自动编码器来解决数据的复杂性。scMM的伪细胞生成策略弥补了深度学习模型可解释性的不足，并且通过实验发现了与潜在维度相关的多模态调节机制。对最新的数据集分析证实了scMM有助于实现具有丰富解释性的高分辨率聚类。此外，与最先进的方法和传统方法相比，scMM的跨模态生成可以实现更精确的预测和数据集成。
在Rust源代码中，rust/compiler/rustc_lint/src/invalid_from_utf8.rs这个文件的作用是定义了一个lint（即一种静态代码分析工具）来检查使用std::string::from_utf8函数时潜在的错误。
QQ图片20180204220437.jpg
深度神经网络已被证明在对大量标记数据进行监督学习的训练中是非常有效的。但是大多数现实世界的数据并没有被标记，并且进行全部标记也是不太现实的（需要大量的资源、时间和精力）。为了解决这个问题半监督学习 ( semi-supervised learning) 具有巨大实用价值。SSL 是监督学习和无监督学习的结合，它使用一小部分标记示例和大量未标记数据，模型必须从中学习并对新示例进行预测。基本过程涉及使用现有的标记数据来标记剩余的未标记数据，从而有效地帮助增加训练数据。图 1 显示了 SSL 的一般过程。
ids.xml——为应用的相关资源提供唯一的资源id。id是为了获得xml中的对象而需要的参数，也就是Object = findViewById(R.id.id_name)中的id_name。这些值可以在代码中用android.R.id引用到。若在ids.xml中定... ids.xml——为应用的相关资源提供唯一的资源id。id是为了获得xml中的对象而需要的参数，也就是Object = findViewById(R.id.id_name)中的id_name。这些值可以在代码中用android.R.id引
类型转换和类型推断是C#编程中重要的概念和技术，它们在处理数据和变量时起到关键作用。类型转换允许我们在不同数据类型之间进行转换，以便进行正确的计算和操作。它可以帮助我们处理数据的精度、范围和表达需求。而类型推断则使代码更加简洁和可读，通过自动推断变量的类型，减少了冗余的代码和类型声明。 在《类型转换和类型推断》这篇文章中，我们将深入探讨类型转换的不同方式，包括显式类型转换和隐式类型转换，以及装箱和拆箱的概念。我们还将讨论类型推断的实际应用，包括使用var关键字和匿名类型的场景，以及动态类型的灵活性。
这篇文章通过一个实际的例子简要介绍了因果推理，这个例子来自于《The Brave and True》一书，我们使用 CausalPy 来实现。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
研究人员披露了数十亿物联网（IoT）设备中使用的随机数生成器严重漏洞，这意味着大量用户面临潜在攻击风险。
学习从少量的注释实例中检测新目标具有重要的现实意义。当例子极其有限(少于三个)时，就会出现一种特别具有挑战性而又普遍的制度。改进少样本检测的一个关键因素是解决缺乏变化的训练数据。我们提出通过从基类转移共享的类内变异来为新类建立一个更好的变异模型。为此，我们引入一个幻觉网络，该网络可以学习在感兴趣区域(RoI)特征空间中生成额外的、有用的训练示例，并将其纳入现在的目标检测模型。通过不同的区域建议生成过程，我们的方法在两个目前最先进的少样本检测器上产生了显著的性能改善(TFA和CoRPN)。特别是，我们在极具挑战性的COCO基准上达到了最佳的性能。
2021年12月31日，FDA-NCTR生物信息学和生物统计学部的刘智超、童伟达等人在Toxicological Sciences杂志发表文章，提出了一个基于深度生成对抗网络的框架，该框架从现有的动物数据中学习后，就可以根据药物的化学结构，生成多个时间和剂量条件下的体内转录组图谱，而无需额外的动物实验。
全景图像捕捉的视场广泛，包括360°水平方向和180°垂直方向视场范围。全景图在各种应用中变得越来越重要，例如环境照明、虚拟现实/增强现实和自动驾驶系统。但是获得高质量的全景图像可能既耗时又昂贵，因为通常需要使用专门的全景相机或拼接软件将来自多个角度的图像合并在一起。
分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由两组基础函数的组合表示的二维函数空间，它们分别指定了预测变量和滞后变量的关系。本文在R软件实现DLNM，然后帮助解释结果，并着重于图形表示。本文提供指定和解释DLNM的概念和实践步骤，并举例说明了对实际数据的应用。
最近我们被客户要求撰写关于DLNM的研究报告，包括一些图形和统计输出。分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由两组基础函数的组合表示的二维函数空间，它们分别指定了预测变量和滞后变量的关系。
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