机器之心专栏 作者：Yongqiang Chen 随着深度学习模型的应用和推广，人们逐渐发现模型常常会利用数据中存在的虚假关联（Spurious Correlation）来获得较高的训练表现。但由于这类关联在测试数据上往往并不成立，因此这类模型的测试表现往往不尽如人意 [1]。其本质是由于传统的机器学习目标（Empirical Risk Minimization，ERM）假设了训练测试集的独立同分布特性，而在现实中该独立同分布假设成立的场景往往有限。在很多现实场景中，训练数据的分布与测试数据分布通常表现出不
一篇全文47页的ICLR文章，真的看不完。作者提出了一种新的等变子图聚合网络（ESAN）来改善图网络的表达能力，使之能完成WL测试。与以前的工作最大的差异在于在解决问题的同时也能减小运算空间和内存消耗，并且也能够通过与GCN，GIN这种常见网络结合，提高它们的准确率。
上代码读入一个二进制bin数据文件1.08GB的一部分，数据格式为无包头、小端模式、16位编码的频谱数据dpi=1320，生成名称为filename.png的图片
学了这么长时间的JavaScript想必大家对浅拷贝和深拷贝还不太熟悉吧，今天在项目中既然用到了，早晚也要理清一下思路了，在了解之前，我们还是先从JavaScript的数据类型存放的位置 堆栈开始说起吧!
郑老师：这篇大作把三极管的放大和截止两个状态阐述其机理挺明白了。那么还有第三个状态，饱和状态是怎么一个情况？
Tensorflow是广泛使用的实现机器学习以及其它涉及大量数学运算的算法库之一。Tensorflow由Google开发，是GitHub上最受欢迎的机器学习库之一。Google几乎在所有应用程序中都使用Tensorflow来实现机器学习。 例如，如果您使用到了Google照片或Google语音搜索，那么您就间接使用了Tensorflow模型。它们在大型Google硬件集群上工作，在感知任务方面功能强大。
今天为大家介绍的是来自Masatsugu Yamada 和 Mahito Sugiyama的一篇关于分子生成的论文。在药物发现和材料设计中，设计具有所需化学性质的分子结构是一项重要任务。然而，由于候选分子空间的组合爆炸，找到具有优化所需性质的分子仍然是一项具有挑战性的任务。在这里，作者提出了一种全新的基于分解和重组的方法，该方法不包括任何在隐藏空间中的优化，并且生成过程具有高度的可解释性。该方法是一个两步过程：在第一步的分解阶段，对分子数据库应用频繁子图挖掘，以收集较小规模的子图作为分子的构建模块。在第二步的重组阶段，通过强化学习引导搜索理想的构建模块，并将它们组合起来生成新的分子。实验证明，作者方法不仅可以在惩罚性log P和药物相似度这两个标准指标下找到更好的分子，还可以生成显示有效中间分子的药物分子。
在上篇文章 -- 一行 CSS 代码的魅力 的最后，提到了两种快速实现水平垂直居中的方式。
Vue开发，父子组件之间通信很常用，有传数据的，有调用方法的，有子组件操作父组件，也有父组件操作子组件，今天就简单说一下几个父子组件之间通信的方法。
当了解动态和不确定的环境时，人们应在新证据最能提供信息的时候最强烈地更新他们的信念，比如当环境发生了惊人的变化或现有的信念高度不确定的时候。我们发现，对惊喜和不确定性的调节被编码在一个特定的、全脑功能连接的时间动态模式中，并且这种编码在那些更适当适应他们的学习动态以应对这些因素的个体中得到增强。这种全脑功能连接模式的关键特征是额顶叶和其他功能系统之间更强的连接或功能整合。我们的研究结果为学习中的动态调整和大脑中功能连接的动态、大规模变化之间的联系提供了新的见解。
（1）图像配准(Image registration)是将同一场景拍摄的不同图像进行对齐的技术，即找到图像之间的点对点映射关系，或者对某种感兴趣的特征建立关联。
在许多应用中，移动机器人必须在特定的环境中执行自主导航。在移动过程中，机器人应能够识别或区分环境中的不同区域。这个行为相当于在其当前的传感器观测与存储数据库的一部分之间找到对应关系。这种能力通常被称为地点识别。为了加快这一过程，作者们经常专注于通过不变描述子来描述环境的一些部分。通过这种方式，机器人应该能够通过在数据库中找到与其当前观测相关联的描述子最相似的描述子来识别环境的一部分。地点识别的概念在诸如定位、建图和导航等任务中至关重要。
Spacer是可以在框布局中用来分隔子对象的任何简单对象，会尽可能的填充一块空间。
GNN4Rec系列旨在介绍图神经网络与推荐系统结合的一些工作。第一期主要介绍了用GNN做特征交叉的几篇工作.
Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性，因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。但是想要完全控制可视化就需要编写更多的代码。 在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧： 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。我创建了一个数据集模拟价格和销售数据。 import pandas a
Super Odometry: IMU-centric LiDAR-Visual-Inertial Estimator for Challenging Environments
本文介绍由密歇根州立大学和Agios制药公司合作发表于KDD 2021上的研究工作。作者研究了生物医学领域中的图对比学习，提出了一个名为MoCL的新框架，它利用局部和全局层次的领域知识来辅助表征学习。局部层次的领域知识指导增强过程，可以在不改变图语义的情况下引入变化。全局知识对整个数据集中的图之间的相似信息进行编码，有助于学习语义更丰富的表示。作者在各种分子数据集上对MoCL进行了评估，结果表明MoCL达到了最先进的性能。
今天给大家介绍MIT的Rafeal Gomez-Bombarelli教授发表在arXiv上的综述文章。文章对分子生成模型进行了分类，并介绍了各类模型的发展和性能。最后，作者总结了生成模型作为分子设计前沿工具的前景和挑战。
块状元素居中是一个老生常谈的话题，之前面试的时候考官也曾问到过这个。下面写几种常见的块状元素居中的方式。
来源：DeepHub IMBA 本文约2300字，建议阅读5分钟 本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧 Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性，因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。但是想要完全控制可视化就需要编写更多的代码。 在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧： 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将
Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。
在OS-SELECT和OS-RANK中，我们维护一个树形结构，其中每个节点都有一个size属性，该属性表示该节点及其所有子孙节点中的元素数量。在OS-SELECT中，我们经常需要访问一个节点的size属性，以确定该节点的秩（rank）。
对强大的数学或算法思想的有效软件实现的开放访问通常会导致各种实际领域的急剧增长的进步
这篇文章介绍了Auto-Scheduler的一种方法Ansor，这种方法已经被继承到TVM中和AutoTVM一起来自动生成高性能的张量化程序。
今天给大家介绍的是Google Research和蚂蚁金服等团队在NeurlPS发表的一篇名为“Retrosynthesis Prediction withConditional Graph Logic Network”的文章。逆合成分析属于有机化学中的基本问题，在机器学习领域也引起广泛关注。文章中，作者把逆合成的任务描述为“在确定的分子空间中寻找可以用来合成产物分子的反应物分子集合”这一问题。大多数现有的方法依赖于子图匹配规则的基于模板的模型，但是化学反应是否可以进行并不是严格由决策规则定义的。在文章中，作者提出了一种使用条件图逻辑网络来完成这项任务的新方法，它可以学习何时应该应用反应模板中的规则，隐式地考虑所产生的反应是否具有化学可行性和策略性。作者还提出了一种有效的分层抽样来减少计算成本。在基准数据集上，与当时最先进的方法相比，作者的模型实现了8.1%的显著改进，同时还提供了对预测的解释。
设\mathscr{A}是数域\mathbb{F}上的n维线性空间V的线性变换，若存在\alpha \neq 0, \lambda \in \mathbb{F}，使
关键词定位问题，即识别实时音频流中的关键词并做出响应。这一问题包括检测音频流中的关键字，并且必须与持续收听其环境以发现用户交互请求的虚拟助理有关。换言之就是检测单词何时被发音，被发音的单词是哪个并且需要在资源受限的设备中快速运行。
GNN在许多任务上实现了最先进的性能，但在处理具有大量数据和严格延迟要求的实际应用程序时，面临可扩展性挑战。为了应对这些挑战，已经进行了许多关于如何加速GNN的研究。这些加速技术涉及GNN的各个方面，从智能训练和推理算法到高效系统和定制硬件。本综述提供了GNN加速的分类，回顾了现有的方法，并提出了未来的研究方向。
openGauss实现了向量化执行引擎，达到算子级别的并行。也就是说在执行器火山模型基础上，一次处理一批数据，而不是一次一个元组。这样可以充分利用SIMD指令进行优化，达到指令级别并行。前期我们介绍了PgSQL Unique算子的实现机制，本文接着介绍openGauss是如何实现Unique算子向量化的。
作者：Jiaxing Zhang*, New Jersey Institute of Technology; Dongsheng Luo*, Florida International University; Hua Wei, Arizona State University
原型链表示的是实例对象与原型对象之间的一种关系，这种关系是通过__proto__原型来联系的。
今天介绍的是卡内基梅隆大学化学工程系的Amir Barati Farimani 教授最新发表在 Nature Machine Intelligence上的文章 ”Molecular contrastive learning of representations via graph neural networks”. 该文提出一种自监督的图神经网络框架MolCLR，利用大量无监督的标签进行自监督学习，有效缓解了因为数据标记有限而阻碍将分子机器学习推广到巨大的化学空间的难题。同时，本文提出了三种全新的分子图的增强方法：原子屏蔽、键删除以及子图删除，所提的分子图增强方法保证了增强时同一分子的一致性最大化以及不同分子一致性的最小化。实验表明，MolCLR 大大改善了 GNN 在各种分子特性基准上的表现。
在用户与用户直接聊天的设计方案中，用户对象之间存在很强的关联性，将导致系统出现如下问题：
编辑 | 萝卜皮 应用物理和工程中的许多问题都涉及从数据中学习物理位移场。粒子图像测速（PIV）是实验流体动力学中至关重要的一种方法，在汽车、航空航天和生物医学工程等众多领域均有应用。 德国亚琛工业大学的研究人员提出了一种基于深度神经网络的端到端学习位移场的方法，重点关注粒子图像测速的具体情况。 该研究以「Deep recurrent optical flow learning for particle image velocimetry data」为题，于 2021 年 7 月 20 日发布在《Natu
在WebGL1中，纹理包括2D纹理和立方体纹理，在实际的使用中，如果纹理的图片是宽和高是2的幂，可以自动生成纹理的mipmap。 除此之外，还可以通过gl.texImage2D函数独立指定纹理的每个mipmap的级别。 因此，这会导致一个一般的编程人员不易觉察的问题，这涉及到显卡底层驱动。 简单来说，就是会导致驱动程序无法在绘图之前确定纹理是否完全指定，因此它必须检查每一个mip贴图级别或者子图像的格式是否相符、每一个级别的大小是否正确以及是否有足够的内存。这种绘图时检查可能代价很高，而使用不可变纹理可以避免这种情形。
分层表示高效的架构搜索(HIERARCHICAL REPRESENTATIONS FOR EFFICIENT ARCHITECTURE SEARCH)这篇文章讲的是如何利用高效的搜索算法来搜索网络的拓扑结构。用一个简单但功能强大的演化算法。 这个方法可以发现具有卓越性能的新架构。它这篇文章很大程度上借鉴了GECNN的一些东西，或者说，我之前写了GECNN的论文笔记，里面也是讲演化算法的：https://zhuanlan.zhihu.com/p/36758195 。
在杂波和遮挡情况下，对自由形式物体的识别及分割是一项具有挑战性的任务。本文提出了一种新的基于三维模型的算法，该算法可以有效地执行该任务，对象的三维模型是从其多个无序范围图像离线自动构建的，这些视图被转换为多维，用张量表示，通过使用基于哈希表的投票方案将视图的张量与其余视图的张量匹配，这些视图之间自动建立对应关系，形成一个相对转换图，用于将视图集成到无缝3D模型之前注册视图，该模型及其张量表示构成了模型库。在在线识别过程中，通过投票场景中的张量与库中的张量同时匹配，对于得票最多的模型张量并计算相似性度量，进而被转换为场景，如果它与场景中的对象精确对齐，则该对象被声明为识别和分割。这个过程被重复，直到场景完全分割。与自旋图像的比较表明，本文算法在识别率和效率方面都是优越的。
在微信公众号上阅读本文，可能会由于微信内嵌浏览器公式解析能力差，造成显示不是很友好，推荐使用其他浏览器，查阅原文阅读。原文地址：https://qiwsir.gitee.io/mathmetics/nodeterminant.html
关于SPC中的均值极差控制图（X-bar-R Chart），都是质量管理和六西格玛最常用的工具之一，优思学院的学生经常都会问及SPC和子组的问题。
N区的电子（多数载流子）通过扩散运动，向P区注入；反之，P区的空穴（多数载流子）向N区注入；
半导体的物理基础：1.掺杂特性 2.热敏特性 3.光敏特性 2. 本征半导体：原子排列整齐、晶格无缺陷、纯净的半导体（在热力学温度零度，由于共价键的束缚，价电子能量无法挣脱共价键的束缚，因此晶体中没有自由电子，此时半导体相当于绝缘体。）本征半导体的导电能力很差。（载流子浓度与原子密度相比很少） 本征激发（热激发）：由热能产生电子-空穴对的现象。随着温度升高，载流子浓度（指数）增加，其电阻率的温度系数是负的，这是半导体导电与金属导电的根本不同点。（相同温度下，锗的载流子浓度大于硅。） 3. N型半导体：在本征半导体中掺入五价元素。 P型半导体：在本征半导体中掺入三价元素。 杂质半导体中存在自由电子、空穴和杂质离子三种带电粒子，其中，自由电子和空穴是载流子，杂质离子不能移动不是载流子。多子浓度由杂志决定，少子浓度则由本征激发决定。 掺杂半导体处于一定温度平衡状态时，自由电子浓度N0和空穴浓度P0（俊臣为平衡载流子浓度）满足以下关系式 P0*N0=Ni^2 （Ni是该温度下本征载流子浓度。） 扩散电流和漂移电流（取决于少子浓度和工作温度，与外加电压的大小基本无关。）。
【新智元导读】斯坦福大学计算机视觉实验室李飞飞团队的最新研究提出一个新的机器人学习框架：神经任务编程（NTP），在机械臂的物品堆叠、分拣和桌面清理三类任务中，证明该框架具有强大的泛化到未知任务的能力。
今天学习的是 Google 2019 年的工作《Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks》，发表于 KDD 2019。
这是数据魔术师的第5篇算法干货文 ▲ 一 什么是遗传算法？ 遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究，是一种随机全局搜索优化方法，它模拟了自然选择和遗传中发生的复制、交叉(crossover)和变异(mutation)等现象，从任一初始种群（Population）出发，通过随机选择、交叉和变异操作，产生一群更适合环境的个体，使群体进化到搜索空间中越来越好的区域，这样一代一代不断繁衍进化，最后收敛到一群最适应环境的个体（Individual），从
总第534篇 2022年 第051篇 在外卖广告CTR预估建模中，我们依托图技术在场景化上进行了一系列探索。本文首先介绍了使用图网络技术的出发点，然后从特征层面的抽象图关系到子图扩展以及场景感知子图，逐步介绍如何使用图技术建模业务问题，并针对联合训练的线上服务细节及效果进行解释和分析，希望能给从事相关工作的同学带来一些帮助或启发。 1. 引言 1.1 问题与挑战 1.2 图技术介绍 2. 图技术的场景化探索 2.1 基于特征图的场景特征交叉建模 2.2 基于子图扩展的行为图建模 2.3 基于元路径的场景图
tight_layout会自动调整子图参数，使之填充整个图像区域。这是个实验特性，可能在一些情况下不工作。它仅仅检查坐标轴标签、刻度标签以及标题的部分。
今天我们一起学习的是OpenCV中的图像的计算，在图像计算中，分为像素级运算和代数运算这两大类，今天我们借助OpenCV中的函数一起来看看这些运算。
第二章 PPT9 1 以前 电力电子器件（Power Electronic Device）—可直接用于处理电能的主电路中，实现电能的变换或控制的电子器件。 主电路（Main Power Circuit）—电力电子设备或系统中，直接完成电能变换或控制的电路。
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