最近有客户试用我们的三维平台，在导入模型的时候，会出现模型全黑和不可见的情况。本文说下全黑的情况。
作为一名深耕前端开发多年的程序员，每天打交道最多的就是“代码编辑器”和“coding”。一款好的代码编辑器对于开发工作效率的提升可谓事半功倍，博主目前开发项目最常用的几款前端开发编辑器有：
Landsat 卫星计划由美国地质勘探局 (USGS) 和美国国家航空航天局 (NASA) 管理，从 1972 年起至今，一直致力于采集覆盖整个地球的图像。这个海量资料档案库包含超过四百万图像，全部可通过公共下载渠道获得 - 但是对用户来说，找到最合适的图片是一大挑战。在本课程中，您作为一名城市规划师，正在研究东南亚人口稠密的城邦岛屿新加坡，并且您正在寻找支持发展规划项目的影像。使用 USGS Global Visualization Viewer (GloVis) 应用程序，您将标识并下载代表新加坡的 Landsat 图像。
引入JS库 下载依赖 引入three.min.js o3dv.min.js 嵌入3D视图 方法1. 使用助手函数 此方法会自动将class为online_3d_viewer的元素初始化为3D视图 <script type='text/javascript'> // 监听window.load事件，初始化所有class="online_3d_viewer"的元素 OV.Init3DViewerElements (); </script> <div class="online_3d_viewer"
在上一篇《基于HT for Web矢量实现2D叶轮旋转》中讲述了叶轮旋转在2D拓扑上的应用，今天我们就来讲讲叶轮旋转在3D上的应用。 在3D拓扑上可以创建各种各样的图元，在HT for Web系统中提供了一些常规的3D模型，但是对于那些比较复杂的模型，比如汽车、人物等模型就无能为力了，那再项目中需要用到这样的模型该肿么办呢？这时候就需要借助专业的3ds Max工具来建模了，然后通过3ds Max工具将模型导出成obj文件，然后再项目中引用导出的obj文件，这样就能成功的使用上复杂的图元了。 在《HT图形组件
在上一篇《基于HT for Web矢量实现2D叶轮旋转》中讲述了叶轮旋转在2D上的应用，今天我们就来讲讲叶轮旋转在3D上的应用。 在3D拓扑上可以创建各种各样的图元，在HT for Web系统中提供了一些常规的3D模型，但是对于那些比较复杂的模型，比如汽车、人物等模型就无能为力了，那再项目中需要用到这样的模型该肿么办呢？这时候就需要借助专业的3ds Max工具来建模了，然后通过3ds Max工具将模型导出成obj文件，然后再项目中引用导出的obj文件，这样就能成功的使用上复杂的图元了。 在《HT图形组件设计
在上一篇《基于HT for Web矢量实现2D叶轮旋转》中讲述了叶轮旋转在2D上的应用，今天我们就来讲讲叶轮旋转在3D上的应用。 在3D拓扑上可以创建各种各样的图元，在HT for Web系统中提供了
在上一篇《基于HT for Web矢量实现2D叶轮旋转》中讲述了叶轮旋转在2D拓扑上的应用，今天我们就来讲讲叶轮旋转在3D上的应用。 在3D拓扑上可以创建各种各样的图元，在HT for Web系统中提
OpenGLES 3D 模型本质上是由一系列三角形在 3D 空间（OpenGL 坐标系）中构建而成，另外还包含了用于描述三角形表面的纹理、光照、材质等信息。
在《HT图形组件设计之道（二）》我们展示了HT在2D图形矢量的数据绑定功能，这种机制不仅可用于2D图形，HT的通用组件甚至3D引擎都具备这种数据绑定机制，此篇我们将构建一个3D飞机模型，展示如果将数据
前言 智能监控的领域已经涉及到了各大领域，工控、电信、电力、轨道交通、航天航空等等，为了减少人员的消耗，监控系统必不可少。之前我写过一篇 2D 的智能地铁监控系统广受好评，突然觉得，既然 2D 的这么
智能监控已经涉及到了各大领域，工控、电信、电力、轨道交通、航天航空等等，为了减少人员的消耗，监控系统必不可少。之前我写过一篇 2D 的智能地铁监控系统广受好评，突然觉得，既然 2D 的这么受欢迎，那么 3D 的需求量肯定也是非常大的，3D 毕竟比 2D 来说还是更直观一些，于是有了这个例子以及这篇文章。智能监控系统在 3D 中应用比较广泛的除了 3D 机房以外，我觉得就是楼宇的监控了，可是之前做了很多关于机房方面的 Demo，所以最终决定做 3D 楼宇监控系统。
工业机械产品大多体积庞大、运输成本高，在参加行业展会或向海外客户销售时，如果没有实物展示，仅凭静态、简单的图片说明书介绍，无法让客户全面了解产品，不仅工作人员制作麻烦，客户看得也费力。
工业机械产品大多体积庞大、运输成本高，在参加行业展会或向海外客户销售时，如果没有实物展示，仅凭静态、简单的图片说明书介绍，无法让客户全面了解产品，不仅工作人员制作麻烦，客户看得也费力。如果能在 Web 上做 3D 设备展示，销售人员可以不限平台随时给客户介绍演示。还可以不受现实条件限制，演示设备拆分和组装的过程，展示产品内部结构和动态运作时的效果，让客户更直观了解产品的部件组成，更准确、全面地了解产品的功能和特点，大大降低了沟通成本。为了解决这些行业痛点，本篇文章采用 Hightopo 的 HT for Web 产品实现了一个发动机设备 3D 可视化案例。
传统的多任务（MTL）学习方法依赖于架构调整和大型可训练参数集来联合优化多个任务。但是，随着任务数的增多，体系结构调整和资源需求的复杂性也随之增加。在本文中，作者引入了一种新方法，该方法在卷积激活层上应用条件特征的智能转换，使模型能够成功地执行多个任务。为了和常规的多任务学习做区分，本文引入了Many Task Learning (MaTL)作为特例。MaTL的特殊之处在于它指代一个模型能完成超过20个任务。伴随MaTL任务，作者引入了任务路由(TR)的方法并将其封装在一个称为任务路由层(TRL)的层中，使得一个模型能适合数百个分类任务。
上一期咱们介绍《手把手教你用plotly绘制excel中常见的16种图表(上)》演示了8种常见图表，今天我们继续演示另外8种常见图表的绘制。
基于神经网络的多任务学习已经过成功应用内许多现实应用中，比如说之前我们介绍的阿里巴巴基于多任务联合学习的 ESMM 算法，其利用多任务学习解决了 CVR 中样本选择偏差和样本稀疏这两大问题，并在实际应用场景中取得了不错的成绩。
与专业3D建模软件相比，geant4的3D绘制低效且不直观。如果你既想要3D的灵活设计，又想Geant4把它用起来，做到从图1到图2的效果：
机器之心专栏 机器之心编辑部 UMass Amherst 淦创团队提出了 Mod-Squad 模型，它可以从多任务大模型中提取针对单一任务的相同性能小模型，在 Taskonomy 大数据集和 PASCALContext 数据集上取得了最佳效果。 多任务学习（MTL）存在很多挑战，因为不同任务之间的梯度可能矛盾。为了利用任务之间的关联，作者引入了 Mod-Squad 模型，它是多个专家组成的模块化模型。模型可以灵活优化任务和专家的匹配，针对任务选择部分专家。模型让每一个专家只对应部分任务，每一个任务只对应部分
DeepMind、斯坦福大学、博世人工智能中心、Google Research以及 LMU Munich的研究团队最近发表论文《将机器语言模型扩展到人类水平的语言理解》(Extending Machine Language Models toward Human-Level Language Understanding)，回顾了最近在自然语言处理方面的突破，并提出了有待实现的目标。
在实际应用中，我觉得能够通过操作 JSON 文件来操作 3D 上的场景变化是非常方便的一件事，尤其是在做编辑器进行拖拽图元并且在图元上产生的一系列变化的时候，都能将数据很直观地反应给我们，这边我们简单
机器之心专栏 机器之心编辑部 当下的分子相互作用预测方法还有进步的空间吗？当然有！湖南大学曾湘祥教授团队联合伊利诺伊大学芝加哥分校 Philip S Yu 教授和湘潭大学林轩博士开发了一种名为 KG-MTL 的新方法，它是一种新颖的大规模知识图谱增强多任务学习模型，通过充分利用知识图谱和分子图中的特征信息来预测分子间的相互作用。 分子相互作用预测在药物发现和自然科学等领域中发挥着至关重要的作用，这个问题也十分具有挑战性，现有的大多数方法不能准确地利用知识图谱和分子图的信息。 在本文中，研究人员提出了一种大规
选自National Science Review 作者：张宇、杨强 机器之心编译 参与：Panda 多任务学习是一个很有前景的机器学习领域，相关的理论和实验研究成果以及应用也在不断涌现。近日，香港科技大学计算机科学与工程系的杨强教授和张宇助理教授在《国家科学评论（National Science Review）》2018 年 1 月份发布的「机器学习」专题期刊中发表了题为《An overview of multi-task learning》的概述论文，对多任务学习的现状进行了系统性的梳理和介绍。机器之心
在实际应用中，我觉得能够通过操作 JSON 文件来操作 3D 上的场景变化是非常方便的一件事，尤其是在做编辑器进行拖拽图元并且在图元上产生的一系列变化的时候，都能将数据很直观地反应给我们，这边我们简单地做了个基础的例子，给大家参考看看。 本例地址： http://www.hightopo.com/guide/guide/core/serialization/examples/example_exportimport.html 实践场景再现： 首先我们搭建一下这个例子的场景，熟悉的朋友可能已经看出来了，这个
编者按：《国家科学评论》于2018年1月发表“机器学习”特别专题，由周志华教授组织并撰写文章。专题内容还包括对AAAI前主席Tom Dietterich的访谈，徐宗本院士、杨强教授、朱军博士、李航博士、张坤博士和Bernhard Scholkopf等人的精彩文章。
躺平了一段时间之后，排行榜已经发生了翻天覆地的变化，emmm....不由的佩服年轻人的精力，作为老年选手，只能使用大局观了（此处内涵一下我大酒神，手动狗头）。好久没写文章了，本文拿出 炼丹笔记 里的一波上分技巧分享一下。
工业互联网，物联网，可视化等名词在我们现在信息化的大背景下已经是耳熟能详，日常生活的交通，出行，吃穿等可能都可以用信息化的方式来为我们表达，在传统的可视化监控领域，一般都是基于 Web SCADA 的前端技术来实现 2D 可视化监控，本系统采用 Hightopo 的 HT for Web 产品来构造轻量化的 3D 可视化场景，该 3D 场景从正面展示了一个地铁站的现实场景，包括地铁的实时运行情况，地铁上下行情况，视频监控，烟雾报警，电梯运行情况等等，帮助我们直观的了解当前的地铁站。
Istio帮助使“服务网格”概念变得更加具体和可访问，随着Istio 1.0的最新发布，我们可以预期人们对它的兴趣会激增。Jasmine Jaksic在InfoQ之前的一篇文章中很好地介绍了Istio和服务网格，因此我想借此机会介绍Istio的一个特定领域，它将为云服务和应用程序的开发人员和运营商带来巨大的价值:安全性
大家在做模型的时候，往往关注一个特定指标的优化，如做点击率模型，就优化AUC，做二分类模型，就优化f-score。然而，这样忽视了模型通过学习其他任务所能带来的信息增益和效果上的提升。通过在不同的任务中共享向量表达，我们能够让模型在各个任务上的泛化效果大大提升。这个方法就是我们今天要谈论的主题-多任务学习(MTL)。
传统药物研发过程漫长，投入大，风险高。新药研发的平均时间长达15年，平均耗费超过8亿美元。作为药物研发的源头，药物靶标的发现和识别对药物的研发成功率具有决定性的作用。随着人工智能和机器学习逐渐应用于医药健康和药物研究，以及蛋白质组学数据、化学基因组学数据的日益增长，可为药物新靶标发现提供信息技术支撑，并为靶标识别预测提供新的思路。
先来介绍下 media，确切的说应该是 CSS media queries（CSS 媒体查询），媒体查询包含了一个媒体类型和至少一个使用如宽度、高度和颜色等媒体属性来限制样式表范围的表达式。CSS3 加入的媒体查询使得无需修改内容便可以使样式应用于某些特定的设备范围。 那么该怎么定义 media 呢，看下面的代码，你肯定能猜出个大概。 <link rel="stylesheet" media="(max-width: 800px)" href="examp
我们平时做项目/竞赛的时候，一般都是单指标优化的问题，很多时候我们模型的评估指标也是单个指标，例如AUC, GAUC, FP等等。而我们在做此类问题的时候都是尽可能去直接优化这些指标，如果不行就会尝试着看能不能设计某种近似的优化函数来对其优化，最后再使用一堆模型的集成来达到我们的目的，一般这么做就可以带来非常好的效果。
深度学习模型通常需要大量有标签数据才能训练出一个优良的分类器。但是，包括医学图像分析在内的一些应用无法满足这种数据要求，因为标注数据需要很多人力劳动。在这些情况下，多任务学习（MTL）可以通过使用来自其它相关学习任务的有用信息来帮助缓解这种数据稀疏问题。
选自sebastianruder.com 作者：Sebastian Ruder 机器之心编译 参与：Jane W、黄小天 近日，自然语言处理方向博士生、AYLIEN 研究科学家 Sebastian Ruder 在其同名博客上发表了一篇长文，从多任务学习 MTL 的背景、现状、动机、方法、机制、实践等方面，全面而详实地对深度神经网络多任务学习（Multi-Task Learning in Deep Neural Networks）进行了深度介绍。机器之心对该文进行了编译，原文链接请见文末。 目录 1.介绍
从互联网+的概念一出来，就瞬间吸引了各行各业的能人志士，想要在这个领域分上一杯羹。现在传统工业生产行业运用互联网+的概念偏多，但是在大众创业万众创新的背景下，“互联网＋”涌出了层出不穷的“玩法”，智慧城市、隧道交通、智慧园区、工业生产，甚至是这次要说的智能飞机！异地协同制造的范围，目前多局限于主机制造厂之间，发动机和机载系统介入得很少。“互联网+飞机”可通过提高各类飞行器的有效监控能力、应急处置能力来大幅提高航行安全水平。“在提高这两大能力后，像飞机失联这类事件将不再发生。”当飞机飞离预定航线时，地面可以即时监控，甚至在飞机遭遇恶意操控时，地面也可以接管，而且“互联网+飞机”将对每架飞机的各项数据了如指掌，有效提高航行的安全。我认为，“互联网+飞机”将超出传统的“互联网+飞机制造”阶段，让互联网在飞机全寿命使用过程中发威，这可为传统制造业转型升级提供重大机遇。
教程 距离上一篇教程已经有两个月了，这两个月详细阅读GPUImage的源码，并写了详细解析，发现对OpenGLES的深入了解很有帮助。 上周一个简书的朋友问我，如果有一个.obj文件，如何用Open
2022年12月15日，中南大学湘雅药学院曹东升团队，国防科技大学吴诚堃团队，浙江大学侯廷军团队以及湖南大学曾湘祥教授团队合作在Research期刊上发表论文“Pushing the Boundaries of Molecular Property Prediction for Drug Discovery with Multitask Learning BERT Enhanced by SMILES Enumeration”。
美国NIH和杜克大学的研究者在《Science》杂志发表文章，发现人类内侧颞叶（medial temporal lobe，MTL）和颞叶联合皮层之间的耦合波纹振荡（Coupled ripple oscillations）与人清醒状态下的记忆检索密切相关，并且当被试正确地回忆起需要记住的事物时，这种耦合效应更加明显。接下来，小编就带大家一起来简单地回顾一下这篇文章。
先来介绍下 media，确切的说应该是 CSS media queries（CSS 媒体查询），媒体查询包含了一个媒体类型和至少一个使用如宽度、高度和颜色等媒体属性来限制样式表范围的表达式。CSS3
以往多任务学习(MTL)的研究都是针对小数量级任务做的,但是在推荐系统里需要对大数量的任务做multi-task的学习.举例来说,在推荐系统中会用MTL对用户多种行为进行建模,不同任务之间有着各种维度的相关性.所以这篇论文<Multi-Faceted Hierarchical Multi-Task Learning for a Large Number of Tasks with Multi-dimensional Relations>就提出了一个多视角层级MTL模型(MFH).使用层级结构可以充分挖掘出不同任务之间的关系并在工业数据集上也优于其他MTL模型.
现代工业化的推进在极大加速现代化进程的同时也带来的相应的安全隐患，在传统的可视化监控领域，一般都是基于 Web SCADA 的前端技术来实现 2D 可视化监控，本系统采用 Hightopo 的 HT for Web 产品来构造轻量化的 3D 可视化场景，该 3D 场景从正面展示了一个现代化工厂的现实场景，包括工厂工人的实时位置、电子围栏的范围、现场的安全情况等等，帮助我们直观的了解当前工厂人员的安全状况。
选自arXiv 机器之心编译 参与：晏奇、吴攀 语音识别是人工智能领域所研究的核心问题之一，研究者一直以来都在竞相努力以期能首先达到比肩人类的里程碑。去年十月，微软人工智能与研究部门的一个研究者和工程师团队报告他们的语音识别系统实现了和专业速录员相当甚至更低的词错率（WER）——达到了 5.9%。而前两天，IBM 官方博客却发文宣称人类的水平实际上应该是 5.1%，同时该文章还表示 IBM 的系统的词错率已经超越了之前微软报告的最佳水平，达到了 5.5%，实现了新突破。详见机器之心报道《IBM 宣称人类语音
Progressive Layered Extraction (PLE): A Novel Multi-Task Learning (MTL) Model for Personalized Recommendations (Recsys20)
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