航空图像中的目标检测是一项具有挑战性的任务，因为它缺乏可见的特征和目标的不同方向。目前，大量基于R-CNN框架的检测器在通过水平边界盒(HBB)和定向边界盒(OBB)预测目标方面取得了显著进展。然而，单级无锚解仍然存在开放空间。提出了一种基于逐像素预测检测器的航空图像定向目标单级无锚检测器。我们通过开发一个具有自我注意机制的分支交互模块来融合来自分类和框回归分支的特征，从而使它成为可能。在角度预测中采用几何变换，使预测网络更易于管理。我们还引入了一种比正多边形借条更有效的借条损耗来检测OBB。在DOTA和HRSC2016数据集上对所提出的方法进行了评估，结果表明，与最先进的检测器相比，我们所提出的IENet具有更高的OBB检测性能。
在上一个教程中，我们从模型空间到屏幕渲染了一个立方体。 在本教程中，我们将扩展转换的概念并演示可以通过这些转换实现的简单动画。
针对场景文本检测任务，近期基于DEtection TRansformer (DETR) 框架预测控制点的研究工作较为活跃。在基于DETR的检测器中，query的构建方式至关重要，现有方法中较为粗糙的位置先验信息构建导致了较低的训练效率以及性能。除此之外，在如何监督模型方面，之前工作中使用的点标签形式影射了人的阅读顺序，本文观察到这实际上会降低检测器的鲁棒性。
metasoft是一款对多个study的GWAS分析结果进行meta分析的工具，该软件执行速度快，而且配套了画森林图的工具，非常的方便，官网如下
陈桦 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 拍全景照片，重要的是手要稳，手要稳，手要稳……或者支个三角架。 上面视频中这位小姐姐的水平，可以说是非常赞了，量子位就认识一些货真价实、经常手抖
在Java中，有句俗语：万物皆对象。我们常常讲Java是一门面向对象的编程语言，那到底什么是“面向对象”、除了“面向对象”还有哪种编程思想、为什么要采用“面向对象”这种编程思想呢？下面笔者简单谈一谈自
在Java中，有句俗语：万物皆对象。我们常常讲Java是一门面向对象的编程语言，那到底什么是“面向对象”、除了“面向对象”还有哪种编程思想、为什么要采用“面向对象”这种编程思想呢？下面笔者简单谈一谈自己的理解。
以下是我在2018年7月份找工作时，根据个人所学总结出的目标检测 (Detection) 算法综述。 其中，仅仅挑出我认为比较重要的一系列算法，按照时间顺序进行简要概述。
游戏外挂严重破坏了游戏的平衡性，会造成游戏核心玩家流失，游戏口碑下降、生命周期缩短等恶劣影响。据《2019腾讯游戏安全年度报告》（戳腾讯游戏安全年度报告出炉：外挂样本持续增长，隐晦作弊现象丛生、游戏黑产资产惊人）数据，定制外挂达53%，外挂向技术深度更底层，手法更隐蔽，变种迭代更快速方向发展。
上一篇我介绍了坐标系与矩阵的应用之一：ECEF与ENU坐标转换的相关的概念。本篇介绍坐标系在动力学中的应用场景，这里则涉及到Denavit-Hartenberg(DH) Algorithm。
下面介绍的图像操作假设你已经知道了为什么需要用矩阵构造才能实现了（上面那个博客有介绍为什么）。那么关于偏移很简单，图像的平移，沿着x方向tx距离，y方向ty距离，那么需要构造移动矩阵：
这个问题在数学上叫做：万有覆盖问题（universal covering problem)。
在上一篇文章中，我们介绍的魔术《69式数字预言》用到的是单个数字的中心对称性，再往前的《3 or 8》则是一个很巧妙的阿拉伯数字内部的对应关系，相关内容请戳：
后缀： .dcm、.DCM Dicom中规定的坐标系是以人坐标系为绝对坐标系的，规定X轴正向指向病人的左侧，Y轴正向指向病人的背部，Z轴正向指向病人的头部。但是，坐标点的位置，每个厂商都有自己的看法 下图展示了成像过程中对应的坐标系 成像坐标系
Quasi-Newton Method (拟牛顿法)。在介绍无约束优化问题之前，我们首先会从直观上引入无约束优化的概念，并在此基础上引入解这类问题的两个重要概念：步长和方向。由步长的选择引入重要概念 line search，由方向的选择引入重要概念 Quasi-Newton Method。因此本篇介绍文档主要分为以下几个部分：无约束优化问题引入，Line Search，Quasi-Newton Method 和算法总结。
在 Python 的生态环境中， NumPy 包是数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它大大简化了向量和矩阵的操作及处理过程。一些领先的Python 包都依靠 NumPy 作为其基础架构中最基本的部分（例如scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow）。除了对数值数据进行分片和分块处理，在库中处理和调试高级用例时，掌握 NumPy 操作也能展现其优势。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第七篇。在其中我们会调整分形，使其最终看起来比数字化的结果更自然。
比赛链接：https://tianchi.aliyun.com/forum/#raceId=531810 以下资料整理自比赛论坛，感谢这些无私开源的选手们，以下是整理TOP5方案的主要思路和模型，以便大家学习
选自arXiv 机器之心编译 参与：Panda 深度卷积神经网络 (CNN) 已经推动人脸识别实现了革命性的进展。人脸识别的核心任务包括人脸验证和人脸辨识。然而，在传统意义上的深度卷积神经网络的 softmax 代价函数的监督下，所学习的模型通常缺乏足够的判别性。为了解决这一问题，近期一系列损失函数被提出来，如 Center Loss、L-Softmax、A-Softmax。所有这些改进算法都基于一个核心思想： 增强类间差异并且减小类内差异。腾讯 AI Lab 的一篇 CVPR 2018 论文从一个新的角度
一、概述 kNN算法，即K最近邻(k-NearestNeighbor)分类算法，是最简单的机器学习算法，没有之一。 该算法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的
很高兴可以和大家分享深度学习在短视频视觉内容分析中的应用，分享包括四个方面，首先回顾深度学习的发展历程和讲述深度学习在短视频领域进行自动化视频内容分析的意义和必要性，再结合美拍短视频业务分享我们将深度学习应用到视频内容理解中遇到的问题和解决思路，最后从产品、数据以及技术层面展望后续的一些优化方向。
本次分享内容为爱奇艺在做视频搜索时，遇到的真实案例和具体问题；以及面对这些问题的时候，我们的解决方案。这次分享的ppt针对一线的开发人员，希望可以给一线的开发人员提供一些启示。
在本文里，将给出若干精彩范例，包括用爬虫获取股市数据，用matplotlib可视化控件绘制K线和均线，以及用sklean库里的方法，通过机器学习预测股价的走势。
作者：龚靖渝， 楼雨京， 柳奉奇， 张志伟， 陈豪明， 张志忠， 谭鑫， 谢源， 马利庄
如果在向量空间里再定义向量的长度和角度等概念必须定义内积，定义了内积的向量空间称为欧氏空间。
种种原因吧，需要在和大伙分享Elasticsearch的间隙，也来分享一下threejs的一些用法。有一个小小愿望，希望这个threejs教程最终也能成一个系列。 随着浏览器性能的不断提升，以及对webgl的支持，在浏览器上展示3d模型早已不是痴人说梦，不过如果使用原生的webgl的话，开发起来难度还是略大，一个常见的解决方案就是使用threejs，这是一个封装的库，使用它我们可以更好的在网页上实现3d效果，threejs地址为https://github.com/mrdoob/three.js。
协同训练算法是机器学习中半监督学习的主要方法之一，通过多个学习器的相互协作探索无标记数据中的有效信息。为了深入了解协同训练的发展，把握当前研究的热点和趋势，本文对现有协同训练算法进行整理和总结，并按照改进策略对相关方法进行分类，对一些典型方法进行详细介绍。其目的在于了解现有方法优势，发现仍然存在的问题，提出改进策略和建议，并对未来的发展趋势进行预测和展望。
FPS游戏可以说一直都比较热门，典型的代表有反恐精英,穿越火线,绝地求生等，基本上只要是FPS游戏都会有透视挂的存在，而透视挂还分为很多种类型，常见的有D3D透视,方框透视,还有一些比较高端的显卡透视，在透视实现难度上，方框透视是最复杂的一种，本教程将学习方框透视的实现算法，并编写通用辅助实现透视效果。
论文标题：An Accurate and Robust Range Image Registration Algorithm for 3D Object Modeling
导语 | 近年来，研发效能提升越来越受到业界重视，许多厂商都在不断探索研发效能提升之路，从而实现研发效率和质量的持续优化，以应对日趋复杂的产品开发。那么腾讯云的研发效能相关工作是如何开展和落地的呢？今天我们特邀了腾讯云研发效能工作组负责人、腾讯健康副总裁 张渝老师，他将带大家深入了解腾讯云研发效能提升之路，同时也给大家解读未来腾讯云研效的发展方向。
导语 | 近年来，研发效能提升越来越受到业界重视，许多厂商都在不断探索研发效能提升之路，从而实现研发效率和质量的持续优化，以应对日趋复杂的产品开发。那么腾讯云的研发效能相关工作是如何开展和落地的呢？今天我们特邀了腾讯云研发效能工作组负责人、腾讯健康副总裁 张渝老师，他将带大家深入了解腾讯云研发效能提升之路，同时也给大家解读未来腾讯云研效的发展方向。 探析腾讯云研效痛点和解决思路 近几年，腾讯云在整个研发过程中遇到的痛点，在我看来主要可以归结为三点：标准规范、工具平台、文化宣传。具体而言，首先，由于腾讯云
导语 | 近年来，研发效能提升越来越受到业界重视，许多厂商都在不断探索研发效能提升之路，从而实现研发效率和质量的持续优化，以应对日趋复杂的产品开发。那么腾讯云的研发效能相关工作是如何开展和落地的呢？今天我们特邀了腾讯云研发效能工作组负责人、腾讯健康副总裁 张渝老师，他将带大家深入了解腾讯云研发效能提升之路，同时也给大家解读未来腾讯云研效的发展方向。 探析腾讯云研效痛点和解决思路 近几年，腾讯云在整个研发过程中遇到的痛点，在我看来主要可以归结为三点：标准规范、工具平台、文化宣传。具体而言，首先，由于腾讯云业
许多人都喜欢垂直天线，尤其是低于14 MHz的。这些天线占用空间很少。只要我们开动脑筋，就可以用导线来制作它们。通过使用垂直偶极子，我们可以避免铺设地面平面的麻烦。我们甚至可以在没有旋转器的情况下工作。最大辐射的低仰角不仅对DX有利，还是一种天然的滤波器，可以过滤掉来自更近处的QRM和QRN。
glTF（Graphics Library Transmission Format）是一种用于存储3D模型和场景的格式。它是一种开放的标准格式，可用于在不同的3D引擎和软件之间传输和交换3D模型和场景数据。
作者 黄志标：中国科学院大学硕士，京东AI与大数据部算法工程师。 擅长图像检索、深度学习领域。曾参与京东的上亿重图检测项目，目前主要负责京东全景主图、视频审核项目。 安山：山东大学机器人研究中心硕士，京东AI与大数据部资深算法工程师。 研究兴趣为大规模图像检索、计算机视觉。负责京东图像搜索引擎、知识产权保护、深度学习算法移动化。在计算机视觉领域获得2项发明专利授权，另有十余项专利申请。 据京东财报显示，京东集团第二季度净利润达9.765亿，年度活跃用户达2.583亿，订单完成量为5.912亿。扎实的用户基
杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 刚刚，达摩院十大科技趋势榜单发布。 本次包含了AI、芯片、云计算等基础技术领域，既有引发全球投资浪潮的生成式AI，也有在规模化应用前夜的存算一体、Chiplet设计封装技术…… （先来一睹为快） 但跟以往不同的是，仅从榜单上可以看到，产业、融合等成为此次的关键词。 而在跟达摩院进一步交谈之中，这背后还有更深次的底层逻辑的不同。 达摩院怎么看科技趋势？ 延续以往惯例，本次趋势榜单拆分成了三个维度：范式重置、产业革新、场景变换。 如前所述技术维度上看，包括
本文是对《可视化拖拽组件库一些技术要点原理分析》的补充。上一篇文章主要讲解了以下几个功能点：
画五星红旗的思路：首先，应分为三个模块展开设计，第一个模块是设计旗面，对于国旗的旗面可以按照黄金分割比进行设计，第二个模块是设计大五角星，第三个模块是设计四个小五角星。分别定义三个函数draw_rentangle，draw_big_star，draw_small_star来实现。三者之间的合适位置可以通过下图比例作参考，再根据效果图进行修正。
我是英伟达深度学习解决方案架构师吴金钟，今天给大家介绍的是英伟达在直播场景中的解决方案。
在三维欧氏空间里，有且仅有五种正多面体：正四面体、立方体、正八面体、正十二面体、正二十面体。一般介绍正多面体的文献中，只会强调立方体和正四面体互为对偶，正十二面体和正二十面体互为对偶，正四面体与自身对偶。这里“对偶”的意思是一种操作：连接多面体的每个面中心，形成新的多面体。正四面体的面心一连就是正八面体，其余类似。这篇文章想做的是为大家展示五种正多面体可以形成一个变换的循环：从正四面体到正八面体，再到正二十面体，乃至正十二面体、立方体，最后回到正四面体。
质量监控问题贯穿从拍摄、采集、编码、封装到传输、解封装、解码、渲染播放的整个音视频生命周期，实多媒体厂商不得不面临的棘手问题之一。在LiveVideoStackCon 2023上海站，腾讯云专家工程师孙祥学老师为我们分享了腾讯云在音视频方面采取的质检及画质评估策略，让我们一起看看腾讯云在这个方向上都做了哪些努力。
然后现在的很多人脸检测器比如我们介绍过的MTCNN，FaceBoxes，RetinaFace等等都实现了高精度的实时人脸检测，但这些算法往往都是在直立的人脸上表现很好，在角度极端的情况下表现不好。通过上面的3D模型我们想到，人除了正坐和站立，还有各种各样的姿态，如Figure1所示，导致人脸的平面旋转角度(roll)的范围是整个平面内（0-360度），注意这里我们没有考虑yaw和pitch，也就是说PCN这个算法是用来解决任意平面角度的人脸检测问题。注意在论文中角度的简称是（rotation-in-place（RIP）angle）即RIP。
它被认为有很多东西：一个点状物体，一个场的激发，一个切入现实的纯数学。但物理学家对粒子的概念从未像现在这样发生过更大的变化。
下周一我就要开始在 Facebook 上班了。趁入职之前，我想写一写我博士生涯的感悟；再不写就要凉啦。
个性化推荐是大数据时代不可或缺的技术，在电商、信息分发、计算广告、互联网金融等领域都起着重要的作用。具体来讲，个性化推荐在流量高效利用、信息高效分发、提升用户体验、长尾物品挖掘等方面均起着核心作用。在推荐系统中经常需要处理各种文本类数据，例如商品描述、新闻资讯、用户留言等等。具体来讲，我们需要使用文本数据完成以下任务： 候选商品召回。候选商品召回是推荐流程的第一步，用来生成待推荐的物品集合。这部分的核心操作是根据各种不同的推荐算法来获取到对应的物品集合。而文本类数据就是很重要的一类召回算法，具有不依赖用户
全息通话，从本质上来说就是 3D 通话，这种通话方式相比传统的 2D 通话来说具有更强的真实性、沉浸性和自然性。目前，全息通话在 AR 中的实现更成熟，但其也可以通过 VR 、手机和笔记本电脑实现。在这篇演讲中，演讲者主要介绍了全息通话的宏观架构和实现时需要克服的技术挑战两个方面。
今天学习的是新加坡国立大学和中国科技大学同学合作的论文《Neural Graph Collaborative Filtering》，发表于 2019 年 ACM SIGIR 会议。
AI 科技评论按：一年前，Alphabet 旗下人工智能部门 DeepMind 发布 AlphaZero，称它可以自学国际象棋、日本将棋和中国围棋，并且项项都能击败世界冠军。而今天，经过同行评议，AlphaZero 一举登上《科学》杂志封面。
大家好，今天很高兴能给大家带来这方面的报告。正如大家所看到的，社会平均年龄在逐年增长，大家对健康的意识也是越来越高，与此同时伴随着AI技术的发展，AI医疗方向就成为了互联网领域的一大研究热点，腾讯在这方面也是做了很大的努力，在这周四广州举办的互联网＋会议上我们正式对外发布了我们的AI乳腺系统。作为该系统的研发人员之一我有幸见证了这个项目从无到有以及一次一次迭代的过程，所以希望在今天的会场上能够跟大家分享一下我们整个团队的经验。
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