将一个观测值分配给另一个观测场的角度赋值

是指在计算机视觉和图像处理领域中，通过将一个观测场的特征点或特征描述子与另一个观测场中的特征点或特征描述子进行匹配，从而实现两个观测场之间的对应关系建立。

这种技术在许多应用中都非常重要，比如图像拼接、目标跟踪、三维重建等。通过将观测场中的特征点进行描述，并与另一个观测场中的特征点进行匹配，可以实现不同视角或不同时间点下的图像或视频之间的对应关系，从而进行更高级的图像处理和分析。

在实际应用中，常用的特征点匹配算法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。这些算法能够提取图像中的关键点，并生成对应的特征描述子，通过比较特征描述子之间的相似度，可以进行特征点的匹配。

对于云计算领域，特征点匹配技术可以应用于图像或视频处理任务，比如在云端进行图像拼接、目标跟踪等任务。通过将图像或视频上传到云端，利用云计算平台的计算资源和分布式处理能力，可以实现更快速、更准确的特征点匹配，从而提高图像处理的效率和质量。

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实测盘古气象模型在真实观测场中的预报效果如何

因此我专门花了一点时间，来做了一个对盘古气象模型在真实观测场中预报的小检验，以观察其在真实气象观测场中的预报效果。...GFS 预报数据我们使用 0.25 度分辨率的 GFS 预报数据作为另一个陪跑的对比预报，GFS 的数据下载地址：https://nomads.ncep.noaa.gov/gribfilter.php...风向评分风向评分是衡量风向准确率的一个指标，风向评分使用风向方位（而非风向角度）作为基准进行评估。...另一个可能比较颠覆我们认知的是，一直以来认为 ECMWF 稳定优于 GFS 的认知似乎正在发生变化：GFS 在风预报上的表现已经与 ECMWF 不相上下了。...以下是初始场与观测场时间间隔对比图：由于我是从一个实用角度出发进行的这个测评，所以不可能像论文里做的那样排除所有数据时效性问题，在完全理想化的情况下做测评。

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一张图，就能「接着舞」，SHERF可泛化可驱动人体神经辐射场的新方法

本方法旨在利用任意相机角度下人体的一张图片去重建和驱动 3D 人体神经辐射场。图 1 基本原理人体神经辐射场重建和驱动主要分为五个步骤（如图 2 所示）。...）在目标空间下生成相应像素的颜色值，并得到最终用户输入目标输出空间下任意人体动作体型参数和相机外参参数下的图片。...首先，对于输入图片观测不到一部分人体表面，渲染出来的结果可以观察到一定的瑕疵，一个解决的办法是建立一种遮挡可知（occlusion-aware）的人体表征。...其次，关于如何补齐输入图片观测不到人体部分依旧是一个很难得问题。本文从重建角度提出 SHERF，只能对观测不到的人体部分给出一个确定性的补齐，对观测不到部分的重建缺乏多样性。...一个可行的方案是利用生成模型在观测不到的人体部分生成多样性高质量的 3D 人体效果。最后，我们的代码已经全部开源，大量基于单张图片生成的数字人结果也已经上传项目主页，欢迎大家下载玩耍！

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困扰爱因斯坦的「幽灵般的超距作用」，是如何被贝尔定理证明确实存在的？

也就是说，一个粒子不可预测的观测结果似乎会立即影响另一个的观测结果，不管二者相距多远，这违背了定域性原理。为了更加准确地理解量子纠缠，我们以电子或其他粒子的自旋特性为例。...也就是说，无论你沿哪条轴测量，你都会得到一个二值的自旋值——要么朝上，要么朝下。事实上，我们不可能构造出一个观测装置来同时测量一个粒子沿多个轴的自旋。...贝尔证明了：你可以通过沿不同的轴测量纠缠态粒子的自旋来推翻局部隐变量理论和定域性理论。首先，假设一个实验室碰巧将其观测器相对于另一个实验室的观测器旋转了 180 度。...这相当于翻转它的南极和北极，因此，一个电子的「up」结果永远不会伴随另一个电子的「down」结果。科学家们还可以选择旋转一个其他的角度，比如 60 度。...这就是贝尔定理的精髓：如果定域性成立，即对一个粒子的观测不会立即影响另一个遥远粒子的观测结果，那么，在特定的实验设置中，结果的相关性不能超过 67%。

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用水浒传为例学习条件随机场

最大熵马尔科夫模型利用判别式模型的特点，直接对每一个时刻的状态建立一个分类器，然后将所有的分类器的概率值连乘起来。为了实现是对整个序列进行的分类。...你可以认为她说的不精确，但是不能否认从其他行业的角度来看，反而更容易理解场这个概念。场就是互相影响。电影表演不需要场。戏剧表演需要场，因为戏剧需要和大量观众互动必须对观众产生影响。...\[A ------ C ------- B \] 总的说来，马尔可夫随机场假设随机场中某一个位置的赋值仅仅与和它相邻的位置的赋值有关，和与其不相邻的位置的赋值无关。...这样转化之后，可以将图理解为一个能力的集合，他的值等于各个最大团的能量的和。CRF要做的就是最小化这些能量，以达到稳定的结果。均匀分布就是最稳定的，熵就达到了最大值。...用此id就能在alpha向量中取到最终的权值，将权值累加起来，乘以一个倍率（也就是所谓的代价参数cost_factor），得到最终的代价cost。

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视频处理之灰度图

用灰度表示的图像称作灰度图。除了常见的卫星图像、航空照片外，许多地球物理观测数据也以灰度表示。除了常见的卫星图像、航空照片外，许多地球物理观测数据也以灰度表示。...以位场图像为例，把位场表示为灰度图，需要将位场观测值灰度量化，即将场的变化范围转换成256阶的灰度范围。...由于位场的动态变化范围非常大，磁场可达数万个纳特，重力场也可能在数百个重力单位内变化，所以在显示为图像前通常需要对位场观测值进行拉伸或压缩。...就是由于该算法需要32位运算，所以该公式的另一个变种很流行（只扩大100倍）： Y = (R30 + G59 + B*11 + 50) / 100。...FPGA实现如果你对实现过程感兴趣，可以参考链接，网友们都写的很好，小编会后面出一个各种视频格式转换的通用模块，敬请关注。

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【SAS Says】基础篇：6. 开发数据（二）

注意K086的销售记录缺失，因为sales data中没有关于其的记录。 6.5 一对多匹配合并数据 ? 一对多合并是指一个数据集中的一个观测值可以与另一个数据集中的多个观测值匹配。...往常之中，记住的变量会被下一个观测值改写，但这里变量只在第一次迭代的时候读取，并为所有观测值记住，这一技术适用于没有匹配变量的情况下，将一个单个观测值合并到多个观测值中。...每一个数据步的结尾都有一个暗含的output语句，它告诉SAS在处理下一个观测值之前，将当前的观测值写入输出数据集中。...如果一个观测值的数据出现错误，_ERROR_会被赋值为1，否则赋值为0。错误数据包括无效数据（数值型格式变量却赋为字符串值），转换错误（0作为除数），函数中不合法的自变量（log（0））。...SAS处理一个观测值时，如果某个变量的新变量值是第一次出现，first.variable被赋值为1，其他观测值中被赋为0。

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【SAS Says】基础篇：update、output、transpose以及相关的数据深层操作

使用in=option追踪观测值 4. output：写多维数据集 5. output：将一个观测值变成多个 6. proc transpose：将观测值转变为变量 7....每一个数据步的结尾都有一个暗含的output语句，它告诉SAS在处理下一个观测值之前，将当前的观测值写入输出数据集中。...如果一个观测值的数据出现错误，_ERROR_会被赋值为1，否则赋值为0。错误数据包括无效数据（数值型格式变量却赋为字符串值），转换错误（0作为除数），函数中不合法的自变量（log（0））。...SAS处理一个观测值时，如果某个变量的新变量值是第一次出现，first.variable被赋值为1，其他观测值中被赋为0。...下面代码读取数据，按照finishing time排序，另一个数据步创建新变量place，并赋给它当前的_N_值，print过程产生finishers列表： ? ?

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HMM、信号、时序、降噪（附代码）

让我们考虑一种常见的情况，我们想要将{Short，Neutral，Long}状态分配给一个有噪声的信号。...例如，如果我们给Pshort→short分配一个较高的概率，给脱离那个状态的转移分配一个相应的较低的概率，我们将能够在不转移到另一个状态的情况下承受更多的噪音。...HMM采取的方法是引入观测分布p(y|x)，其中 y 是我们的观测值（在这种情况下为原始信号），x 是特定的“隐藏状态”。...我们的下一步是为每个状态设计一个观测分布，提供分离以使p(y|x=si)对比p(y|x=sj)的概率对于应该映射到状态si与sj的信号值来说有显著的不同。....y0 HMM模型将转移概率矩阵M联系起来，我们的观测概率分布p(y|x=s)和状态概率先验πs=short,πs=neutral,πs=long进入一个模型，该模型确定我们沿着观测序列进行时最可能的状态

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数据科学和人工智能技术笔记十四、K 最近邻

K 表示最接近特定观测的观测数，它定义了“邻域”。例如，K = 2意味着每个观测都有一个邻域，包含最接近它的另外两个观测。...KNN 学习器找到最接近 x_{test} 的K个其他观测，并使用他们已知的类别，将类别分配给 x_{test} 。...注：在任何现实世界的例子中，我们都希望将训练的模型与一些保留的测试数据进行比较。但由于这是一个玩具示例，我使用了训练数据。...# 使用 'test_1' 第一个和第二个自变量的值 # 创建一个新观测，为 .4 和 .6 x_test = np.array([[.4,.6]]) # 将学习者应用于新的未分类的观测。...将半径设置为某个值，最好将其视为任何其他超参数，并在模型选择期间对其进行调整。

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Go 内存模型 (2014年5月31日版本)

由于这种重排序的发生，一个 goroutine 中观测到的执行顺序可能不同于另一个 goroutine 中的观察。...例如，如果一个 goroutine 执行 a = 1; b=2;, 另一个可能会观测到 b 先更新而 a 后更新。...没有有另一个对 v 的写操作 w' 在 w 之后， r 之前发生。为了保证对变量 v 的读操作 r 能够观测到某个对 v 的写操作 w，要确保 w 是 r 被允许观测到的唯一的写操作。...，因此不保证任何其他的 goroutine 能够观测到该赋值。...事实上，一个激进的编译器或许或删除整个 go 语句。如果一个 goroutine 的影响必须被另一个 goroutine 观测到，就得使用例如一个锁或通道通信的同步机制建立相对顺序。

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清华+中国气象局Nature主刊NowcastNet全解读

从另一个角度理解，生成模型的目标不再是一个确定值，而是一种分布——比如猫的图片千奇百怪，但其数值规律符合某种复杂的分布，而生成器的目标就是将一个随机分布映射到这种分布上。...： intensity, motion = self.evo_net(input_frames) 可以看到，将过去的雷达降水输入Evolution network，将预报出前文所述的生消场和移动场。...在warp函数中，有了移动场motion，自然可以回溯每个格点位置当前时次的信号是从哪里来的，即其在上一时次的对应位置，并在last_frames中找到对应位置的值更新为该格点当前时刻的值。...因此，NowcastNet并没有针对观测使用数值方法计算出观测的motion场作为motion decoder部分的标签，而是让Evolution network的预报，和只考虑了motion的中间产物均尽可能靠近观测...对于生成器，为了进一步增强极端降水的预报能力，生成器的损失函数还包含另一个部分。该部分将预报和观测分别做最大池化（max-pooling）的处理，并计算L1损失。

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AI助力数据驱动是否会改变NWP？（一）

本次会议，第一天上午的2个45分钟时长的主题报告，从AI/ML与数据同化角度和地球观测与遥感两个角度，承担这样的任务，也很好地概括了ESOP的内涵。...真正描述好这3个彼此相互联系但又有区别的变量场直接的关系，报告人给出了一个中庸，但实际上依然有不确定要素的描述（图2）。...解决上述问题的途径之一，就是用雷达或卫星观测这类对气象场的遥感观测结果，直接作为初始场输入模式系统。...，这一技术将推动实现近期和长期的科学和政策决策。...首先，传统的数据同化和基于AI的数据同化在数学上具有相似性（图10）。基于AI的数据同化训练也是对比观测场和背景场，结合约束条件让损失函数最小。

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基于MAP-MRF的视差估计

对于图像视差估计问题，一般可利用马尔科夫场对图像视差赋值进行建模[1]，大多数传统方法也在其基础上利用最大化后验概率进行优化因此，本文将就立体像对视差估计问题，首先介绍立体像对中视差估计的原理，然后沿用以往马尔科夫场的模型...假设利用Y表示观测值，X表示待求量，则在观测数据条件下的待求量的条件概率为P(X | Y),由贝叶斯公式可得(式2),后验概率正比于似然函数P(Y|X)和未知变量的先验概率P(X)的乘积。 ?...这里需要注意，在数据集给定的情况下，观测变量是确定的常值，观测变量的后验概率P(Y | X)可以认为是观测变量退化的似然表示。因此，在未知变量给定标号的时候，P(Y | X)实际上是一个可求的定值，。...所以用能量函数表示时，往往将观测值的后验概率和未知量的先验概率的一元能量合并。 ?...4）写出最大后验概率下的能量函数，优化求解 3.BP算法求解 3.1BP算法原理对于有环无向的马尔科夫场，求解观测量和未知变量的联合概率，是一个NP问题，无法在线性时间内解决，因此，使用BP算法进行优化

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数据同化概念和方法(1)

简单的说：数据同化就是利用一系列约束条件将观测信息加到模式中，更改模式的初始状态和观测更为接近(即尽可能接近真实大气状态的真实状态)，来达到更好的预报效果。 ?...前处理阶段：主要获取观测数据，并对观测数据进行解码和编码过程，就是将观测数据准备成同化系统能够接受的格式同化预报阶段：将上述准备的数据通过分析，得到最优的大气状态，优化初始场，然后利用数值模式进行预报...在分析过程中，会利用模式的背景场(模式/背景向量)，大量的观测数据(观测向量)，来找到最可能的真实大气状态(分析向量)。 ? 分析过程解析如上图所示，整个分析过程的目的就是确定最终的分析向量。...明白上述的计算流程后，我们对上述过程涉及到的定义/术语进行简单的解释：观测向量：由一些列观测数据构成的向量背景向量：模式预报的大气状态向量观测算子：可以理解为将模式变量从模式空间转换到观测空间的函数...，简单点可以理解为插值函数，负责将模式格点变量插值到观测格点观测增量(innovation)：观测向量和经过观测算子计算后的背景向量之差，就是将背景向量插值到观测格点后的结果和观测向量的差代表性误差

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数据科学和人工智能技术笔记十七、聚类

： eps: 观测到被认为是邻居的另一个观测的最大距离 min_samples: 小于上面的eps距离的最小观测数量 metric: eps使用的距离度量。...s_{i} 是观测 i 的轮廓系数， a_{i} 是 i 和同类的所有观测值之间的平均距离，而 b_{i} 是 i 和不同类的所有观测的平均距离的最小值。...silhouette_score返回的值是所有观测值的平均轮廓系数。轮廓系数介于 -1 和 1 之间，其中 1 表示密集，分离良好的聚类。...首先，bandwidth设置区域（即观测核）半径，用于确定移动方向。在我们的比喻中，带宽是一个人可以在雾中看到的距离。...默认情况下，MeanShift将所有这些“孤例”观测值分配给最近观测核。但是，如果我们想要留出这些孤例，我们可以设置cluster_all = False，其中孤例观测标签为 -1。

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深度学习后，图灵奖得主Bengio研究核心是什么？因果表示学习

在 2020 年底的一场讲座中，Bengio 称这是他们当前研究项目的核心。 ?...在没有额外假设的情况下，我们无法利用观测数据区分这些情况。此时，因果模型要比统计模型包含更多信息。如果只有两个观测值，则因果结构发现会很难，但当观测值数量增多后，事情反而容易多了。...该研究假设每个观测值根据以下公式得出： ? 从数学角度讲，观测值也是随机值。直观来看，我们可以把独立噪声理解为在图上扩散的「信息探头」（就像在社交网络上扩散的流言的独立元素）。...基于此，研究者试图将随机变量 S_1, …, S_n 与观测值连接起来，公式如下： ? 其中 G 是非线性函数。...科学应用的另一个示例是天文学，研究者们使用因果模型在仪器混淆的情况下识别系外行星。多任务学习与持续学习多任务学习是指构建一个可以在不同环境中解决多个任务的系统。这些任务通常具有一些共同的特征。

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μ子刷屏的背后：说「新物理学即将现身」还为之过早

不管该粒子是绕着另一个带电粒子旋转（就像电子围绕质子）还是绕自己的轴自旋，都会产生所谓的「磁矩」：其行为方式类似于磁偶极子。...从量子力学角度看，点粒子实际上并不是绕自己的轴旋转，而是看起来像是具有一个角动量：我们称之为「量子力学自旋」。这一概念的提出最早可以追溯到 1925 年。...房间里的大象：格点 QCD 但另一个研究团队则发现差异巨大，他们计算了对 μ 子磁矩的已知占主导的强力贡献。...但是，出人意料、引人注目又让人不安的情况是格点 QCD 的最新计算结果倾向于与实验观测值一致，而不是与 R 比方法得到的理论值一致。...尽管 μ 子 g-2 团队正为这一重大成果进行应有的庆祝，但在我们负责任地得出任何有关「新物理学」的结论之前，我们首先要解释这两种不同方法预测的标准模型的期望值之间的差异（其中一个与实验结果一致而另一个不吻合

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【SAS Says】基础篇：读取数据（下）

此时的数据读取方式如下：在SAS读取某一行观测值时，首先读取足够的变量以便决定是否需要保留此行的观测值。...程序执行后日志包括两部分说明，一个说明读取了8个记录，另一个说明新数据集中只包含三个观测值。 ? 输入结果如下所示： ?...missover可以让SAS不进入下一行读取，未赋值的变量就使其成为缺失值。...一行读完后，会自动分配缺失值给未赋值的变量。...如果数据中有缺失值，则要在INFILE中加入DSD和MISSOVER选项，前者将两个连续的分隔符视为缺失值，后者告诉SAS如果此行读完，不要进入下一行给未赋值的变量赋值。

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基于隐式神经网络NERF的室内激光雷达定位算法

我们将NeRF这样的隐式环境表示扩展到移动机器人二维室内定位任务中，提出了一种神经占据场，使用神经网络来隐式的表示用于替代机器人定位任务中的二维地图。...主要贡献我们提出了神经占据场，一种隐式场景表示模型，在该模型之上提出了一个高性能的观测模型，并整合到基于2D 激光的全局定位系统之中; 我们通过多个数据集的实验评估，实验结果证明，与使用传统场景表示模型...之后，神经网络将采样得到的每一个空间点p作为输入，并输出该空间点所对应的占据概率pocc。...几何损失是2D激光扫描的估计值和观测值之间的 L1损失：占据概率的正则化通过计算一个负对数似然来约束占据概率的预测值接近于1（被占据）或0（不被占据）：最终，用与优化神经网络参数的损失函数为：...当机器人在环境中运行时，基于隐式表示的观测模型将每一个粒子的姿态作为输入，预测其在该姿态下的2D激光扫描，通过和真实的观测值进行比对来更新粒子的权重，并在每一迭代中移除低权重的粒子，保留高权重的粒子。

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Nature | 英国顶级AI研究机构与气象局合作利用深度学习方法改善临近降水预报

以过去的雷达数据为基础，对未来的雷达做出详细和可信的预测。也就是说在给定的时间点t使用基于雷达的地表降水估计值xt基于过去m个雷达场预测未来n个雷达场。...8×8×768的潜在表示，zsp由潜在条件堆栈产生，这是一个小的潜规卷积网络。通过逐渐增加新的数量，将原本8×8×8的输入转化为8×8×768的潜在表示。...再加之从下面来的zsp传入t1的输入，这时得到了两个输出，其中一个作为下一时刻t2的隐藏状态向右传递，另一个输出向上输入到参差块中,使用最近邻插值法将输入的空间分辨率加倍，通道数减半。...学习有两个损失函数和一个正则画像驱动，通过比较真实雷达观测值和模型产生的观测值来指导参数调整第一个参数。...第一个损失函数由空间判别器定义，这是一个卷积神经网络，每个残差块将分辨率减半，通道数量加倍，旨在区分单个观测到的雷达场和生成的场，确保空间一致性，并避免模糊的预测。

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