每次人们发现我是色盲后,总会问我同样的问题:“所以,这个是什么颜色?”95%的时候我都回答正确,紧跟而来的是,“等等,如果你能分辨这是{插入颜色},那么你怎么可能是色盲?你都看到什么了?”解释色盲的原理的乐趣就来自这里,同时也对我的职业道路产生了很大影响。
功能体验层次的分析 分析报告里面包括什么?——取决于你的分析目标是什么 想知道的目标 1、“我想知道竞争对手在用户整个生命流程中是如何增加用户黏性的” 需调研层次 表现层 框架层 范围层 针对调研层次的分析 视觉分析 交互流程分析 交互细节分析 内容信息分析 2、“我想知道如果我想要做一款类似的产品,应该包含哪些内容” 需调研的层次 范围层 战略层 针对其分析 市场趋势分析 商业模式分析 用户需求分析 内容信息分析 3、“我想优化现有产品的使用流程” 需调研 结构层 框架层 范围层 针对分析 内容信息
当您筛选新闻提要时,什么往往会引起您的注意呢?视频、动画、GIF图片、图片?又或者其他视觉内容?
文章:Road Mapping and Localization using Sparse Semantic Visual Features
标题:3D Vehicle Detection Using Camera and Low-Resolution LiDAR Zhang, Rui Huang, Le Cui, Siyu Zhu, and Ping Tan
业界有一些强大的工具可以替代Selenium,今天就来大概介绍一下。以下清单是精挑细选的Selenium替代框架:
自动化测试框架由一组最佳实践,通用工具和库组成,可帮助测试人员评估多个Web和移动应用的功能,安全性,可用性和可访问性。而在,软件开发世界中有很多的自动化测试框架,该如何选择?
这个地图是Audubon鸟类和气候变化报告中的一部分,预测了季节变化的区域,黄色代表该地区处于夏季,蓝色代表冬季。
Persistent Map Saving for Visual Localization for Autonomous Vehicles : An ORB-SLAM 2 Extension
鄱阳湖是中国最大的淡水湖,但其面积随着长江三峡大坝的上游水不断被抽取而日渐收缩本案例需要比较 1984 和 2014 年之间的影像,从而量化湖泊水域面积并显示其水域面积随时间的变化情况。
本文介绍了使用神经网络来生成基于文本的草图,探讨了不同对象之间的潜在空间,并提出了可以用于创意应用程序的潜在技术。
使用滤光片可以让相机能够更好地选择与传感器接触的光。滤光片的设计通常旨在阻挡一定量的光,无论是通过特定的光带(一组颜色)还是通过消除潜在的眩光和提高对比度。无论哪种方式,滤光片的目的都是减少进入相机的光。因此,在选择合适的滤光片时需要考虑传感器的灵敏度。
在 ApacheCon Asia 2021 大会的“数据可视化论坛”上,特斯拉 BI 团队全栈开发工程师孟繁超(Makefile 君)发表了题为“ECharts 的乐趣:我们在特斯拉使用它的经验”的演讲。本文是这次演讲的内容总结。
摘要:世界那么大,要了解的数据那么复杂,下面知识探索小编帮您总结一下关于世界的数据。
原文地址:https://realpython.com/python-opencv-color-spaces/
国外专业的拆解机构iFixit在2月3日率先发布了对Vision Pro的拆解报告之后,2月7日,iFixit发布了对Vision Pro更为深入芯片级的分析报告,显示其中有着大量的德州仪器(TI)芯片,还有兆易创新的NorFlash。
我们已经知道性能的重要性,但当我们讨论性能的时候,让一个网页变得更快,具体指哪些内容?
选自arXiv 作者:Deepak Pathak等 机器之心编译 参与:李泽南 无监督学习一直被认为是让人工智能在真实世界中有效工作的研究方向,此前大多数研究都会在训练时为人工智能加入奖励机制以明确目标。UC Berkeley 最近发表的论文提出了一种更为先进的方式,研究人员称这种「好奇心驱动」的人工智能算法不需要奖励机制就能学会如何进行《超级马里奥兄弟》和《Doom》两种游戏,并能达到超越以前方法的表现。该论文已被将于 8 月 6 日召开的 ICML 2017 大会接收。 论文链接:https://arx
文章:Monocular Object and Plane SLAM in Structured Environments
在过去的几周里,北加州的坎普野火(Camp Fire)和南加州的伍尔西山火(Woolsey Fire)到处肆虐。
9月8日,苹果在秋季新品发布会上正式发布了全新的iPhone 14系列手机。全新的iPhone 14系列首次全系加入了双向卫星通信功能。此外,iPhone 14 Pro / Pro Max系列还带来了全面的改进,比如首次将“刘海屏”设计改为了全新的“药丸屏”,采用了最新的A16仿生芯片,并将沿用了多年的1200万像素主摄升级到了4800万像素主摄等。
世界人口聚居地,红色越深人口密度越大;灰色代表无人地带。 点评:地球不堪重负…… 全球各国平均智商分布图,颜色越浅智商越高 点评:亚洲人平均智商105高居世界榜首;也许就是因为太聪明了,所以才不好管理吧…… 全球冰川融化后的世界地图 点评:日本、台湾竟然都还在,不科学……澳大利亚有内海了…… 全世界每100人拥有枪支的数量 点评:美利坚都黑了——几乎人手一枪;话说如此高的持枪率,凶杀案件的数量却没中国高…反思吧。 世界各国成年人吸毒率 点评:北美洲的人都这么空虚吗?看来亚洲的毒品教育做的
文章:OA-SLAM: Leveraging Objects for Camera Relocalization in Visual SLAM
1. 世界人口聚居地 红色越深人口密度越大; 灰色代表无人地带。 点评:地球不堪重负…… 2. 全球各国平均智商分布图,颜色越浅智商越高。 点评:亚洲人平均智商105高居世界榜首;也许就是因为太聪明了,所以才不好管理吧…… 3. 全球冰川融化后的世界地图 点评:日本、台湾竟然都还在,不科学……澳大利亚有内海了…… 4. 全世界每100人拥有枪支的数量 点评:美利坚都黑了——几乎人手一枪;话说如此高的持枪率,凶杀案件的数量却没中国高…反思吧。 5. 世界各国成年人吸毒率 点评:北美洲的
像素到像素的预测 每次写一篇都为了自己更深的思考,也希望大家能读懂,一丢丢都不难。这篇论文解决的问题是使用通用框架解决像素到像素的预测,按照从上到下,从做到右说明:上图的第一幅分割街景图恢复成真是街景图,第二幅使用不同颜色的块生成真实建筑,第三幅图是常见的灰度变彩色,第四幅是将空中照片生成地图(谷歌地图),第五幅是图片的风格转移,第六幅图是通过简单的草图生成真实物体。综上,这些任务都是将一张输入图片翻译成另一张
过度绘制就是在同一个区域中叠加了多个控件,也就是说一个像素点上会出现多个像素的叠加,实际上呈现在我们眼前的只是最上面的一个。
Waymo的使命是将自动驾驶技术带到世界各地,让人们和事物能够安全、方便地移动。我们相信,我们的技术可以让人们自由出行,拯救成千上万的人的生命,从而改善交通状况。 自动驾驶汽车有望改善道路安全,为数百万人提供新的出行选择。无论是拯救生命,还是帮助人们跑腿、上班或送孩子上学,完全自动驾驶的汽车都有巨大的潜力,可以更好地改变人们的生活。 安全是Waymo使命的核心——这也是为什么我们在八年前成立的谷歌自动驾驶汽车项目。 每年,全世界有120万人死于交通事故,而在美国,悲剧的数量正在增加。这些崩溃的
这就是法国小哥 Stanislas Chaillou 产出的一只设计GAN,名字叫ArchiGAN。
文章:Automatic Building and Labeling of HD Maps with Deep Learning
静电说:近期知名媒体GraphicMama总结了2022年流行的八种配色方案,静电经过翻译分享给大家,希望给大家的UI配色带来帮助。
这部分是html细节知识的学习。 示例代码:https://github.com/wanliwang/Bjork.Demo htmlDemo 最近胡乱删除坑了自己一把吗,永远记得windows的卸载
eg:https://www.bilibili.com/video/BV1h84y1Y7nn/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=df779a8960adc9e9f4ceb2a0227ee980
前言:OpenCV 的构建是为了提供计算机视觉的通用基础接口,现在已经成为经典和最优秀的计算机视觉和机器学习的综合算法工具集。作为一个开源项目,研究者、商业用户和政府部门都可以轻松利用和修改现成的代码。
编译 | 王琪瑞 校对 | 青暮 波士顿动力一周前发布了一个长达90秒的视频。在视频中,Atlas完美地跑完了复杂的障碍赛。 于是有很多网友好奇是什么黑科技让机器人可以如此智慧。 机器人该怎么样才能像运动员一样奔跑、翻转、跳跃?创造这些高能演示的是一个有趣的挑战,但波士顿的技术目标不仅仅是创造一场华丽的表演。在Atlas项目中,他们以跑酷为实验主题,通过动态运动,感知和控制之间的联系,来研究相关的问题。这些问题的解决有助于机器人更加顺畅地运行。 1 机器人对跑酷的感知 机器人感知算法会被用到相机和激光雷达
设计师有机会保持事物的同质化;字体、元素、布局和大小都可以保持一致,世界不会结束。
文章:RoadMap: A Light-Weight Semantic Map for Visual Localization towards Autonomous Driving
连世界都没有观过,哪来的世界观?世界那么大,想要了解这个世界,最好的方法有两个,一个是用脚步,一个是用数据。本文帮您总结一下关于世界的数据,希望你能以数窥天下。
咱们《生信技能树》的B站有一个lncRNA数据分析实战,缺乏配套笔记,所以我们安排了100个lncRNA组装案例文献分享,以及这个流程会用到的100个软件的实战笔记教程!
在机器视觉系统中,光源具有非常重要的作用,选择合适的光源成为决定整个系统成败的关键因素,光源的主要目的就是将被测物体与背景尽量明显分别,获得高品质、高对比度的图像。下面带您了解一下机器视觉光源颜色的选择攻略:
2023 年我们正见证着多模态大模型的跨越式发展,多模态大语言模型(MLLM)已经在文本、代码、图像、视频等多模态内容处理方面表现出了空前的能力,成为技术新浪潮。以 Llama 2,Mixtral 为代表的大语言模型(LLM),以 GPT-4、Gemini、LLaVA 为代表的多模态大语言模型跨越式发展。然而,它们的能力缺乏细致且偏应用级的评测,可信度和因果推理能力的对比也尚存空白。
本文介绍克利夫兰诊所Feixiong Cheng教授团队发表在PLOS MEDICINE的工作:作者利用基于拓扑的K-means聚类方法对来自一般人口统计学、超声心动图、实验室测试和心脏因素的数据进行无偏倚、基于系统的患者-患者网络分析,开发了一种纵向的患者-患者网络聚类方法,用于癌症患者在抗癌治疗期间的心脏风险分层。通过整合所有患者-患者网络模型,开发一个在线风险计算器。其可视化了癌症治疗前、中、后患者心脏风险分层的决策边界,为识别新的心脏风险亚群和临床可操作的生物标志物提供巨大的希望,从而快速发展精确的心脏肿瘤学。
内容提要:你有想象过 2100 年,这个世界是什么样子的吗?我们所在的城市,会以怎样的方式发展呢?最近,两位数据科学家用数据科学和机器学习,预测了 2100 年全球城市扩张趋势。
随着GPS设备的普及,大量基于轨迹数据的智能应用迅速发展,例如导航系统、出行时间估计、司机驾驶行为分析等。这些应用的准确性依赖于匹配至路网上的高采样率轨迹的采集,然而由于采集设备性能的问题,现实中大量的轨迹是低采样率的且没有被很好的匹配至路网上。为了解决这一问题,一些工作首先将低采样率的轨迹恢复至高采样率,而后再将恢复好的轨迹匹配至路网上。这种两步走的做法虽然可以解决上述问题,但会带来噪声且效率低下。如何高效准确地将低采样率轨迹恢复至高采样率,且同时匹配至路网上,是一个极具有挑战的问题。
文章:Multi-Session, Localization-oriented and Lightweight LiDAR Mapping Using Semantic Lines and Planes
你能从图片上看到如下机场地图么?不要怀疑,美国FBI真的就将这张地图信息隐藏到了上面的图片中。所以我们平时看到的图片,有可能隐藏了我们所不知道的重要信息。
今天,我们将一起研究如何检测建筑物周围的植被表面。在这个过程中,我们将展示如何构建合适的数据集。植被检测是一种简单且实用的工具,来帮助我们判断人口稠密地区的生活质量。
当看到诸如“我们都在等待第一批死在北京的人”等一些耸人听闻的新闻标题时,我真的很想知道,近年来北京的空气质量到底是有所改善还是逐步恶化?
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 波士顿动力机器人get跑酷技能,着实震撼了一波网友。 然而,它的跑酷技能究竟是不是真的? 这套行云流水的动作,背后到底有没有“预设程序”? 机器人是根据环境实时做出动作判断,还是每一步都经过精确测量…… 现在,波士顿动力亲自公布了机器人Atlas跑酷背后的原理。 让我们从机器人的视角,来看看它眼中的跑酷世界是什么样的。 机器人眼中的跑酷世界 在机器人Atlas的大脑中,有一个模糊的地图“轮廓”。 同时,Atlas还会拿到一些目标信息,例如在行动中
行人遵循不同的轨迹避开障碍物并接纳其他行人。在这样的场景中任何自动驾驶汽车都应该能够预见行人的未来位置,并相应地调整行进路线避免碰撞。轨迹预测的问题可以看作是序列生成任务,感兴趣的是基于过去的位置来预测未来轨迹。这里提出了一种LSTM模型,即题目所说的,来学习人类的一般运动并预测其未来的轨迹。这是当时手工函数(例如social force模型)的传统方法不同的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云