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多帧数据融合思路

一.对数据的输入 A、如何获取你的点云数据（使用什么设备，查找相应设备的介绍，设备的精度、稳定度、抗噪能力、数据的可视深度范围等，采用无标记点融合，或标记点融合；要考虑多帧数据之间的旋转角度）； B、如何将你的数据对象从环境中分割出来...（识别分割、手动分割CC），深度学习若能做分割，并且针对特定对象的效果还行的话，再结合PCL做多帧数据的融合，是一个创新点（前提是提高效率）； C、对数据的输入输出要掌握，一般程序都是一样的，复制粘贴即可...二、对数据的预处理（融合肯定至少两帧数据） A、数据是否有噪声：根据噪声的类别，选择合适的算法进行去除（直通滤波、条件滤波、统计滤波、双边滤波等等）； B、数据是否需要下采样：体素栅格滤波（参数的设置，...根据自己的目的，参考北航出的国内唯一一本PCL的书，同时兼顾PCL官网的更新内容）； B、精配准执行前的准备：是否建立空间拓扑关系（一般需要建立，加快计算速度）； C、是否需要剔除错误点对（一般需要剔除，提高融合精度...书以及官网都可查阅）； D、执行计算，并输出精配准融合点云对象，输出精配R和T，输出精配时间，并可视化（保存或可视化都行）。

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大数据与机器学习融合

更多的线性代数和可扩展计算我最近与柏林工业大学的学生进行了两次非常有趣的讨论，我了解了机器学习社区和大数据社区之间的鸿沟有多大。...我认为这里的主要信息是机器学习者真的喜欢用矩阵和向量来思考，而不是那么多的数据库和查询语言。...我认为这个系统仍然有效的主要原因是在这里运行的工作大多是计算密集型的，没有太多的数据密集型。大多数情况下，系统用于运行大批量的模型比较，在基本上相同的数据集上测试许多不同的变体。...将其与典型的“大数据”设置进行对比，您可以在其中获得数TB的数据并运行相对简单的分析方法或在其上搜索。这里的好消息是，今天最需要的可扩展计算并不复杂。...从大数据到复杂方法？就我看到的方式而言，迄今为止，大数据主要是由于需要以可扩展的方式处理大量数据，而这些方法通常非常简单（至少在机器学习研究中是这么简单）。

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深度|大数据助推媒体融合

在2016年5月在贵阳举办的媒体大数据创新高峰论坛上，第十二届全国人大常委、教科文卫委员会主任委员、清华大学新闻与传播学院院长柳斌杰受邀与众多媒体界大咖共同探讨大数据作为引擎给媒体跨界和融合带来的新的动力...现在，媒体融合不仅仅要在公路建设、平台开辟方面发力，大数据能够创造更加优质的内容，这才是大数据与媒体融合的关键。传播行业多少年来都因技术而发生转折，这一规律在新闻媒体上尤为突显。...准确地说，数据媒体时代已经到来，根据目前的发展势头，预计今年年底数字媒体可以占比50%以上。大数据技术是互联网数字化、云计算日益普及的条件下，融合发展的一个技术突破。...形象地说，大数据已经进入到互联网传播的内容层次上，大数据不是一般的技术，它已经能自己生产，它已经是内容的时代。二、大数据改变了传播的思路。以大数据为核心的媒体融合，关注的是内容生产。...从中央两年来所出台的系列媒体融合的政策，可见大数据背景下媒体融合问题摆在中央的议事日程和重要位置。内容来源：大数据观察

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大规模异构网络数据融合

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【随便聊一聊】数据融合？

问题在数据融合时，怎么做才能保留最大的那个面的信息？数据 ? ArcGIS方式手动肯定是很简单就可以实现的，我就不做演示了。...我展示一下使用工具来实现这个融合面，并保留最大面积要素的属性怎么实现？工具方式首先介绍一下处理的思路：在数据融合的之前，先按面积对要素进行排序，然后对要素进行统计即可！...数据也ok ? FME方式同样的功能，使用FME也能轻松实现，并且FME也可以使用多种方式来实现首先看一下常规方式： ? 这种方式也是先使用排序，然后进行融合。...来看一看融合后的数据： ? 除了常规方式，还有列表方式： ? 这种方式，不再关注要素到达融合转换器的顺序，转而对列表进行排序，然后再来获取列表中的属性，同样能获取到正确的要素字段信息 ?...总结要素的合并、融合，是数据处理中经常会遇到的问题。很多人对数据处理的技术了解的比较少，遇到类似的问题只能靠手动的去合并。

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随便谈一谈：数据融合

恰好想起来前几天的数据交流群里有人问数据匹配的问题，今天就以此为例，来聊一聊数据之间的融合。数据之前的关联我认为，数据之间最美的关系就是关联！通过关联，可以实现多源数据的融合！...弱关联有上面那种可以直接用来进行关联的数据，就有一些需要经过些许处理才能进行融合的数据。比如我某天遇到的问题，它长这样： ? 像这种A-B和B-A类型的数据，你直接关联的话，是肯定关联不起来的！...数据中的ID列，有些完全一样，另外有些内容虽然一致，但顺序稍有不同。针对这样的数据，如果想要实现两张表的融合，除了使用模糊匹配，还有更好的技术方案可以选择。...（祭出FeatureMerger，融合数据）；模板运行动图： ?...源数据及结果展示： Sheet1： ? Sheet2: ? 1与2融合后形成的Sheet： ? 融合后的数据，拥有了更多维度的属性！至此，融合完成，齐活！

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基因融合检测数据库介绍

随着高通量测序的发展，我们可以利用二代测序的数据来鉴定出发生在不同疾病当中的融合基因，所以也就出现了很多来寻找融合基因的数据库。今天就来给大家介绍几个融合基因查询的数据库。 ?...那么庞大的测序量，只要是有新的共同量分析的方法，肯定有人用这个数据来进行分析的。这个TumorFusions数据库就是基于TCGA的数据来预测融合基因的数据库。 ?...数据结果的呈现，是以表格的形式呈现的，结果当中显示了在什么样本当中哪两个基因存在融合以及融合的位置。 ? 至于结果下载的话，这个数据库说直接在下载按钮当中下载结果即可。但是现在没有了下载按钮。。。...但是关于TCGA的数据的话，只是提供了一个具体的结果，并没有具体到什么样子存在什么融合，这样也没办法让我们自己来分析TCGA的融合基因事件和相关临床表型的关系。 ?...同时数据库结合了多种检测数据，基本上这个算是目前很全的关于融合基因检测的数据库了。数据库的检索方式也很简单，这个大家一看就懂。限于文章的篇幅，我们就不介绍了(主要是这个数据库的界面，看着乱。。。) ?

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AKShare-指数数据-融合指数

本次更新财新数据的财新指数数据-融合指数，中国数字经济指数（Digital Economy Index，DEI）作为新经济系列指数（NEI）的子指数，利用网络大数据挖掘手段，度量了由信息技术革新驱动的数字经济的增长...更新接口 "index_fi_cx" # 财新中国-融合指数融合指数接口: index_fi_cx 目标地址: https://s.ccxe.com.cn/indices/dei 描述: 财新指数...-融合指数限量: 该接口返回所有历史数据输入参数名称类型描述 - - - 输出参数名称类型描述日期 object - 融合指数 float64 - 变化值 float64 - 接口示例...import akshare as ak index_fi_cx_df = ak.index_fi_cx() print(index_fi_cx_df) 数据示例日期融合指数

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SQL：数据与运算的融合体

本公众号主要关注大数据中的非结构处理，但在实际应用中，通常也离不开结构化数据处理，只不过相对而言其工具和开发环境比较成熟了。...、图像、数据挖掘、空间数据等提供统一的访问方式，但一直忠诚地支持数据库系统，为数据与运算的融合体提供了优秀的编程方法。...本文就介绍一个利用SQL语言来实现数据库记录前后记录运算的方法。假设有一张表 abc，其结构和数据如图所示，像每个城市每天的空气质量数值、每个学校每天的上课学生数等，都与这个表结构类似。...首先构建用下面的语句构建两个表a,b，注意这里增加了一个新的列表示数据的行号id，是按时间排序的。...欢迎选用本书做大数据相关的教材，有相关教学资源共享。

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融合基因数据库大全

在进行融合基因的分析时，我们会想要知道哪些融合基因是别人已经发现并证实过的，对应的疾病等信息，借助已有的融合基因的数据库可以实现，常用的数据库有以下几个 1....该数据库中的每个融合基因都是有文献支持的，会给出对应的pubmed编号。 2....TCGA tumor fusion TCGA数据库收录了很多肿瘤相关的测序数据和分析结果，通过PRADA这款软件对TCGA中肿瘤的RNA-seq数据进行分析, 过滤和整理，就得到了一个可行度较高的融合基因列表.../mindex.cdb 该数据库分成了3个子数据库，CHimerKB中包含的是来源于其他数据库，有文献证据支持的融合基因；ChimerPub是利用机器学习的算法从文章中检索预测的融合基因;ChimerSeq...是利用TCGA的RNA-seq数据，用软件预测到的融合基因，示意如下 ?

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融合基因功能预测数据库

点击蓝字关注我们昨天我们介绍的融合基因查询的数据库，可以查询发生基因融合的基因。由于发生了基因融合，所以就相当于形成了新的基因，对于这种基因的功能是什么，昨天的数据库没有介绍。...今天我们就来介绍用来查询融合基因功能的数据。 FusionGDB (https://ccsm.uth.edu/FusionGDB) ?...1 数据库分析流程由于要分析融合基因的功能，所以第一步就是要选择分析哪些融合基因的功能。这里作者纳入了三个数据库当中和肿瘤相关的融合基因。...3 数据库使用对于数据库的使用而言，比较简单，我们输入我们想要查看的和某一个基因有关的融合基因即可。例如我们这里输入: ABL1. ? 首先，我们能看到的是和这个基因有关的融合基因。...其中关于融合基因蛋白相互作用的预测是基于BIOGRID（v 3.4.260）数据的结果来的。 ? 关于融合基因药物和疾病相关的数据来自于DrugBank和DisGeNet。 ?

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厂商备战大数据技术融合成趋势

大量设备接入所产生的海量数据，将给包括服务器、存储以及网络等数据中心领域技术带来严峻的挑战。这将迫使数据中心相关技术做出创新、变革。...遍布各地的联网设备，把数据集中到单一数据中心不太现实，主数据中心与多个小型数据中心（mini data center）相互配合将成为趋势。...尽管数据量大，但并不是所有数据都一直保持活跃，有些数据访问时间往往只有几小时，由此催生了一个冷存储生态系统。...掘金大数据数据库各显其能大数据蕴含着不可估量的商业价值，但目前的分析方法或手段似乎难以发掘出其全部商机。改进或创新数据分析技术则已经成为一种商机。...，例如，大数据。

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干货贴｜基于日志易数据工厂实现数据治理融合

大部分企业在运维管理、客户营销、风险防控、安全防护、资源利用等领域都取得了局部进展，但是在提升核心竞争力、有效整合线上线下资源构建高效运维平台、完善客户图谱、实现精准营销、数据治理与融合利用等方面的问题逐渐凸显...1.jpg 数据工厂(DataFlow Manager)是日志易针对数据整合共享的核心需求，推出的新一代数据治理融合平台，通过图形可视化操作，简单拖拽即可实现数据的采集、流转、清洗、发布，大幅简化异构数据来源和目的的对接...2.jpg 日志易数据工厂——数据治理源数据对接日志易数据工厂可以对接业内所有主流数据源，包括Hadoop、Kafka、MongoDB、人行上报相关的HTTPS接口等数据存储介质，实现数据的无缝对接...7.jpg 日志易数据工厂——数据融合数据存储在做数据融合之前，如果用户自身并没有合适的数据存储介质，日志易自研的国内首个高可用性分布式数据搜索引擎Beaver，能够帮助用户存储海量繁杂的非结构化以及半结构化数据...通过数据采集、转换、调度、留存的准备，为接下来要做的数据治理与融合碰撞提供了基础。 8.jpg 机器学习——数据融合所需要的功能日志易数据工厂对接了业内主流的机器学习算法。

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投影融合

一、设置投影仪位置，两个投影仪之间必须保证有重叠融合带，方便设置投影二、设置桌面屏幕的顺序，确保能让窗口从左到右按实际投影在墙面的顺序连成一线 ?...五、设置显卡融合，以NVIDIA为例： ?...六、设置桌面融合软件，请看视频七、雷达检测 https://blog.csdn.net/lmg2015/article/details/53522879 https://blog.csdn.net

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数据挖掘终篇！一文学习模型融合！从加权融合到stacking, boosting

Datawhale 作者：田杨军，Datawhale优秀学习者摘要：对于数据挖掘项目，本文将学习如何进行模型融合？常见的模型融合的方法有哪些？针对不同的问题类型，应该选择哪种方法呢？...而融合模型往往又可以从模型结果，模型自身，样本集等不同的角度进行融合。...数据及背景 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/information（阿里天池-零基础入门数据挖掘）模型融合如果你打算买一辆车...简单加权融合：回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean），几何平均融合（Geometric mean）；分类：投票（Voting）；综合：排序融合(Rank averaging...《机器学习》（西瓜书）【2】《数据挖掘导论》【3】《统计学习方法》【4】集成学习-Voting 【5】模型融合方法概述【6】系列第一篇「数据分析」之零基础入门数据挖掘【7】系列第二篇「特征工程

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AAAI 2019 提前看：融合质量不理想数据

因为类（cluster）的概念可以与查看数据集的分辨率比例相关联。例如，两个极端情况下，整个数据集可以被视为一个类，每个数据点自身也可以被视为一个类。...有一点遗憾的是如果能够看到算法在更高维和更多数据类型（如图像数据）上的表现就更好了。...本文笔者想讨论的第三种不理想数据的情况是数据标签模糊。...实验方面，作者选用了 4 个 UCI 数据集（deter，ecoli，glass，usps），每个 UCI 数据集可用于生成带有部分标签（PL）的数据集。...图 6 给出了所使用的测试数据的描述性统计。可以看到，数据集一共有 4 种配置。

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图像融合

像素级图像融合:主要是针对初始图像数据进行的,其主要目的是主要是图像增强、图像分割和图像分类,从而为人工判读图像或更进一步的特征级融合提供更佳的输入信息。...经过特征级融合处理后的结果是一个特征空间,数据量相比于原来的图像数据将大为减少,该处理进程将极大地提高数据处理和传输效率,有效地推动数据自动实时处理。...目前,特征级数据融合的主要方法有:聚类分析方法、DemPster·shafer推理方法、贝廿卜斯估计方法、信息墒方法、加权平均方法、表决方法以及神经网络方法等。...决策级融合的主要优点可概括为:(l)通信及传输要求低,这是由其数据量少决定的;(2)容错性高。...对于一个或若干个传感器的数据千扰,可以通过适当的融合力一法予以消除:(3)数据要求低,传感器可以是同质或异质,对传感器的依赖性和要求降低;(4)分析能力强,能全方位有效反映目标及环境的信息、,满足不同应用的需要

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CNN-LSTM | 一种融合卫星-雨量站降水数据的时空深度融合模型

为了提高定量降水估计的精度，已经开发了许多用于融合卫星数据和观测降水数据的模型。...然而，已有的融合方法大多单独考虑卫星数据和雨量站数据的空间或时间相关性，融合后的降水数据仍然受到空间分辨率低和区域精度不高的限制。...表3显示了原TRMM数据和CNN-LSTM融合模型在四种不同降水强度下的误差。结果表明，CNN-LSTM融合模型的RMSE和MAE明显低于原TRMM数据的值。...图6.2002年9月13日原TRMM数据(a)、缩小尺度的TRMM数据(b)、CNN-LSTM融合数据(c)和Gauge数据(d)的日降水量的空间分布。...根据CNN-LSTM深度融合模型，最终生成了一个卫星-雨量站的数据集，该数据集融合了我国2001年至2005年的日降水量，分辨率为0.05°。

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什么是超融合数据中心网络？

超融合数据中心网络以全无损以太网来构建新型的数据中心网络，使通用计算、存储、高性能计算三大种类业务均能融合部署在一张以太网上，同时实现全生命周期自动化和全网智能运维。...超融合数据中心网络与HCI有什么异同？...使用超融合数据中心网络，不需像HCI那样对计算资源、存储资源进行改造和融合，并且基于以太网很容易实现成低成本的快速扩容。...的超融合数据中心网络，基于开放以太网，通过独特的AI算法，可以使以太网络同时满足低成本，0丢包和低时延的诉求。超融合数据中心网络成为AI时代的数据中心构建统一融合的网络架构的最佳选择。...从独立组网到统一融合的组网超融合数据数据中心网络有什么价值？传统的FC专网和IB专网，价格昂贵，生态封闭，且需要专人运维，也不支持SDN，无法满足云网协同等自动化部署的诉求。

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模型融合

Boosting的思想：给定初始训练数据，由此训练出一个基学习器；根据基学习器的表现对样本进行调整，在之前学习器做错的样本上投入更多关注；用调整后的样本，训练下一个基学习器；重复上述过程...T次，将T个学习器加权结合注:每次训练单个弱学习器时，都将上一次分错的数据权重提高一点再进行当前单个弱学习器的学习，训练出的单个弱学习器就约会在意那些容易分错（权重高）的点，当执行M次后，通过加权求和的方式组合成一个最终的学习器...Adaboost是通过提升错分数据点的权重来定位模型的不足，而Gradient Boosting是通过算梯度来定位模型的不足。

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