论文: BorderDet: Border Feature for Dense Object Detection
在经历几个版本的测试后，Linux粉丝翘首以待的Linux Kernel 4.20正式发布！这是Linux之父李纳斯Linus Torvalds重返Linux社区后负责的开发版本。
前面我们讲了贯穿整个工作始终的提问之道，今天我们一起探讨接到验证任务、以及验证前期如何高效的学习。
数据挖掘工作流程： 一、收集数据 收集数据一般是补充外部数据，包括采用爬虫和接口，获取，补充目前数据不足部分。Python scrapy,requests是很好的工具。 二、准备数据 主要包括数据清洗，预处理，错值纠正，缺失值填补。连续值离散化，去掉异常值，以及数据归一化的过程。同时需要根据准备采用的挖掘工具准备恰当的数据格式。 三、分析数据 通过初步统计、分析以及可视化，或者是探索性数据分析工具，得到初步的数据概况。分析数据的分布，质量，可靠程度，实际作用域，以确定下一步的算法选择。 R的ggplot,p
论文: SaccadeNet: A Fast and Accurate Object Detector
这些书全部都是我看过的，大部分都至少读了一遍到两遍，且还整理了笔记，少部分是挑的重点章节看的。
Linux论坛Phoronix的创始人Michael Larabel发表评论称，Linux 4.20的发布，说明Linux又度过了充满成就的一年。
经过昨天启动发布说明及第一次任务，今天做一下启动总结说明 从总体上来看存在以下几个主要问题： 比较缺乏知识的梳理能力，尤其是把零散的知识点梳理成解决某一应用场景的能力 编程底子相对的弱，缺乏基本的代码
一提到编程，大家可能觉得晦涩难懂，没有一定的英语和数学思维基础的人，一大串的编程代码让人望而步，何况是中小学生。
作者：博观厚积 简书专栏： https://www.jianshu.com/u/2f376f777ef1 1. K-Means聚类原理 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似
C.初步可行性研究的方法很多，如：经济评论法、市场预测法、投资预测法、投资估算法、增量净效益法等
新的一年开始了，ACM算法日常一晃已经走过了3个年头，在新的一年里面，先来立一个Flag，虽然不能保证一定会照着这个计划执行，但有个初步的计划总会好些。也好让大家有一个初步的了解，特别是我自己也好顺着这个方向切实的去做事情。
今天初步学习了vector，了解初步的使用方法： 构造函数了解这三个即可足够使用（与string的构造有异曲同工之妙）
随着人口老龄化日益增加，老年人跌倒的比例逐年增高，本论文研究通过采集身体姿态数据来判断是否发生跌倒。选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步：图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，形态学运算和中值滤波。然后用基于人体比例的方法初步判断跌倒情况，再用基于运动趋势的精准判断跌倒情况。算法总体效果可以，误检较少。
【个人看法】 支持向量机的核心与决策树类似。但是还是有不同之处，现在多学习下支持向量机，后面用自己的算法也行。或者给出多个版本的话，可以作为几个方案去解释！
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 1月16日上午，教育部召开新闻发布会，介绍了《普通高中课程方案和语文等学科课
我们汇报的题目是基于在线监控数据的非现场监管问题识别模型研究，我们的汇报将从五个部分展开。首先是项目背景说明，该项目是为了遏制企业逃避监管行为的发生，快速识别企业可能存在的数据篡改和数据造假的行为，提高识别企业这些行为的效率和准确度。
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 1月16日上午，教育部召开新闻发布会，介绍了《普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）》的有关情况，并重新修订了语文等14
原作 Natasha Lomas Root 编译自 TechCrunch 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在美国，等一次自闭症的诊断，需要排队1到3年。 这么长的排队时间，无疑会严重耽误孩子的
前面几篇逻辑回归的例子有些是人造出来的，有些是比较正规的，但数据都比较完整，没有缺失的属性。虽然我们在很多数据上取到的非常好的效果，但总感觉好像不够味，不像实战。
最新教育部召开新闻发布会，介绍了《普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）》的有关情况，并重新修订了语文等14门学科的课程标准。在此次“新课标”改革中，正式将人工智能、物联网、大数据处理正
最新教育部召开新闻发布会，介绍了《普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）》的有关情况，并重新修订了语文等14门学科的课程标准。在此次“新课标”改革中，正式将人工智能、物联网、大数据处理正式划入新课标。
本文提出了一种基于视觉错觉运动刺激(illusory visual motion stimuli)的脑机接口（BCI），旨在使用提出的系统来增强运动想象（MI）的范式。由于运动想象需要较长时间的训练，因此通过感官系统进行外部刺激的刺激方法是一种提高效率的替代方法。该项研究分为两个部分。首先，研究人员观察了基于脑地形图的视觉运动错觉模式。其次，研究者实现了基于视觉错觉运动刺激的BCI系统。箭头和移动箭头模式用于调节视觉皮层和运动皮层的alpha节律。箭头模式的平均分类准确率约为78.5%。另外，使用提出的特征提取和决策算法，提出了基于视觉错觉运动刺激的BCI系统。该BCI系统可以通过设计的算法控制光标左右移动，生成5个辅助通信指令。10名志愿者参与了这项实验，并使用了一个带有运动想象和视觉错觉运动的脑机接口系统来比较效率。结果表明，该方法比运动想象的准确率提高了约4%。所提出的视觉错觉运动刺激和算法的正确率约为80.3%。研究人员表示，可以在基于MI的脑机接口系统中加入一种视觉错觉运动刺激混合脑机接口系统，以进行初学者运动想象。
COVID-19全球流行已经是不争的事实，来自世界各地的计算机科学家和机器学习研究人员正在从自己的专业入手，对一些数据集进行编译，并构建AI算法来优化肺炎检测。
NAS Parallel BenchMark（下文称之为NPB）是美国航天局NASA推出的高性能计算机的基准测试软件，其中包含了科学计算、高性能计算领域常用的的算法与任务，其中包含了五个常用内核与三个求解器。并且使用了不同的API（如CUDA、OpenMP）进行了实现。
目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。因此，目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监控系统的核心部分，同时目标检测也是泛身份识别领域的一个基础性的算法，对后续的人脸识别、步态识别、人群计数、实例分割等任务起着至关重要的作用。本文主要介绍基于深度学习的两种目标检测算法思路与具体实现细节，分别为One-Stage目标检测算法和Two-Stage目标检测算法。
论文: CornerNet-Lite: Efficient Keypoint-BasedObject Detection
排序算法是一种将一组数据按照特定的规则进行排列的方法。排序算法通常用于对数据的处理，使得数据能够更容易地被查找、比较和分析。
1月16日上午，教育部召开新闻发布会，介绍了《普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）》的有关情况，并重新修订了语文等14门学科的课程标准。在此次“新课标”改革中，正式将人工智能、物联网、
维基的简介：Paxos算法是莱斯利·兰伯特（Leslie Lamport，就是 LaTeX 中的"La"，此人现在在微软研究院）于1990年提出的一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法。
微博的强大影响力已经深深的吸引了更多的人加入。而对微博的情感分析，不仅可以获取网民的此时的心情，对某个事件或事物的看法，还可以获取其潜在的商业价值，还能对社会的稳定做出一定的贡献。
BM3D是2007年提出的算法了，至今已经有一些年头了，但是仍然不妨碍它基本上还是最强的去噪算法。
比如发表在 Nat Med. 2018 Aug; 题目是：Phenotype molding of stromal cells in the lung tumor microenvironment. 共选取5例病人的共19个样本，通过10×genomics单细胞转录组测序探索基质细胞的亚群分类、基因功能（信号通路）、关键marker基因和临床预后。共鉴定出52个基质细胞亚群，反映了肿瘤微环境复杂性。对基质细胞的marker基因做生存曲线，发现这些marker基因可以作为肺癌预后诊断的潜在标志物。
这两天研究了一下tween.js的补间动画效果，基于three.js实现了一个简单的效果：
在脑电设备相关算法进行真实机器人测试前，有必要进行大量仿真验证算法，节约开发时间。
学习了前面的朋友都知道，目前为止，我们的议题都是绕着封装转；我们已经封装了对象创建、方法调用、复杂接口、鸭子、比萨…那接下来呢？
http://www.tensorinfinity.com/paper_156.html
【导读】1月16日上午，教育部召开新闻发布会，介绍了《普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）》的有关情况。在此次“新课标”改革中，正式将人工智能、物联网、大数据处理正式划入新课标。201
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。培养思维能力，注重过程，挖掘背后的原理，刨根问底。本着严谨和准确的态度，目标是撰写实用和启发性的文章，欢迎您的关注。 01 — 你会学到什么？ 在上一消息推送中，我们通过《装水最多的容器》这个实际问题，初步了解了动态规划的魅力所在，还记得如果我们枚举所有可能的容器高度和边长时得到算法时间复杂度很大，而经过仔细分析目标函数和其变量关系时，我们发现把初始值设置为最大底边长度乘以相对小的高度后，之后的迭代中最大面积的容器只可能出现在尽可能高的情况下，如下动画所示，初始值为1
机器人在智能制造、医疗康复以及国防等场合具有广泛的应用，主要包含结构、传感以及控制三方面内容；出于兴趣爱好，前期在结构和控制做了一些初步的工作，主要包含：调研了柔性机械爪控制方案；学习了永磁同步电机系统控制方法（初步）和伺服电机控制方案；调试了编码器；并且后续针对实际需求，设计完善了并联机器人、机械爪等三维结构；然而如何使机器人能够更灵敏的感受外界环境变化，一直是待解决的问题；
《算法竞赛入门经典（第2版）》是一本算法竞赛的入门与提高教材，把C/C++语言、算法和解题有机地结合在一起，淡化理论，注重学习方法和实践技巧。全书内容分为12 章，包括程序设计入门、循环结构程序设计、数组和字符串、函数和递归、C++与STL入门、数据结构基础、暴力求解法、高效算法设计、动态规划初步、数学概念与方法、图论模型与算法、高级专题等内容，覆盖了算法竞赛入门和提高所需的主要知识点，并含有大量例题和习题。书中的代码规范、简洁、易懂，不仅能帮助读者理解算法原理，还能教会读者很多实用的编程技巧；书中包含的各种开发、测试和调试技巧也是传统的语言、算法类书籍中难以见到的。
图机器学习在学术界和工业界都得到了广泛的研究。然而，随着图学习相关文献的不断涌现，涌现出大量的方法和技术，手工设计出针对不同图相关任务的最优机器学习算法变得越来越困难。为了解决这一问题，自动图机器学习(automated graph machine learning)正受到越来越多的研究领域的关注，它旨在为不同的图任务/数据在没有人工设计的情况下发现最佳的超参数和神经结构配置。在本文中，我们广泛地讨论了自动化图机器方法，包括超参数优化(HPO)和神经结构搜索(NAS)的图机器学习。我们将分别简要介绍现有的用于图机器学习和自动机器学习的库，并进一步深入介绍AutoGL，这是我们专门的、也是世界上第一个用于自动图机器学习的开源库。最后，我们分享了对自动图机器学习未来研究方向的见解。这篇论文是第一个系统和全面的讨论的方法，库以及自动化图机器学习的方向。
近日，由人工智能医疗器械创新合作平台、中国信息通信研究院主办，国家药监局医疗器械技术审评中心支持的“2019人工智能医疗器械创新大会”在博鳌召开。本次会议以“科技创新助力医疗器械高质量发展”为主题。
https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-TensorFlow-book
在初步进入编程语言学习的过程中，有许多意想不到的困难。在这里向大家有两点小的提醒。
2018 年 1 月 16 日，教育部召开新闻发布会，正式将人工智能、物联网、大数据处理划入高中新课标，并于今年秋季开始执行。这意味着，现在 16 岁的学生就要开始学习编程了！ 本次核心目标：修订版本的方案中，把高中信息技术课程结构分为三个类别：必修课、选择性必修课和选修课。 必修课程：包括数据与计算和信息系统与社会两个模块； 选择性必修课程：包括数据与数据结构、网络基础、数据管理与分析、人工智能初步、三维设计与创意和开源硬件项目设计六个模块； 选修课程：包括算法初步、移动应用设计以及各高中自行开设的信息技
今天将分享肺动脉分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
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