所有系统发育推断方法都需要同源数据集作为输入。因此，当核苷酸序列用于系统发育分析时，第一步通常是推断不同类群序列中的哪些核苷酸彼此同源，以便这些核苷酸之间的差异仅源于序列进化中发生的变化。不同序列的核苷酸之间的同源性推断最常通过属于“多序列比对”类别的方法来完成。
问题描述 给定一个n*m的矩阵A，求A中的一个非空子矩阵，使这个子矩阵中的元素和最大。
2048 这段时间火的不行啊，大家都纷纷仿造，“百家争鸣”，于是出现了各种技术版本号：除了手机版本号，还有C语言版、Qt版、Web版、java版、C#版等，刚好我接触Python不久，于是弄了个Python版——控制台的2048，正好熟悉下Python语法，程序执行效果例如以下：
2048 这段时间火的不行啊，大家都纷纷仿造，“百家争鸣”，于是出现了各种技术版本：除了手机版本，还有C语言版、Qt版、Web版、java版、C#版等，刚好我接触Python不久，于是弄了个Python版——控制台的2048，正好熟悉下Python语法，程序运行效果如下：
(i)输出长度“最小长度为5”，所以当长度<=5时，所得为左对齐的长度为5的固定格式。 (ii)当长度>5时，完全输出，并且如输出结果第二行所示，会紧贴右边数据。
BASGCN(Backtrackless Aligned-Spatial Graph Convolutional Networks）由国内知名大学中央财经大学信息学院白璐副教授带领团队共同研发，已被人工智能领域的国际顶级期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》(TPAMI，IEEE模式分析和机器智能汇）刊录用，并将于日后正式刊出。
人脸对齐，即根据图像中人脸的几何结构对图像进行仿射变换（旋转、缩放、平移等），将人脸变换到一个统一的状态。人脸对齐是人脸识别的一个重要步骤，可以提升人脸识别的精度。
迁移学习利用一个问题中的数据或知识来帮助解决另一个不同但相关的问题。它在脑机接口(BCIs)中特别有用，可以用于处理不同学科和/或任务之间的差异。研究人员考虑了离线无监督多受试者脑电图(EEG)分类，即已经对一个或多个源受试者进行了标记脑电图试验，但只对目标受试者进行了未标记脑电图试验。研究人员提出一个新颖的流形嵌入知识迁移方法(MEKT), 该方法首先在黎曼流形中对齐EEG试验的协方差矩阵，提取切空间中的特征，然后通过最小化源之间的联合概率分布转变源和目标域,同时保留其几何结构。MEKT可以处理一个或多个源域，可以有效地计算。针对存在大量的源域问题，研究人员提出了一种域可迁移性估计(DTE)的方法来识别最有利的源域。
我们现在使用的模型实现人脸检测，在2080TI上，大概13帧每秒，慢是慢了点，不过胜在精度比较高，如上图所示，都能正确识别，关键点也很准确。这是人脸检测。 在人脸检测之后，如果我们需要做人脸比对或者匹配，通常就需要先进行人脸对齐，这样在提取特征会更有效。所谓人脸对齐，其实就是将原来倾斜等的人脸转换成端正的。如下图：
这篇是那篇论文的步骤的结尾，也是其核心，ERI(表情Expression比率Ratio图像Image)。
注意：如果您正在查找调查报告，此博客文章也可作为arXiv上的一篇文章。
导语：开源操作系统年度技术会议（Open Source Operating System Annual Technical Conference，简称 OS2ATC）已经连续成功举办了八届。该会议旨在促进我国操作系统及其相关领域的教学、研究与产业发展，加强学术交流，展示产业界成果，是中国地区颇具规模的技术盛会。 第八届OS2ATC大会于2020年12月27日，在北京中科院计算技术研究所举行。在”编程技术”分会上，腾讯高级工程师傅杰博士发表了《Kona JDK数据科学实践》的演讲。以下为演讲实录： 大家
由于需要在博客中写 LaTeX 公式，所以这里记录下一些经常会用到的 LaTeX 数学公式的编写
w为输入阶数，f为模板阶数，p为补0的层数（后面会讲到，不要急），s为移动的步长，那么输出的阶数为：
基于词的翻译模型起源于上世纪IBM关于统计机器翻译的原创性工作，教材主要介绍的是IBM Model 1模型。该模型能够从大量句对齐的语料中自动实现词对齐。
跨语言自然语言处理是当下研究的热点。其中，跨语言词向量（Cross-lingual Word Embedding）可以帮助比较词语在不同语言下的含义，同时也为模型在不同语言之间进行迁移提供了桥梁。[Ruder et al., 2017] 详细描述了跨语言词向量学习方法和分类体系，将跨语言词向量按照对齐方式分为了基于词对齐、基于句子对齐、基于文档对齐的方法。其中基于词对齐的方法是所有方法的核心和基础。在基于词对齐的方法中，又有基于平行语料的方法，基于无监督的方法等。近些年，无监督方法成为研究热点。本文主要记录一些跨语言词向量的相关论文。
在文章68. 三维重建3-两视图几何中，我们看到通过三角测量，可以确定一个像点在三维空间中的位置，其前提是我们提前获取了这个像点在另外一个图像中的对应点，并且知道了两个相机的相机矩阵。
大数据文摘授权转载自夕小瑶的卖萌屋 作者：智商掉了一地 如上图所示，ICLR 2023 官方近期正式宣布评审工作已结束，评分最高的 Git Re-Basin 这项神经网络启发性新研究探索了在深度学习中，SGD算法在高维非凸优化问题令人惊讶的有效性。这篇来自华盛顿大学的工作在推特引起了火热讨论，甚至连 Pytorch 的联合创始人 Soumith Chintala 也发文盛赞，他表示如果这项研究如果转化为更大的设置，实现的方向将会更棒，能够合并包括权重的两个模型，可以扩展 ML 模型开发，并可能在“开源”的
究竟是Git Clone还是Git Re-Basin？被评论区长文石锤！ 文 | 智商掉了一地 如上图所示，ICLR 2023 官方近期正式宣布评审工作已结束，评分最高的 Git Re-Basin 这项神经网络启发性新研究探索了在深度学习中，SGD算法在高维非凸优化问题令人惊讶的有效性。这篇来自华盛顿大学的工作在推特引起了火热讨论，甚至连 Pytorch 的联合创始人 Soumith Chintala 也发文盛赞，他表示如果这项研究如果转化为更大的设置，实现的方向将会更棒，能够合并包括权重的两个模型，可以
本文首先介绍图像处理中最基本的概念：卷积；随后介绍高斯模糊的核心内容：高斯滤波器；接着，我们从头实现了一个Java版本的高斯模糊算法，以及实现RenderScript版本。
如果存在大写形式，则将命令的首字母大写即可，如果不存在相应命令，则直接使用大写形式表示即可。
模型蒸馏的目标主要用于模型的线上部署，解决Bert太大，推理太慢的问题。因此用一个小模型去逼近大模型的效果，实现的方式一般是Teacher-Stuent框架，先用大模型（Teacher）去对样本进行拟合，再用小模型（Student）去模仿Teacher。
点云拼接，配准，注册说的是同一个概念，就是寻找对齐不同点云之间的空间变换的过程。找到这种转换的目的包括将多个点云拼接为全局一致的模型，并将新的测量值映射到已知的点云以识别特征或估计其姿势
小夕从7月份开始收到第一场面试邀请，到9月初基本结束了校招（面够了面够了T_T），深深的意识到今年的对话系统/chatbot方向是真的超级火呀。从微软主打情感计算的小冰，到百度主打智能家庭（与车联网？）的DuerOS和UNIT，到渗透在阿里许多产品的全能型智能客服小蜜，以及腾讯的小微和搜狗的汪仔，更不必说那些大佬坐镇的独角兽公司了，小夕深感以对话为主战场的NLP之风在工业界愈演愈烈，吓得小夕赶紧码了这篇文章。
我原来总结过LOAM_Livox，这篇文章主要是解决LOAM在长时间运行的时累计误差的问题。本文提出的方法计算关键帧的2D直方图，局部地图patch，并使用2D直方图的归一化互相关(normalized cross-correlation)作为当前关键帧与地图中关键帧之间的相似性度量。这个方法快速且具有旋转不变性，鲁棒性高。
标题：Stare at What You See: Masked Image Modeling without Reconstruction
OpenCV 使用C语言来进行矩阵操作。不过实际上有很多C++语言的替代方案可以更高效地完成。
之前写了两篇文章分别是图像单应性矩阵变换与图像拼接，图像拼接中使用单应性矩阵实现图像特征对齐，从而为图像拼接特别是无缝拼接打下基础，看一下上一篇我的图像拼接效果如下：
激光视觉联合标定的目的是构建激光点云和视觉像素点之间的关系，通过标定得到的激光雷达和相机之间的外参把三维的激光点投影到相机坐标系下，然后利用相机的模型把三维点投影到像素平面。由于标定的结果直接影响信息融合的效果，所以标定技术是多传感器之间信息交互中的关键。
LSD是一种线段检测算法，该方法号称是能在线性时间（linear-time）内得到亚像素级准确度的直线段检测算法。LSD的目标在于检测图像中局部的直的轮廓，这也是我们称之为直线分割的原因。
Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
今天给大家介绍的是ZhiChen等人在Nature Machine Intelligence上发表的文章“Concept whitening for interpretableimage recognition”。机器学习中的可解释性无疑是重要的事情，但是神经网络的计算通常是很难理解的。在这里，论文不是试图事后分析一个神经网络，而是引入一种称为概念白化（CW，concept whitening）的机制来改变网络的一个给定层，使我们能够更好地理解该层的计算。当CW模块被添加到卷积神经网络时，潜在空间被白化（即，去相关和归一化），并且潜在空间的轴会与已知的感兴趣的概念对齐。通过实验，论文发现CW可以使我们更清楚地了解网络是如何通过分层学习概念的。CW是BatchNormalization（BN）层的一种替代方法，因为它对潜在空间进行了标准化，也进行了去相关（白化）。CW可以用于网络的任何一层而不影响预测性能。
---- 新智元报道 来源：arXiv 编辑：LRS 【新智元导读】自监督学习的一个弊端在于没有正负样例的修正，非常容易把所有输入映射到同一向量，从而发生崩溃问题。最近LeCun和田渊栋合作发布DirectCLR，能够极大缓解崩溃问题，在ImageNet的精度超越SimCLR 近10%! 自监督学习在计算机视觉中的应用十分广泛，能够在没有人工标注的情况下学到输入数据的有效表示。 目前基于联合嵌入方法（joint embedding method）的自监督视觉表征学习研究进展表明，自监督学习得到的表
近日，中科院自动化所神经计算与脑机交互团队（NeuBCI）设计了基于表征相似性分析的联合训练框架，实现了神经网络模型和人类大脑情绪表征的对齐，增强了模型的类脑特性并提升了模型情绪感知能力。相关研究成果以Improved Video Emotion Recognition with Alignment of CNN and Human Brain Representations为题发表于情感计算领域权威期刊IEEE Transactions on Affective Computing。相关代码和数据集已经开源。
现有点击率建模忽略了特征表征学习的重要性，例如，为每个特征采用简单的embedding层，这导致了次优的特征表征，从而降低了CTR预测性能。例如，在许多CTR任务中占大多数特征的低频特征在标准监督学习设置中较少被考虑，导致次优特征表示。本文引入了自监督学习来直接生成高质量的特征表征，并提出了一个模型不可知的CTR对比学习（CL4CTR）框架，该框架由三个自监督学习信号组成，以规范特征表征学习：对比损失、特征对齐和域一致性。对比模块首先通过数据增强构造正特征对，然后通过对比损失最小化每个正特征对的表征之间的距离。特征对齐约束迫使来自同一域的特征的表征接近，而域一致性约束迫使来自不同域的特征表征远离。
论文 | Hike: A Hybrid Human-Machine Method for Entity Alignmentin Large-Scale Knowledge Bases
作者：SATYA MALLICK 编译：HAPPEN、Chloe、钱天培 请紧盯这张照片5秒钟，你能否看出任何异样呢？ 照片中的女性同时拥有白人血统、西班牙人血统、亚洲人血统以及印度人血统。 她皮肤光
这个工作来自于上海交通大学，发表于CVPR 2022。我们知道，三维点云配准是三维视觉以及点云相关任务中的一个关键课题。早期最具有代表性的三维点云配准的工作是ICP，其根据点匹配估计输入点云的相对位姿。近年来随着深度学习技术的发展进步，基于深度学习的三维点云配准方法成为研究的主流，并随之诞生了DeepVCP、DGR、Predator等著名的方法。但这个工作重新聚焦于非学习的策略，通过聚类策略实现了先进的性能。同时，这个工作提出了一个新颖的点云配准问题设定，称为multi-instance point cloud registration，即同时估计某个instance的源点云与多个目标instance组成的目标点云中的每个instance的相对位姿。
之前的几篇中开头也把一些要注意的东西说完了，所以也不用那么多废话了，不多逼逼直接进入主题，就问你们开心不开心
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类
人脸检测解决的问题为给定一张图片，输出图片中人脸的位置，即使用方框框住人脸，输出方框的左上角坐标和右下角坐标或者左上角坐标和长宽。算法难点包括：人脸大小差异、人脸遮挡、图片模糊、角度与姿态差异、表情差异等。而关键检测则是输出人脸关键点的坐标，如左眼（x1，y1）、右眼（x2，y2）、鼻子（x3，y3）、嘴巴左上角（x4，y4）、嘴巴右上角（x5，y5）等。
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
本文是关于PointNet点云深度学习的翻译与理解，PointNet是一种直接处理点云的新型神经网络，它很好地体现了输入点云的序列不变性。
本文介绍了人脸对齐领域的一种算法——主动形状模型（ASM），它是一种基于点分布模型（PDM）的算法，通过全局和局部的形状约束条件，利用最小二乘法拟合出人脸形状，同时介绍了ASM的流程和具体实现细节。
torch.cat是将两个张量（tensor）拼接在一起，cat是concatnate的意思，即拼接，联系在一起。
1. 公式对齐 \begin{aligned}(modm) x & = a + & b \\ c + d & = & y \\ \end{aligned} 其中，& 表示的是需要对齐的位置。结果显示如下： x=a+bc+d=y\begin{array}{c} \begin{aligned} x & = a + & b \\ c + d & = & y \\ \end{aligned} \end{array} xc+d=a+=by 2. 矩阵 A = \left[
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