文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

InfoQ 2023 年趋势报告：影响组织文化的两个最大的因素是大裁员和 ChatGPT 等大型语言模型

混合式工作已成为常态，所以现在要仔细思考为什么要让人们面对面聚在一起工作，而不仅仅是规定一个固定的时间表。...2023 年初影响组织文化的两个最大的因素是科技行业破坏性极大的裁员和 ChatGPT 等大型语言模型的出现。...虽然与这两个因素相关的内容占据了新闻头条，但在其他领域也发生了很多影响组织文化和人员运营的事情。...架构师则着眼于最大化 IT 产业的长期资产价值。协调这两个目标需要在沟通和参与方面做出一些转变。...让架构成为开发过程的核心部分需要持续的协作和交流，不能只是通过演示和象牙塔式的发号施令，而需要通过能够彰显大愿景思维给产品带来短期和长期价值的代码实现和实际应用。

15320
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

Kaggle冠军告诉你，如何从卫星图像分割及识别比赛中胜出？

作为参照，这些训练数据的标记区域大小显示在下面的直方图中，并且在大型车辆和小轿车之间，大约有50-150像素点的大面积重叠。 ?...这是因为该合并网络没有类别混乱，所以能够更好地预测多边形。然后我设置了这个合并网络识别区域的最小像素为200，目的是只提取大型车辆。...对于小轿车的识别，基本上只是采取多个小轿车网络预测的平均值，并删除与大型车辆重叠的轮廓和超过区域像素阈值的多边形。此外，再通过建筑物、树木和其他类别的标签排除两类车辆对象的可能性。...后来的分析表明，这种方法有助于大型车辆的私有LB评分，如果省去这部分，对大型车辆的预测性能将下降59%。另一方面，去除上述的区域最小像素门槛，小型车辆的预测性能没有任何的改善。...令我惊讶的是，使用简单快速的指数法可以很好地预测河流对象。我没有采用深度学习的方法，而是结合NDWI指数和CCCI指数进行边界连接检查，以过滤掉积水区和建筑物，从而腾出资源用于其他类的训练。

2.7K90

关于目标检测鼻祖R-CNN论文

给定图像中的所有得分区域，我们应用贪婪的非最大抑制（针对每个类别独立应用），如果某个区域与得分较高的选定区域的交集-重叠（IoU）大于学习阈值，则剔除该区域。 运行时分析。有两个特性使检测变得高效。...例如，UVA 检测系统使用的特征比我们的大两个数量级（360k 对 4k）。...之所以能达到这样的速度，是因为 OverFeat 的滑动窗口（即区域建议）没有在图像层面进行扭曲，因此重叠窗口之间可以轻松共享计算。共享是通过在任意大小的输入上以卷积方式运行整个网络来实现的。...第一种策略（完全）忽略了区域的形状，直接在翘曲窗口上计算 CNN 特征，这与我们的检测方法完全相同。但是，这些特征忽略了区域的非矩形形状。两个区域的边界框可能非常相似，但重叠的部分却很少。...首先是将大容量卷积神经网络应用于自下而上的区域建议，以便定位和分割对象。其次是在标注训练数据稀缺的情况下训练大型 CNN 的范例。

23230

使用CCS序列数据改进宏基因组拼接效率和物种分类注释

比较两个组件的统计数据显示，尽管原始PacBio CCS数据集的尺寸要小得多（约为190多个序列），但从MIRA组件流出的大型重叠群的总长度范围是从 HiSeq装配。...根据组装的重叠覆盖率，大小和GC％，首先比较没有提供指示几种数字主导生物（即在窄GC％范围内的大型高覆盖重叠群的簇）的 HiSeq重叠群 ，图3c。...这种系统型特异性杂交方法在总基因组大小以及改进的平均重叠群长度和大型重叠群组合方面改进了基因组重建（图2b-c和表S2）。...两个平台的装配输出在重叠尺寸和分布上都有很大差异（图2，图4和表S2）。...另一观察结果是含有难以组装区域如SSU rDNA的PacBio CCS重叠群的实例。平均来说，含有相关SSU rDNA数据的PacBio CCS重叠群比含有HiSeq重叠群的SSU rDNA大15倍。

2.6K20

ArcGIS中的Ortho Mapping模块（三）

该篇概述了ArcGIS Pro下正射制图的基本流程，并以大疆无人机影像为例，解释操作流程和关键参数。 01 工作流 简单来讲，工作流分为三步：创建正射制图工作空间，区域网平差，向导式生成正射产品。...区域网平差 1. 校正组：创建正射映射工作空间后，下一步即是使用校正和优化组中的工具执行区域网平差。校正工具负责的操作包括：计算重叠图像的匹配点（连接点）和执行三角测量计算。...运行分析连接点工具 分析连接点 以生成 coverage 要素类和重叠面要素类；这些要素类将添加到 QA/QC数据实体并包含在图像检查器表中。...这两个要素类能够帮助您了解是否具有足够的连接点以及需要在何处添加更多的连接点。 使用连接点编辑器在单个图像中过滤、添加和移除连接点或点集。...立体像对是指以不同角度从同一区域的不同地理位置获取的两个影像。影像集合的立体像对可用于生成可获取高程数据的点云（3D 点）。

1.5K50

目标检测 | Faster R-CNN，经典两阶段检测模型

但这一步得到的Anchor肯定不可能全部当作候选区域，因此在预设了Anchor之后，为了筛选有意义的proposal，还设置了一个3×3的卷积层后接两个1×1的卷积层来预测该区域是否包含目标(cls)以及偏移量预测...image.png 这两个1×1的卷积层的输出维度分别为2k和4k，其中k为每个位置的Anchor数量，2代表包含目标和不包含目标的概率，4代表对目标框坐标值（x,y,w,h）的偏移量预测： image.png...具体做法是，假设需要固定候选区域为7×7大小，那么就可以将其划分为7×7个块，然后对每个块进行最大值池化，最后输出的大小就是所需要的。...image.png 这样，将所有的候选区域统一大小后，将其展平为49×1大小，通道数为256的向量，输入到两个全连接层隐藏层，最后再分别接两个输出大小为类别数以及类别数×4的全连接层。...，如果IoU值大于设定的阈值如0.5，就代表重叠，此时舍去得分小的目标框，否则就保留，然后依次比较之后，就能实现对重叠目标的去重处理。

1.8K40

OUR-GAN：单样本超高分辨率图像生成

然而，ZSSR 和 MZSR 已经证明，通过利用信息的内部循环，超分辨率模型可以生成比训练图像大 2 到 4 倍的图像。...image.png 然而，如果没有精心设计，这种分区域的超分辨率会在边界处表现出不连续。在以前的工作中，有一些方法可以防止不连续性。...ERF 的渐近逼近是 O (√depth)， 而 TRF 的渐近逼近是 O (depth)，这表明方法的好处是不可忽略的。 研究者比较了没有重叠和 ERF 半径重叠的子区域超分辨率的结果。...图 7 显示了子区域超分辨率输出图像与将图像整体放大的普通超分辨率输出图像之间的差异。图 7 (a) 表明，在没有重叠的情况下，子区域超分辨率在子区域边界处产生显着差异。...图 10: 采用垂直坐标卷积的效果。OUR-GAN 通过垂直坐标卷积的空间偏差来提高视觉连贯性。 表 2。 表 2 列出了定量评价的结果，OUR-GAN 在定量结果方面表现良好。

87220

Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

例如，UVA检测系统使用的特性比我们的要大两个数量级(360k与4k维)。这种共享的结果是，计算区域建议和特性(GPU上的13s/图像或CPU上的53s/图像)所花费的时间被摊销到所有类上。...所有的R-CNN变体都比三个DPM baseline(表2行8-10)表现得更好，包括两个使用特性学习的baseline。...第一个策略(full)忽略区域的形状，直接在扭曲的窗口上计算CNN的特性，就像我们在检测时所做的那样。然而，这些特征忽略了区域的非矩形形状。两个区域可能有非常相似的边界框，但几乎没有重叠。...在表6中，我们展示了VOC 2011测试集的结果，并将我们的最佳性能方法fc6 (full+fg)与两个强基线进行了比较。...首先将大容量卷积神经网络应用于自底向上的区域方案中，对目标进行定位和分割。第二种是当标记的训练数据缺乏时训练大型CNNs的范例。

1.3K20

NID-SLAM：动态环境中基于神经隐式表示的RGB-D SLAM

利用先前帧和当前帧的已知位置，我们将一系列先前关键帧投影到当前帧的RGB和深度图像的分割区域。由于这些区域要么尚未出现在场景中，要么已经出现但没有有效的深度信息，因此仍有一些区域保留未填充。...我们对关键帧的偏好倾向于：1) 动态物体比率较低的帧；2)与前一关键帧重叠率较低的帧。我们使用 I_R^d 和 I_R^o 分别表示输入帧I的两个比率。...基于重叠的策略涉及从与当前帧视觉上重叠的关键帧中随机选择。为避免过度关注边缘区域并反复优化相同区域，我们首先使用基于覆盖的策略优化整个场景，然后多次使用基于重叠的策略，定期重复此过程。...\ 代表相应文献中没有提到对应的数值。 表2. TUM数据集上的平移RPE RMSE结果。 表3. TUM数据集上的旋转RPE RMSE结果。 图3. TUM RGB-D数据集上的重建结果。...红框标出有动态物体的区域。 图4. Replica数据集上的重建结果。红框标出改进的区域。 表4. Replica数据集上的重建结果(8个场景的平均值)。 表5. 消融实验结果。 5.

34710

Nature子刊：阅读表现与大脑结构、表型和遗传的相关性

阅读是一种进化上的新发展，它招募和调节连接初级和语言处理区域的大脑回路。我们研究了大脑物理结构的指标是否与阅读表现相关，以及遗传变异是否影响这种关系。...所有的数据在名义上都与零有显著差异，尽管有四个(两个区域CSA和两个枕部CT测量)在21个测试测量值的校正后无法存活(补充表8)。...在对整体大脑测量值进行调整后，大多数区域估计值较低(补充表8和补充图9b)，只有两个CT测量值在名义上(额叶中回CT)或显著(中央后回CT)不同于零。...总的来说，我们的结果与文献一致，支持阅读和相关认知特征与总CSA和颞上区周围CSA之间可能存在遗传重叠。我们没有发现任何其他与阅读相关的CT和CSA测量之间存在遗传重叠的证据。...此外，虽然没有迹象表明遗传重叠与任何CT测量，我们发现的证据表明，遗传效应有助于与CSA的关联。

34150

从4K到16K仅用一张图像训练，首个单样本超高分辨率图像合成框架来了

然而，ZSSR 和 MZSR 已经证明，通过利用信息的内部循环，超分辨率模型可以生成比训练图像大 2 到 4 倍的图像。...这样的分区超分辨率可以重复多次，以产生 4K 或更高分辨率的 UHR 图像。 然而，如果没有精心设计，这种分区域的超分辨率会在边界处表现出不连续。在以前的工作中，有一些方法可以防止不连续性。...ERF 的渐近逼近是 O (√depth)， 而 TRF 的渐近逼近是 O (depth)，这表明方法的好处是不可忽略的。 研究者比较了没有重叠和 ERF 半径重叠的子区域超分辨率的结果。...图 7 显示了子区域超分辨率输出图像与将图像整体放大的普通超分辨率输出图像之间的差异。图 7 (a) 表明，在没有重叠的情况下，子区域超分辨率在子区域边界处产生显着差异。...图 10: 采用垂直坐标卷积的效果。OUR-GAN 通过垂直坐标卷积的空间偏差来提高视觉连贯性。 表 2。 表 2 列出了定量评价的结果，OUR-GAN 在定量结果方面表现良好。

61820

Cerebral Cortex:从任务态和静息态脑功能连接预测儿童数学技能

值得注意的是，这些预测性连接在不同的任务状态下很大程度上是不重叠的，这表明儿童的数学能力可能取决于网络隔离和/或区域专门化的状态依赖模式。...我们平衡了所有参与者的符号和非符号数字比较任务。我们要求参与者通过按下左边或右边的按钮框(即使用了两个按钮框)来回答，在同时呈现的两个阿拉伯数字(符号)或一组点(非符号)中，哪一个的大小更大。...此外，我们没有发现与儿童数学技能的关系从一个任务转向另一个任务(例如，符号数比较时正相关，而在休息时负相关)。任务之间普遍缺乏预测连接重叠，这表明数学技能可能与不同任务之间不同的皮层连接模式有关。...发育数值认知研究的数量有限，缺乏大型数值认知fMRI数据集，限制了进行这种外部验证分析的能力。...未来的工作应该包括更大的样本(N>100)，以增加效度，并允许更复杂的模型拟合，尽管当然有协调障碍，以收集如此大的样本。

42720

基于人脑连接组学将疾病症状映射于脑网络

作者指出，人脑连接组通过将来自于数千名健康人的功能磁共振成像进行网络分析，提供了大尺度的人脑连接图谱。通过连接组，可以将在不同的位置造成相同症状的病变以以往研究中不可能的方式连接到相同的网络中。...即使有相同症状的患者之间病变的位置重叠，重叠的位置也可能不符合关于大脑这部分功能的传统观点。例如，引起幻觉的脑干病变在中脑和丘脑内侧重叠，但这些部位在视觉或视觉表象中并没有被发现具有明确的作用。...当两个区域的自发活动正相关或负相关（往往通过皮尔逊相关实现，也有使用ICA方法构建或机器学习方法进行识别的，如果对具体技术手段感兴趣，请点击：第二十二届功能磁共振数据处理基础班）时，这两个区域被称为功能连接...研究表明，引起最多症状的病变发生在大型白质通路的交汇处，以及功能上与大量其他大脑区域相连的中枢。...这种双重连接模式可能有助于解释单个病变如何破坏两个功能，并导致复杂和不寻常的症状。与犯罪行为有关的病变部位也被初步连接到两个不同的大脑网络中。

91310

基于深度学习的弱监督目标检测

遗憾的是，这些完全监督的目标检测方法存在两个不可避免的局限性:1)大型实例注释难以获取，且工作量大。 2)在标注这些数据时，可能会无意中引入标注噪声。...在SDCN，通过为每个建议中的所有像素设置分类分数作为分割分支的监督掩码，检测结果将被转换为热图。同时，与来自分割掩模的连接区域的最高重叠的建议将是检测分支的伪基本真值盒。...第二，C-MIDN没有计算第二分支中第一检测模块的最高得分建议的高度重叠的损失，但是ACoL在第二分支中用零屏蔽了第一检测模块的最高得分建议的区域。...它首先选择每个正类的前N个评分建议作为图的节点。两个节点之间的边缘表示它们之间有很大的重叠。然后，它使用非最大抑制(NMS)算法[66]选择最大程度(到其他节点的连接数)的节点作为肯定建议。...PCL [37]引入了建议组，以取代包含每个类别所有提案的提案包。PCL将相同的标签和空间相邻的建议分配给相同的建议群。如果建议没有相互重叠，它们将被分配到不同的建议组中。

3K22

Nature neuroscience：精神疾病脑异常的局部、回路和网络异质性

大脑是一个相互连接的网络，病理过程经常影响分布的、相互连接的系统，这意味着不同位点的偏差可能会影响共同的、相互连接的区域的功能。...因此，必须将每个临床组的区域回路级重叠图与HCtest重叠图进行对比，HCtest重叠图为FC连接值的预期重叠水平提供了规范性基准(图3f)。...对于每个站点，我们运行一个双重LSVM分类器来获得给定站点的平均平衡精度得分。在这里，机会水平上的平衡精度(50%)表明所产生的偏差没有受到残余场地效应的污染，如补充表2所证实。...综上所述，回路水平重叠的组差异是根据两个零模型来评估的，一个基于组标签的排列，另一个基于个体偏差图的空间排列。基于组的排列测试识别在电路级重叠中显示差异的区域，而不考虑偏差负担。...Δoverlap地图量化了每个诊断组和对照组之间在每个区域观察到的重叠差异。因此，通过减去两个重叠图，我们直接测试了与区域水平相比，电路中重叠的病例控制差异是否更大。6.

35530

一个通用的多相机视觉SLAM框架的设计和评估

彩色点是多视点特征，其中较近的点为红色，较远的点为蓝色。白色点是单视点特征，没有任何3D信息。注意，N-OV设置只有单视点特征，而OV设置在图像的重叠和非重叠区域中均具有分布的多视点和单视点特征。...确定重叠区域：这是有效计算多视图特征所需的第一步。...如果epipolar line没有穿过另一个相机的图像平面，我们就知道这个相机对是没有重叠的，这个计算只在初始化时执行一次，然后在执行SLAM框架时一直使用。...单目特征：在单目相机或非重叠相机配置的情况下，不存在多视图匹配，即使在重叠相机配置中，也可能存在一些不重叠的区域，这取决于3D场景的结构，使用单个2D关键点及其描述符表示不重叠区域的单目特征。 B....1）精度：相机数量 在重叠配置内，通过选择一组摄像机并增加每个试验的摄像机数量来评估该方法，我们从具有最小基线的两个摄像机开始，直到五个前置摄像机，表II显示，每个序列内的ATE随着重叠摄像机数量的增加而减少

58230

LeetCode-391. 完美矩形(使用C语言编译,详解)

,且不能有相交区域,所以应该共有4个独立的角 比如示例1,就有4个独立的角： ?...而示例4,有相交区域,所以不止超过4个独立的角: ? 除了计算独立的角以外,还要计算矩形是否重叠过,以及核对矩形面积....所以在代码里,需要定义2个数组 一个用来存储角的位置,以及左下,右上,左上,右下的标志位。 另一个用来存储矩形区域的left,low,right,top的范围,用来核对面积用。 ...当我们每取出来一个角,都需要去匹配是否与以前的角重叠,为了效益需要用到Hash表,C语言没有Hash表函数,所以我们还需要自己来编写Hash表函数 代码如下: #define AREA(rectang...如果存在,则检查该角度是否被重叠,如果不存在,则插入表 bool Hash_search_insert(int Hash[][8],int x,int y,int angle,int *angles

1.2K60

BP综述：自闭症中基于功能连接体的预测模型

未来，研究人员可以在大型数据集中调查这一假设，同时牢记自闭症特有的预测建模问题 (表1)。表14....在一项更小年龄的研究中，Emerson等人使用了6个月大的婴儿睡觉时成像的功能连接数据，并表明支持向量机可以用来预测24个月大时的自闭症状态(图3A)。...虽然两个模型有一些共同的区域(小脑和皮层下区域，这些区域越来越被认为在认知和社会过程中很重要)，但它们在很大程度上是不同的。...未来，研究人员可以在大型数据集中调查这一假设，同时牢记自闭症特有的预测建模问题 (表1)。表14....虽然两个模型有一些共同的区域(小脑和皮层下区域，这些区域越来越被认为在认知和社会过程中很重要)，但它们在很大程度上是不同的。

48530
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券