在本系列前面的帖子中,我们连续梳理了Netflix、YouTube、Beamr、EuclidIQ、Bitmovin、Harmonic、V-Nova、Cisco、MediaMelon、AWS Elemental及Mux在CAE (Content Aware Encoding) for ABR领域的一些进展,本文将简要介绍一下编码优化领域的另一位成员 — ZPEG在这方面的技术动态。
网上随手搜一下,就会发现对数据预处理的抱怨比比皆是。围绕数据预处理的关键词有两个——“重要”“难”。很多数据分析相关的图书和文章都这样介绍预处理:
在应用XGBoost模型之前,特征工程和数据预处理是至关重要的步骤。良好的特征工程和数据预处理可以显著提高模型的性能。本教程将介绍在Python中使用XGBoost进行特征工程和数据预处理的中级教程,通过代码示例详细说明各种技术和方法。
行人分类研究在计算机视觉领域具有重要的理论研究意义及应用价值。由于远红外图像相对于可见光图像来讲,有着不受天气、光照因素影响的独特优势,因此受到了相关学者的广泛关注。红外行人分类可以为驾驶辅助系统提供关键技术支撑,图1给出了驾驶辅助系统的结构图。从图中可发现,行人分类结果是行车安全评估的重要依据,在实际应用中行人分类错误可能会导致严重的交通事故。
近年来微表情识别领域涌现了大量新的研究工作, 这是对微表情的利用价值的肯定。可以预见, 未来会有更多的工作尝试进一步提高微表情的识别性能, 并逐渐将微表情识别应用到实际中。本文总结了现有技术的一些问题和未来可能的研究方向。
杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 在元宇宙里看时装秀,会是什么赶脚? 各种布料摩擦细节,不光看得一清二楚,而且就跟真的一样。 裙摆随着模特的走动飞舞起来~光是看看,就能知道这件衣服是不是轻盈。 这是图形学大牛王华民团队的最新成果,提出了一个基于GPU的预处理器MAS,一张GPU完成实时布料碰撞特效。 比如这件羊毛大衣,就能以每秒37帧的速度实时模拟出来,仿真精度可达5mm。 而且也不光是衣服,连毛毛球、软皮玩具也能实现逼真的碰撞特效。 其论文收录于SIGGRAPH 2022。
语音识别是一项非常重要的技术,它可以将人类的语音转化为计算机可以理解的形式。深度学习是一种非常强大的机器学习技术,它在语音识别方面也有广泛的应用。本文将详细介绍深度学习在语音识别方面的应用。
有损压缩通过变换和量化技术证明了其在视频压缩中的效率的同时,也表明其会带来量化错误问题。为了补偿这一误差,许多研究者开发了滤波技术,比如去块滤波、样本自适应偏移以及基于维纳的滤波。更进一步的,最近的编码标准将滤波技术应用于环内也取得了图像质量实质上的提高。目前,大部分的滤波技术集中在环路内,作为预处理的滤波还没有被广泛用于有损视频压缩,尤其是最近的视频编码标准 HEVC 和 VVC 中。少部分研究者根据视频压缩标准,基于传统的信号处理技术来进行预处理以提高视频质量,这样做复杂度低但是效率有限。
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是一种人工智能技术,旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。文本分析是NLP的一个重要领域,它涉及到从文本数据中提取有用信息的过程。本文将详细介绍自然语言处理的文本分析。
通过前面几篇文章,我们一起学习了分布式计算模式中的 MapReduce、Stream 和 Actor,它们各显神通解决了很多实际问题(分布式计算技术MapReduce 详细解读,分布式计算技术之流计算Stream,打通实时数据处理)。
在人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)领域中,数据预处理是非常重要的一环。它是在将数据输入到模型之前对数据进行处理和清洗的过程。数据预处理可以提高模型的准确性、可靠性和可解释性。
让我们不妨先来盘点下从 2016 年起过去三年间 Google I/O 开发者大会亮相的重磅 AI 产品:
深度学习是一种非常强大的机器学习技术,它在许多领域都有广泛的应用。其中,图像识别是深度学习最成功的应用之一。本文将详细介绍深度学习在图像识别方面的应用。
随着我国政府对平安城市、“雪亮工程”以及交通运输等领域的投入,对于安防产品的需求不断提升,安防市场规模也在随之不断扩大。视频监控是整个安防系统最重要的物理基础,视频监控系统位于最前端,很多子系统都需要通过与其相结合才能发挥出自身的功能,是安防行业的核心环节。
大数据时代的到来带来了海量数据的处理和分析需求。在这个背景下,TensorFlow作为一种强大的深度学习框架,展现了其在大数据领域中的巨大潜力。本文将深入探索TensorFlow在大数据处理和分析中的应用,介绍其在数据预处理、模型构建、分布式训练和性能优化等方面的优势和特点。
文本预处理是指在进行自然语言处理(NLP)任务之前,对原始文本数据进行清洗、转换和标准化的过程。由于现实中的文本数据通常存在噪音、多样性和复杂性,直接使用原始文本数据进行分析和建模可能会导致结果不准确或不稳定。因此,文本预处理是NLP中非常重要的一步,它有助于提高文本数据的质量,减少数据中的干扰因素,并为后续的文本分析和挖掘任务提供更好的基础。
CSS 预处理器定义了一种新的语言,其基本思想是,用一种专门的编程语言,为 CSS 增加了一些编程的特性,将 CSS 作为目标生成文件,然后开发者就只要使用这种语言进行编码工作。 通俗的说,“CSS 预处理器用一种专门的编程语言,进行 Web 页面样式设计,然后再编译成正常的 CSS 文件,以供项目使用。CSS 预处理器为 CSS 增加一些编程的特性,无需考虑浏览器的兼容性问题”,例如你可以在 CSS 中使用变量、简单的逻辑程序、函数(如下面的代码中就使用了变量$color)等等。 $color: red;
图像分类,作为计算机视觉的一个基础而关键的领域,其历史可以追溯到20世纪60年代。早期,图像分类的方法主要基于简单的图像处理技术,如边缘检测和颜色分析。这些方法依赖于手工提取的特征和线性分类器,如支持向量机(SVM)和决策树。这一时期,虽然技术相对原始,但为后来的发展奠定了基础。
脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是连接人脑和机器的桥梁,为实现人机无缝交互提供了前所未有的可能。本文将详细介绍如何使用人工智能技术构建脑机接口,使人脑能够直接与计算机进行沟通和控制。
预处理器根据宏定义将代码中的宏名称替换为指定的文本。 可以是常量替换,也可以是带参数的宏函数替换 预处理器会根据宏定义展开宏
文本数据在今天的信息时代中无处不在。随着大规模数据的产生和积累,如何从海量文本数据中提取有价值的信息成为了一个重要的挑战。Python作为一种强大的数据分析工具和编程语言,为我们提供了丰富的文本分析技术和工具。本文将详细介绍Python数据分析中文本分析的重要技术点,包括文本预处理、特征提取、情感分析等。
本文介绍了人脸识别技术的起源、发展、技术原理、应用以及面临的挑战和未来的发展趋势。人脸识别技术已经广泛应用于各个领域,如安防监控、人员考勤、金融支付等场景。随着技术的不断发展,人脸识别技术将越来越智能化和精准化,同时也将面临一系列的挑战和问题。未来,人脸识别技术将逐渐与其他技术相结合,实现更广泛的应用和发展。
(1) mnist数据集采用numpy的npz方式以一个文件的方式存储文件,加载后就可以直接得到四个数组,非常方便。
医学影像是临床疾病诊断的重要方式,高效精准地从影像中识别出器官结构或病变,是医学影像学的重要课题之一。依据成像原理,医学影像可以粗略分为两类:
特征预处理是数据挖掘中最重要的步骤。在这篇文章中,我将向你介绍特征预处理的概念,它的重要性,不同的机器学习模型下的数值特征的不同特征预处理技术。
文档比对技术是一种用于比较两份文档之间差异的先进技术。具备较大的技术难点和场景价值。下面将对其技术难点和使用场景进行详细探讨。
接上篇《Spring技术知识点总结之三——Spring Bean 的注入过程》 四. Spring Bean 的生命周期 BeanFactory 中 Bean 的生命周期: 实例化:以 InstantiationAwareBeanPostProcessor 接口方法为包装,进行实例化过程。该接口主要功能有三个:实例化前预处理、实例化后预处理、设置属性值预处理; 实例化前预处理:InstantiationAwareBeanPostProcessor # postProcessBeforeInstanti
⚫ U-Net是2015年菲兹保大学的Olaf Ronneberger等人提出的生物图像分割的深度学习模 型。
目前主流的六种生物识别技术:指纹识别、人脸识别、掌纹识别、虹膜识别、声纹识别和静脉识别。还有更多的生物识别技术如耳膜、步态、笔迹、击键动态等等正在被研究和应用落地。
小编邀请您,先思考: 1 数据预处理包括哪些内容? 2 如何有效完成数据预处理? 数据的质量和包含的有用信息量是决定一个机器学习算法能够学多好的关键因素。因此,我们在训练模型前评估和预处理数据就显得至关重要了。 数据预处理没有统一的标准,只能说是根据不同类型的分析数据和业务需求,在对数据特性做了充分的理解之后,再选择相关的数据预处理技术,一般会用到多种预处理技术,而且对每种处理之后的效果做些分析对比,这里面经验的成分比较大。 一. 为什么要预处理数据 现实世界的数据总是或多或少存在各种各样的问题,
本文全面介绍了端到端深度学习人脸识别技术,包括人脸检测,人脸预处理和人脸 表征等方向,详细介绍了最新的算法设计,评估指标,数据集,性能比较等。
时间序列分析是一种重要的数据分析方法,用于处理随时间变化的数据。在Python数据分析中,有许多强大的工具和技术可用于进行时间序列分析。本文将详细介绍Python数据分析中时间序列分析的高级技术点,包括时间序列预处理、模型建立、预测和评估等。
医学影像是临床疾病诊断的重要方式,高效精准的从影像中识别出器官结构或病变,是医学影像学中重要的课题。根据成像原理,医疗影像可以粗略分为两类: 1.2D成像:一种在可见光下获取的RGB彩照,如眼底彩照、皮肤彩照等 2.3D成像:借助非可见光或其它物理效应,由计算机辅助成像,如CXR/DR(X-Ray),CT,核磁共振(MRI)等。如CT与MRI数据是多个2D切片沿第三个空间维度堆叠而成的。 图1 各类医学影像 其中,3D影像能够更直观辅助医生提升诊断效率。但医疗影像的读片工作对专业知识要求高,这样繁重且重复
作者 | 刘燕 9 月 3 日,在 2022 世界人工智能大会(WAIC)上,腾讯宣布,与国家天文台共同开启对 M31 仙女座星系的射电信号处理,这也是天文界对该星系中脉冲星类致密天体的最深度完整探测。 这场“AI+ 天文”的跨界合作始于 2021 年。时年 7 月,马化腾在去年的 WAIC 上透露,腾讯与国家天文台启动“探星计划”,用 AI+ 云寻找脉冲星,提高探星效率。 双方合作主要包括三个层面:(1)AI 辅助脉冲星搜索效率提升;(2)AI 辅助快速射电暴搜索;(3)AI 辅助近密双星系统中脉冲星搜
> 一款比较流行的预处理CSS,支持变量、混合、函数、嵌套、循环等特点 > [官网](http://lesscss.org/) > [中文网](http://lesscss.cn/) > http://www.w3cplus.com/css/less
第一,目标律:业务目标是所有数据解决方案的源头 它定义了数据挖掘的主题:数据挖掘关注解决业务业问题和实现业务目标。数据挖掘主要不是一种技术,而是一个过程,业务目标是它的的核心。 没有业务目标,没有数据挖掘(不管这种表述是否清楚)。因此这个准则也可以说成:数据挖掘是业务过程。 第二,知识律:业务知识是数据挖掘过程每一步的核心 这里定义了数据挖掘过程的一个关键特征。CRISP-DM的一种朴素的解读是业务知识仅仅作用于数据挖掘过程开始的目标的定义与最后的结果的实施,这将错过数据挖掘过程的一个关键属性
在自动驾驶系统中,摄像头是一种重要的感知传感器,负责捕捉周围环境的图像信息。Camera感知模块是自动驾驶系统中的核心组成部分之一,它通过处理摄像头采集的图像数据来实现目标检测、车道线识别等功能。
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程,这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式,是在20世纪90年代实践领域诞生的,是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非 理论,在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM,逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程,被越来越多的数据挖掘实践者 成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘,但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什么适合这
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程,这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式,是在20世纪90年代实践领域诞生的,是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非 理论,在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM,逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程,被越来越多的数据挖掘实践者 成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘,但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什
来源:Deephub Imba本文约2600字,建议阅读5分钟在本文中,我们将看到在深入研究数据建模部分之前应执行的常见时间序列预处理步骤和与时间序列数据相关的常见问题。 时间序列数据随处可见,要进行时间序列分析,我们必须先对数据进行预处理。时间序列预处理技术对数据建模的准确性有重大影响。 在本文中,我们将主要讨论以下几点: 时间序列数据的定义及其重要性。 时间序列数据的预处理步骤。 构建时间序列数据,查找缺失值,对特征进行去噪,并查找数据集中存在的异常值。 首先,让我们先了解时间序列的定义: 时间序列是在
随着智慧城市愿景的推广,以及车辆管理需求的迅猛扩增,对于各类车辆识别系统有了新的要求。而以往的固定式特定设备的车牌识别系统已经不能够满足灵活的智能交通系统需求,例如路边停车管理和交管违章登记等。本文简单介绍一种基于Android平台的车牌识别技术,该技术不依赖其他任何第三方库,能够在复杂背景下迅速识别多种车牌。
深度学习 (DL) 已成为计算机科学中最具影响力的领域之一,直接影响着当今人类生活和社会。与历史上所有其他技术创新一样,深度学习也被用于一些违法的行为。Deepfakes 就是这样一种深度学习应用,在过去的几年里已经进行了数百项研究,发明和优化各种使用 AI 的 Deepfake 检测,本文主要就是讨论如何对 Deepfake 进行检测
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程,这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式,是在20世纪90年代实践领域诞生的,是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非理论,在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM,逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程,被越来越多的数据挖掘实践者成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘,但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什么适合这样做
随着深度学习技术的快速发展,越来越多的应用场景受益于其强大的能力。然而,构建一个高效且准确的深度学习模型并不容易。在训练深度神经网络时,研究人员和工程师们需要面对许多挑战,如训练效率低下、过拟合问题等。本文将介绍一些深度学习模型优化的技巧,旨在提高训练效率和模型精度。
随着人工智能技术的不断发展,语音识别技术越来越成熟,语音技术的应用也越来越广泛。智能客服是其中一个应用领域,它通过语音识别技术,将用户的语音输入转换为文本,并通过自然语言处理技术,解决用户的问题。本文将详细介绍语音识别的智能客服。
1、挖掘工具主要分商业数据产品和集成数据挖掘产品两类:商业数据挖掘产品具有代表性的SPSS Clementine,SAS Enterprise Miner,IBM Intelligent Miner;SQL Server2005属于集成了挖掘模型类的,挖掘算法与SQL数据库产品密不可分,你甚至可以把自己实现的数据挖掘算法跟SQL进行集成,Oracle也类似,DB2的BI功能没怎么用,不是很清楚。 2、数据挖掘过程的重点绝对是数据预处理,一般认为预处理工作会占60%-80%时间不等,为什么预处理会如此重要,大
小林:C语言的预处理器并不是一个全能的工具。注意, 甚至都不能保证有一个单独的程序。与其强迫它做一些不适当的事情, 还不如考虑自己写一个专用的预处理工具。你可以很容易就得到一个类似 make(1) 那样的工具帮助你自动运行。如果你要处理的不是 C 程序, 可以考虑使用一个多用途的预处理器。在多数Unix 系统上有 m4 工具。
核磁共振是一种重要的化学分析技术,广泛应用于有机化学、药学、材料科学等领域。然而,核磁共振实验所产生的原始数据需要经过复杂的数据处理和分析才能得到有价值的结果。MestReNova是一款功能强大的化学数据处理软件,在核磁共振实验数据处理中具有不可替代的作用。本文将从软件的功能与应用入手,详细介绍MestReNova在核磁共振实验中的应用。
语音助手已经成为现代生活中不可或缺的一部分。人们可以通过语音助手进行各种操作,如查询天气、播放音乐、发送短信等。语音助手的核心技术是语音识别。本文将详细介绍语音识别的语音助手。
大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节,其中数据质量贯穿于整个大数据流程,每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常,一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释,本文将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云