虽然机器视觉系统在越来越多的领域得到应用,从医疗保健到自动驾驶汽车,但是要真的理解机器的眼睛到底是如何“看到”事物,为什么它将甲归类为行人,但将乙归类为路标,仍然是一个迷。
Sprite Packer 在设计sprite图形时,每个角色一个单独的纹理文件比较方便。然而,通常认为,sprite纹理中图形元素间的空白空间,会浪费运行时显示内存。为了优化性能,最好把多个sprite纹理紧密的打包到一起至一个地图集(atlas)。Unity提供了一个 Sprite Packer 工具从分散的sprite纹理里去自动化生成地图集。 Unity 处理生成工程并且在场景背后使用sprite地图集,这样用户不需要手动调整。地图集可以被选择性的打包在进入Play模式时,或者构建期间,并且一个sp
脑地图集在研究大脑解剖和功能方面起着重要的作用。随着对多模态磁共振成像(MRI)方法(如结合结构MRI、弥散加权成像(DWI)和静息态功能MRI (rs-fMRI))的兴趣的增加,有必要基于这三种成像方式构建集成的脑地图集。本研究构建了中国成年人群(年龄22-79岁,n = 180)的多模态脑图谱,包括反映脑形态学的T1图谱、描绘复杂纤维结构的高角度分辨率弥散成像(HARDI)图谱和反映单一立体定向坐标下大脑固有功能组织的rs-fMRI图谱。我们采用大变形自形度量映射(LDDMM)和无偏自形图谱生成方法同时生成T1和HARDI图谱。利用谱聚类,我们从rs-fMRI数据中生成了20个脑功能网络。我们通过联合独立成分分析,展示了使用图谱来探索大脑形态、功能网络和白质束之间的一致性标记。
原标题:On the convergence of Video and 3D Graphics
编译|丁雪 佘彦遥 姚佳灵 校对|黄念 席雄芬 前言 纵观现代可视化技术,我们看到了极简主义。在数字化的世界,所有的资源只需点击几下鼠标,就能将手中大量的信息简单呈现。但是,我们不是碰巧才做到这些的,这得感谢那些勇于创新的前辈们。正所谓“前人栽树,后人乘凉”,我们站在了他们的肩膀上,才有了今天比较炫酷的可视化技术。 今天,大数据文摘先请大家看看11张静态的数据可视化图,然后请大家看看一段展示动态数据可视化的视频。通过今天的可视化展示,相信大家更能体会到数字世界中艺术的重要性! 在大数据时代和信
Mapping single-cell data to reference atlases by transfer learning 论文摘要:
大家好,我是阿潘,今天给大家分享一篇最新的成果《Layered Neural Atlases for Consistent Video Editing》,可以用于视频编辑,从demo来看,可以实现的效果包括删除视频中的物体、可以对视频内的物体进行编辑、风格化迁移等等,效果非常的惊艳。
标题:ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM
本文介绍了ORB-SLAM3,这是第一个能够使用单眼、双目和RGB-D相机,使用针孔和鱼眼镜头模型执行视觉、视觉惯性和多地图SLAM的系统.
2018-10-19 by Liuqingwen | Tags: Godot | Hits
躺尸接近三个月的OpenAI博客终于有了更新,这次它为AI研究者带来的作品是“OpenAI Microscope”,中文译名OpenAI 显微镜。
想要理解ORB-SLAM3的地图管理,仅看ORB-SLAM3的论文[3]是不够的,因为很多细节出现在之前的ORB-SLAM1/2[1][2],以及ORB-Atlas[4]这几篇论文中。从头到尾搞清楚这些论文中采用的地图管理方法,就能理解ORB-SLAM3中的内容。本文介绍这几篇论文中涉及地图的部分,并不介绍特征跟踪、关键帧创建等内容。作者能力有限,在整理时难免出现疏漏,望读者以原论文为准。
在查资料的过程中,我发现网上有几张十六世纪欧洲人画的地图,不知道是从哪里来的,没有背景介绍,但是地图很清晰。我觉得是难得的史料,就把它们转贴在下面。
DeepEarth是一个地图控件,它将微软的Silverlight 2.0平台和DeepZoom(MuliScaleImage)控件联合起来。其核心构建在这些创新的技术上以提供这样一种架构:可以将服务层、数据提供者以及你自己的客户化地图元素集成到富于表现力的用户体验中。同时它还有一些深入的示例说明了如何使用Virtual Earth Web Services以充分利用高级GIS的服务功能。通过以上这些,你就可以将一个交互式、本地的Silverlight 2.0地图集成到你的应用中了。 。该开源项目由其创建
谈成立。您将在下方找到一个信息图,其中包含有关信息图历史时间线的信息。我们将在整篇文章中更详细地分解每个部分。
DEMO地址:https://gitee.com/xcode_xiao/LibGdxDemos2/tree/master/MapDemo
目前,网络上能够找到的34省区市全套地形图较为稀少。本版地形图来源于纸质版地图集扫描件,虽然行政区划数据较旧,但贵在清晰且成体系。
还记得去年我们介绍过的《国外“30天地图挑战”活动中使用的地图制图工具统计(点击查看)》吗?今年的活动早已如火如荼的开始了,现在已经接近尾声,公众号“地图的世界”每期不落地为大家介绍了网友们提交的作品,欢迎关注他们的公众号!
今天看完为大家整理的17个数据可视化优秀作品,你就知道原来数据可视化作品还可以这样做,欢迎大家分享与收藏。
无论你是MongoDB的使用者、爱好者、初学者还是路人甲,有一个学习与进修的资源宝藏是千万不可浪费的,那就是MongoDB官方网站。
数据是GIS的血液。时空地理数据是我们经常会用到的,很多时候,分析数据可能花不了多长时间,但是收集一些合适的数据总是耗时最多,So,这一次再去搜索GIS时空地理数据,Go!,希望大家多多分享与转发喔,谢谢!
implementation files('libs/BaiduLBS_Android.jar')
摘要:我们研究了高频振荡(HFO)和调制指数(MI)(HFO与慢波相位之间的耦合测量)的发展变化。我们利用114名患者(年龄1.0-41.5岁)的8251个非癫痫电极部位的硬膜下脑电图信号生成了标准脑图谱,这些患者在癫痫切除手术后实现了癫痫发作控制。我们观察到所有年龄段的枕叶MI均较高,并且枕叶MI在儿童早期显着增加。表现出MI共同生长的皮质区域通过垂直枕叶束和后胼胝体纤维连接。虽然枕叶HFO没有显示出显着的年龄相关性,但颞叶、额叶和顶叶的HFO却表现出与年龄相反。对1006个癫痫发作部位的评估显示,癫痫发作时的z评分归一化MI和HFO高于非癫痫电极部位。
在本文中,我们将了解 HarmonyOs 中的华为地图套件。地图工具包是用于地图开发的 SDK。覆盖200多个国家和地区的地图数据,支持70多种语言。使用此 SDK,您可以轻松地将基于地图的功能集成到您的 HarmonyOs 应用程序中。
谷歌宣布即将推出更新的Google for Work/Education的Partner云平台合作计划。满足客户对云计算及协同的新需求,并帮助用户将服务迁移到新的平台上。the Google for Work and Education。谷歌将提供的工具、培训、以及资源,包括谷歌应用,Chrome,云平台,地图集搜索等都将融入进Google for Work/Education的Partner云平台。
雷锋网授权转载 作者:Eric Fischer 编译:汤敏 网站: http://www.leiphone.com/ 微信: leiphone-sz 自诩为"map geek"(地图极客)的Eric
近日,部分特斯拉车主收到了来自特斯拉要求补交款项的通知函,原因是车辆未在规定时间内达到国补政策要求的行驶里程,需退回国家补贴。
游戏开发并不需要局限于使用 Unity 或 Unreal Engine4 的用户。JavaScript 游戏开发已经有一段时间了。实际上,最流行的浏览器(例如Chrome,Firefox和Edge)的最新版本提供了对高级图形渲染(例如WebGL【https://get.webgl.org/】)的支持,从而带来了非常有趣的游戏开发机会。
面部处理支持我们识别朋友和敌人、形成部落和理解面部肌肉组织变化的情感含义的能力。这一技能依赖于大脑区域的分布式网络,但这些区域如何相互作用却知之甚少。在这里,作者将解剖学和功能连接测量与行为测定相结合,创建一个面部连接体的全脑模型。本文分析了关键特性,如网络拓扑结构和纤维组成。作者提出了一个有三个核心流的神经认知模型;沿着这些流的面部处理以平行和交互的方式发生。虽然远距离白质连接通道很重要,但面孔识别网络主要是短距离白质纤维。最后,本文提供的证据表明,众所周知的面部处理的右侧偏侧来自于大脑半球内和半球间的连接不平衡。总之,人脸网络依赖于高度结构化的纤维束之间的动态通信,从而支持行为和认知的连贯的人脸处理。这篇文章发表在期刊Nature Human Behavior杂志上。
在数字孪生可视化场景中,如果要更换场景天空,例如白天、黑夜、雾霾效果等,这个时候可以考虑采用天空盒技术。可以为数字孪生可视化场景里添加上一片逼真的天空,使得世界更加美丽真实。
大数据文摘作品,转载要求见文末 Aileen,范玥灿,王婷 我们目前生活在信息图表和数据可视化的时代。我们可能每天都会在运动游戏,健康应用,观看选举报道,阅读商业报告,或者解码过境地图中看到信息图表。 这些可视化如此流行,因为信息图表是数据,设计,讲故事的完美结合。它们使复杂的信息在几秒钟内被很容易地共享。事实上,信息图表在社交媒体被喜欢和分享的程度比其他任何类型的内容多三倍。但是,这些图形不是在一夜之间就出现的。它们有一个丰富的并可追溯到几千年的历史。 让我们探索早期的古老信息图表,并观察那些将数据
使用机器学习方法,可以从个体的脑功能连通性中以适度的准确性预测认知表现。然而,到目前为止,预测模型对支持认知的神经生物学过程的洞察有限。为此,特征选择和特征权重估计需要是可靠的,以确保具有高预测效用的重要连接和环路能够可靠地识别出来。我们全面研究了基于健康年轻人静息状态功能连接网络构建的认知性能各种预测模型的特征权重-重测可靠性(n=400)。尽管实现了适度的预测精度(r=0.2-0.4),我们发现所有预测模型的特征权重可靠性普遍较差(ICC<0.3),显著低于性别等显性生物学属性的预测模型(ICC≈0.5)。较大的样本量(n=800)、Haufe变换、非稀疏特征选择/正则化和较小的特征空间略微提高了可靠性(ICC<0.4)。我们阐明了特征权重可靠性和预测精度之间的权衡,并发现单变量统计数据比预测模型的特征权重稍微更可靠。最后,我们表明,交叉验证折叠之间的特征权重度量一致性提供了夸大的特征权重可靠性估计。因此,如果可能的话,我们建议在样本外估计可靠性。我们认为,将焦点从预测准确性重新平衡到模型可靠性,可能有助于用机器学习方法对认知的机械性理解。
栅格数据在 Earth Engine中表示为Image对象。图像由一个或多个波段组成,每个波段都有自己的名称、数据类型、比例、遮罩和投影。每个图像都将元数据存储为一组属性。
全球地表水覆盖(Global Surface Water)是利用1984至2019年获取的landsat5、landsat7和landsat8的卫星影像,生成分辨率为30米的一套全球地表水覆盖的地图集。用户可以在全球尺度上按地区回溯某个时间上地表水分的变化情况。该数据集包含
JRC Monthly Water History产品,是利用1984至2020年获取的landsat5、landsat7和landsat8的卫星影像,生成的一套30米分辨率的全球地表水覆盖的月度地表水监测地图集。该数据集共有442景数据,包含1984年3月至2020年12月间的月度水体检测情况,用户可以在全球尺度上按地区回溯某月份水体检测情况。前言 – 人工智能教程
《Interaction of Bottom-up and Top-down processing in the fast visual analysis of natural scenes》相关的数据集地址:
书名:《数据之美:一本书学会可视化设计》 作者:邱南森(Nathan Yau) 出版社:中国人民大学出版社 推荐理由 《经济学人》杂志2013年年度推荐的三大可视化图书之一 《大数据时代》作者、《经济
源自 “一览众山小-可持续城市与交通” 微信号 SustainableCity 编辑 Ivy 导读 随着互联网和科技的不断发展,近些年来,关于数据可视化的研究正在如火如荼的进行着。数据可视化不仅可以清晰有效地传达与沟通信息,而且在我们娱乐生活中的应用也越来越广泛。今天推荐给大家两篇关于数据可视化应用的文章。第一篇讲述的是利用那些互联网上分享的朋友圈照片地理信息,并对这些照片蔟进行分析,以绘制出城市最美的街道的分布图。因为背后逻辑认为大家爱自拍爱秀的地方肯定是美的,然后找出那些被拍的比较多的街道来代表一种
This global friction surface enumerates land-based travel speed for all land pixels between 85 degrees north and 60 degrees south for a nominal year 2015. This map was produced through a collaboration between the University of Oxford Malaria Atlas Project (MAP), Google, the European Union Joint Research Centre (JRC), and the University of Twente, Netherlands. The underlying datasets used to produce the map include roads (comprising the first ever global-scale use of Open Street Map and Google roads datasets), railways, rivers, lakes, oceans, topographic conditions (slope and elevation), landcover types, and national borders. These datasets were each allocated a speed or speeds of travel in terms of time to cross each pixel of that type. The datasets were then combined to produce this “friction surface”, a map where every pixel is allocated a nominal overall speed of travel based on the types occurring within that pixel, with the fastest travel mode intersecting the pixel being used to determine the speed of travel in that pixel (with some exceptions such as national boundaries, which have the effect of imposing a travel time penalty). This map represents the travel speed from this allocation process, expressed in units of minutes required to travel one meter. It forms the underlying dataset behind the global accessibility map described in the referenced paper.
JRC Yearly Water Classification History, v1.4是一个对全球水资源进行分类的数据集,覆盖了1984年至2019年的时间范围。该数据集是由欧盟联合研究中心(JRC)开发的,使用的数据源是来自Landsat系列卫星的高分辨率图像。数据集根据水体的类型和水体覆盖的百分比进行分类,包括河流、湖泊、人工水体和沼泽等。前言 – 人工智能教程
JRC Global Surface Water Mapping Layers产品,是利用1984至2020年获取的landsat5、landsat7和landsat8的卫星影像,生成分辨率为30米的一套全球地表水覆盖的地图集。用户可以在全球尺度上按地区回溯某个时间上地表水分的变化情况。产品由包含7个波段的图像组成,反映了过去35年间地表水在空间和时间的分布情况。
文章:maplab 2.0 – A Modular and Multi-Modal Mapping Framework
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