1948 年，美国数学家，信息论的创始人之一 Warren Weaver 提出了 3 类科学问题划分。
目前国内在网络舆情仿真建模中所使用的仿真平台主要有 Netlogo、Anylogic、Matlab、Vensim 等，netlogo软件是一款比较通用的。 但是他是由logo语言构成，语言逻辑很让人抓马。 这里python 中的mesa可以实现其中一部分，这里看一下病毒传播仿真模型。
今天给大家介绍剑桥大学Pietro Liò团队发表的一项研究工作“Principal Neighbourhood Aggregation for Graph Nets”。作者针对图神经网络（GNNs）的表达力展开研究，将GNN理论框架扩展至连续特征，并从数学上证明了在这种情况下GNN模型对多种聚合函数的需求。基于上述工作，作者还提出主邻域聚合（PNA）网络，将多个聚合器与基于节点度的缩放器相结合, 并通过使用作者新提出的多任务基准以及“encode-process-decode”结构，证明了PNA网络与其他模型相比获得和利用图结构的优越能力。
虽然图神经网络被用于Pinterest、阿里巴巴和推特的推荐系统，但一个更巧妙的成功案例是Transformer架构，它在NLP（Natural Language Processing ，自然语言处理）世界掀起了一场风暴。
TIOBE 公布了 2024 年 6 月编程语言的排行榜：https://www.tiobe.com/tiobe-index/
file:///C:/Users/issuser/Downloads/NonLocalDenoising.pdf
标题：PAConv: Position Adaptive Convolution with Dynamic Kernel Assembling on Point Clouds
如：光照不够均匀，这会造成图像灰度过于集中； 由CCD(摄像头)获得图像时经A/D(数模)转换、线路传送时产生噪声污染，也会影响图像质量。
样本的特征数也称为维数（dimensionality），当维数非常大时，也就是通常所说的“维数灾难”(curse of dimensionality)，具体表现在：在高维情形下，数据样本变得十分稀疏，因为此时要满足训练样本为“密采样”的总体样本数目是一个触不可及的天文数字。训练样本的稀疏使得其代表总体分布的能力大大减弱，从而消减了学习器的泛化能力；同时当维数很高时，计算距离也变得十分复杂，甚至连计算内积都不再容易，这也是为什么支持向量机（SVM）使用核函数 “低维计算，高维表达” 的原因。
图像的实质是一种二维信号，滤波是信号处理中的一个重要概念。在图像处理中，滤波是一种非常常见的技术，它们的原理非常简单，但是其思想却十分值得借鉴，滤波是很多图像算法的前置步骤或基础，掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。
为了将一张灰度图变成一张二值图，我们需要设定一个阈值。我们希望找到一种自动方法，对于各种不同情况（例如：不同的光照情况，或者，不同的物体表面反射性质），它都能够自适应地进行处理。对于这个问题，一种处理方式是：只分析图像中灰度值的情况，而不去管图像单元的位置。
有些工程师朋友经常问我这样一个问题：“图深度学习听起来很棒，但是现在是否有非常成功的商业案例？是否已经在实际应用中部署？”
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。要学习高斯模糊我们首先要知道一些基本概念：
Modeling Scale-free Graphs with Hyperbolic Geometry for Knowledge-aware Recommendation
原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46826009
今天学习斯坦福大学同学 2019 年的工作《HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS?》，这也是 Jure Leskovec 的另一大作。 我们知道 GNN 目前主
表1 图像处理操作按处理对象数量分类表格
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
北京航空航天大学、美国伊利诺伊大学芝加哥分校和英国利兹大学联合提出了一个全新的强化、递归且可扩展的由邻域选择引导的多关系图神经网络架构 RioGNN。与最先进的 GNN 以及专用异构模型相比，RioGNN 的各种下游任务显着提高了 0.70%–32.78%。
对于角点匹配算法的研究本文主要采用Harris算法提取图像中的角点，通过相似测度得到粗匹配点集，然后简单分析了两种提纯匹配点的简单聚类法和视差梯度约束法。 1. Harris算法角点检测 人眼对角点的识别通常是在一个局部的小区域或小窗口完成的。如果在各个方向上移动这个特征的小窗口，窗口内区域的灰度发生了较大的变化，那么就认为在窗口内遇到了角点。如果这个特定的窗口在图像各个方向上移动时，窗口内图像的灰度没有发生变化，那么窗口内就不存在角点；如果窗口在某一个方向移动时，窗口内图像的灰度发生了较大的变化，而在另一
从图中提取特征与从正常数据中提取特征完全不同。图中的每个节点都是相互连接的，这是我们不能忽视的重要信息。幸运的是，许多适合于图的特征提取方法已经创建，这些技术可以分为节点级、图级和邻域重叠级。在本文中，我们将研究最常见的图特征提取方法及其属性。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/89173488
本文介绍了一种定义在图上聚类算法-谱聚类。首先介绍谱聚类其实是保持图上节点之间的相似性对节点进行向量表示。然后介绍了谱聚类的目标函数-最小化原始相似性矩阵与样本向量表示,相似性的乘积，由此导出谱聚类与拉普拉斯矩阵的关系。最后介绍了谱聚类算法特点，其实际为成对相似性保持（pair-wise）算法。
paper：https://mila.quebec/wp-content/uploads/2018/07/d1ac95b60310f43bb5a0b8024522fbe08fb2a482.pdf
之前在学习CNN的时候，有对卷积进行一些学习和整理，后来就烂尾了，现在稍微整理下，先放上来，以提醒和交流。
2、卷积操作：卷积核与原图对应位置相乘再求和；然后将所求和放在被卷积操作的图中心位置。
图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分，该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃，既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值。图象的边缘部分集中了图象的大部分信息，图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的，同时也是图象分割所依赖的重要特征，边缘检测主要是图象的灰度变化的度量、检测和定位，自从1959提出边缘检测以来，经过五十多年的发展，已有许多中不同的边缘检测方法。根据作者的理解和实践，本文对边缘检测的原理进行了描述，在此基础上着重对Canny检测算法的实现进行详述。
原始点云数据不可避免地从3D传感器或在重建算法中包含异常值。本文提出了一种用于鲁棒点云处理的新型端到端网络，称为 PointASNL，可以有效地处理带噪声的点云。我们方法中的关键部分是自适应采样（AS）模块。它首先从最远点采样点的周围对点的邻域加权，然后在整个点云中自适应的调整采样。AS模块不仅有益于点云的特征学习，而且缓解受异常值的影响。为了进一步捕捉邻域信息和长期依赖于采样点，我们从非局部操作的角度出发，提出了局部-非局部 (local-Nonlocal, L-NL) 模块。这种L-NL模块使学习过程对噪声不敏感。大量的实验证明了在分类和语义分割任务上，在合成数据，室内、室外数据，是否有噪声的数据，都有良好性能和鲁棒性。并且在有大量噪声的真实户外数据集SemanticKITTI上，明显优于以前的方法。代码发布在：
在相邻的两帧图像中，点(x,y)发生了位移(u,v)，那么移动前后两点的亮度应该是相等的。如下：
Laplacian 算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度grad的散度div。可使用运算模板来运算这定理定律。
图像预处理算法的好坏直接关系到后续图像处理的效果，如图像分割、目标识别、边缘提取等，为了获取高质量的数字图像，很多时候都需要对图像进行降噪处理，尽可能的保持原始信息完整性（即主要特征）的同时，又能够去除信号中无用的信息。
样本的特征数称为维数（dimensionality），当维数非常大时，也就是现在所说的维数灾难。 维数灾难具体表现在：在高维情形下，数据样本将变得十分稀疏，因为此时要满足训练样本为“密采样”的总体样本数目是一个触不可及的天文数字，训练样本的稀疏使得其代表总体分布的能力大大减弱，从而消减了学习器的泛化能力；同时当维数很高时，计算距离也变得十分复杂，甚至连计算内积都不再容易，这也是为什么支持向量机（SVM）使用核函数低维计算，高维表现的原因。
近来发现非常多的建模问题中都使用了GNN方法，便去学习了一番，后来发现了一篇非常不错的GNN的可视化解释文章，便将其翻译整理和大家一起分享。
保边滤波器的代表包括双边滤波、引导滤波，但是这类滤波器有一个问题，它们均将待处理的像素点放在了方形滤波窗口的中心。但如果待处理的像素位于图像纹理或者边缘，方形滤波核卷积的处理结果会导致这个边缘变模糊。
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
Graph Cut 是一种用于 n s维图像数据的边界优化和区域分割的分割技术，本文记录相关内容。 简介 Graph Cut 通过交互式的或自动的定位一个或多个代表“物体”的点以及一个或多个代表“背景”的点来进行初始化—这些点被称作种子（Seed并被用于分割的硬约束（hard constraints）。另外的软约束（soft constraints）反映了边界和/或区域信息。 原理 📷 每个像素视作二维平面上的节点，虚拟源、目标节点 S, T，图边分为两类，虚拟节点和每个图像像素的边，每个图像像素与其
图像的实质是一种二维信号，滤波是信号处理中的一个重要概念。在图像处理中，滤波是一常见的技术，它们的原理非常简单，但是其思想却十分值得借鉴，滤波是很多图像算法的前置步骤或基础，掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。
空间转录组研究中的一项关键任务是识别跨空间位置具有不同空间表达模式的空间变异基因（SVG）。识别SVG为系统分析特定位置的细胞状态、推断细胞间的通讯以及确定生物体中重要的表型和功能提供了机会。此前《Molecular Therapy-Nucleic Acids》发表综述文章，对目前可用于SVG分析的最先进的计算方法和工具进行了最新的系统性概述。该研究将指导医学和生命科学家寻找专用资源和更有效的工具来表征基因表达的空间模式。
在数字图像中，各像素点的亮度或色彩信息，即每个像素点的取值称为灰度，一幅图像所包含的灰度总数称为灰度级。
标题：Exploiting Local and Global Structure for Point Cloud Semantic Segmentation with Contextual Point Representations
首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。 注意：卷积和协相关的差别是，卷积需要先对滤波矩阵进行180的翻转，但如果矩阵是对称的，那么两者就没有什么差别了。
图的独特功能可以捕获数据之间的结构关系，从而比孤立地分析数据可以获得更多的洞察力。图是最通用的数据结构之一。它们自然出现在许多应用领域，从社会分析、生物信息学到计算机视觉。
该篇主要是对图像滤波算法一个整理 1：图像滤波既可以在实域进行，也可以在频域进行。图像滤波可以更改或者增强图像。通过滤波，可以强调一些特征或者去除图像中一些不需要的部分。滤波是一个邻域操作算子，利用给定像素周围的像素的值决定此像素的最终的输出值。 图像滤波可以通过公式： O(i,j)=∑m,nI(i+m,j+n)∗K(m,n) O ( i , j ) = ∑ m , n I ( i + m , j + n ) ∗ K ( m , n ) O(i,j) = \sum_{m,n}^{ }I(i+m,j+n)*K(m,n) 其中K为滤波器，在很多文献中也称之为核（kernel）。常见的应用包括去噪、图像增强、检测边缘、检测角点、模板匹配等。
师弟最近不知在搞什么研究，对MOOC感兴趣。昨天突然问我，MOOC中途辍学率高，那么如何才能提高课程完成率呢？
SIR模型是一种传播模型，是信息传播过程的抽象描述。 SIR模型是传染病模型中最经典的模型，其中S表示易感者，I表示感染者，R表示移除者。
导读：TIOBE 近日公布了2019年5月编程语言排行榜，总体排名变化不大，排名前十的依旧是：Java, C, C++, Python, Visual Basic .NET, C#, JavaScript, SQL, PHP 和汇编语言。
近年来，深度学习技术，作为一把利剑，广泛地应用于计算机视觉等人工智能领域。如今时常见诸报端的“人工智能时代”，从技术角度看，是“深度学习时代”。光流估计是计算机视觉研究中的一个重要方向，然而，因为其不容易在应用中“显式”地呈现，而未被大众熟知。随着计算机视觉学界从图像理解转向视频理解，互联网用户从发布图片朋友圈转向发布短视频，人们对视频的研究和应用的关注不断增强。光流估计作为视频理解的隐形战士，等着我们去寻找其踪迹。本文首先介绍了什么是视频光流估计；再介绍光流估计的算法原理，包括最为经典的Lucas-Kanade算法和深度学习时代光流估计算法代表FlowNet/FlowNet2；最后，介绍了视频光流估计的若干应用。希望对光流估计的算法和应用有个较为全面的介绍。
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