R中带有串音和单张的响应热图_R中单张上的热图颜色_显示在热图的颜色键和直方图中的线条。2在R中 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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R语言ggplot2画带有空白格的热图简单小例子

之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现，下面的B图是折线图加柱形图，相对比较容易实现，上面的A图稍微有点复杂，我想到的办法是拼图，图A可以看成三个热图，然后加一个堆积柱形图，最后将四个图组合到一起...首先画热图这个热图和常规的还稍微有点不太一样，可以简单的理解为带有缺失值的热图，缺失值是空白格，其他值分别填充颜色。...那我们就按照这个思路来构造数据将数据集按照以上格式整理好，存储在csv文件中。...首先是读入数据 df<-read.csv("example_data/ggplot2_heatmap.csv",header=T) 以上数据是宽格式，借助reshape2这个包中的melt函数将宽格式转变为长格式...，下一期推文介绍利用堆积柱形图给热图添加分组信息。

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R中轻松绘制树状热图的若干方法

欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何在R中绘制树状热图，通过「sourmashconsumr」 & 「metacoder」两个R包的案例来进行介绍，更多详细的内容请参考作者官方文档。...Arcadia-Science/sourmashconsumr") library(sourmashconsumr) # 用于处理sourmash文件 library(tidyverse) # 用于数据处理和可视化..., groups = metadata) 设置随机种子 set.seed(1) 绘制树状图热图...layout = "davidson-harel", initial_layout = "reingold-tilford") 进行组间比较，并绘制树状热图...calc_n_samples(obj, "tax_abund", groups = hmp_samples$body_site, cols = hmp_samples$sample_id) 绘制树状图热图

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R中优雅的可视化WGCNA模块热图

欢迎关注R语言数据分析指南加载R包 library(tidyverse) library(ggthemes) library(magrittr) library(WGCNA) library(linkET...# 转置 datExpr0 <- t(gene_exp) # 缺失数据及无波动数据过滤 gsg <- goodSamplesGenes(datExpr0,minFraction = 1/2) #基因的缺失数据比例阈值...datExpr <- datExpr0[gsg$goodSamples, gsg$goodGenes] WGCNA绘制模块热图 MEs2 % dplyr::select(1:20)...Pvalue moduleTraitPvalue <- corPvalueStudent(moduleTraitCor,nrow(datExpr)) sizeGrWindow(10,6) # 连接相关性和...zlim = c(-1,1), main = paste("Module-trait relationships")) 绘制模块热图

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R语言ggplot2漂亮的热图和配色简单小例子

偶然间在github 上发现的这个链接，示例数据和代码都有，很好的R语言学习素材链接是 https://github.com/blmoore/blogR ，主要内容有 image.png 光看这个可能有些枯燥...，今天重复这个热图这个图具体的数据是什么意思暂时还没太看明白，最终用于作图的数据格式如下 image.png 前半部分准备数据的代码这里就不介绍了 image.png 准备数据的过程可能稍微有点枯燥，...大家感兴趣的话可以自己研究研究我们直接运行画图代码加载ggplot2 library(ggplot2) 最基本的热图 ggplot(mdf, aes(y=state, x=year, fill=c...="white", #linewidth=2, width=.9, height=.9) image.png 这里原来热图对应的小单元格高和宽是都可以调整的...调整热图的颜色和图例 ggplot(mdf, aes(y=state, x=year, fill=c)) + geom_tile(colour="white", #linewidth

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Mac音频修复：iZotope RX 9

iZotope RX 9 Advanced 声音修复效果器，是一个应用在音乐后制、影视成音上，强大的声音修复工具。...无论是Live 演出录音或是外景录音，如果发现节拍器串音、风声、摩擦声等各种杂音，利用智能修复助手，只需要几秒钟的时间，你就可以轻松去除，还给你干净的声音。...去除手术噪音使用各种选择工具来驯服、替换或完全去除任何不需要的噪音。在 DAW 或应用程序RX 中工作带有一组通用的插件和应用程序模块，用于处理嗡嗡声、削波、噪音等。...智能处理借助机器学习和辅助技术，RX 可以聆听您的音频并立即提供修复或改进建议。

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单视图三维重建

实验表明在多个真实数据集，ShapeHD在形状补全和重构上都大大优于当前的先进水平。介绍让我们从一个游戏开始，图1中的两个例子分别展现了深度图和彩色图和他们的两种不同的3D形状解释。...遵循3D-GAN，我们使用五个带批归一化和ReLU的反卷积层作为生成器，和五个带有leaky ReLU的卷积层作为鉴别器。...在图4中我们展示了由ShapeHD从单张深度图中预测出的3D形状。尽管常用的编码-解码器结构通常生成具有少量细节的平均形状，我们的ShapeHD预测出的形状也具有很大的差异和丰富的细节。...3D形状重构我们现在测试ShapeHD在单张彩色图像中的重构出三维形状的能力。准备RGB图像. 对于从单张图像重构3D形状的任务，我们需要渲染与深度图对应的RGB图像用于训练。...其中3D-R2N2, DRC, OGN, 和我们的 ShapeHD都是使用单张图片作为输入的,然而PSGN和AltasNET需要物体的轮廓信息作为额外的输入。

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传输损伤和传输质量解读

系统中某些点的功率电平可用绝对功率来表示，其单位是dBm。m表示以1mW为参考的功率单位。信号功率电平也可用相对于某个基准点的电平来表示，其单位是dBr。r表示相对的意思。...编辑噪声和干扰噪声在数据信号的传输过程中，所引入的一些额外的非期望信号。噪声有四种类型：热噪声由带电粒子在导电媒体中的布朗运动引起的噪声。在１Hz带宽内，从热噪声源所得的噪声功率称为噪声密度。...交调噪声源于通信系统的非线性。串音一条信号通路中的信号在另一条信号通路上产生的干扰信号。串音是由通信线路之间存在耦合现象所致。...脉冲噪声一种突发的振幅很大且持续时间很短，被耦合到信号通路中的非连续的尖峰脉冲引起的干扰信号。脉冲噪声来源于各种自然的和人为的电火花。...(如工业干扰、汽车干扰等)和非恶意的邻道干扰等；人为恶意干扰指带有恶意或敌意的人为干扰。

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R 语言绘制热图的 10 种方法

值得注意的是，开发一个 R 包就可以发表一篇不错的文章了。什么是热图？热图是矩阵中的数值以颜色来显示的图形化表示。热图因其丰富的色彩变化和生动饱满的信息表达被广泛应用于各种大数据分析场景。...用 heatmap 绘制带有测边的热图这里 RowSideColors = rc，ColSideColors = cc，而 rc 侧边就是一个颜色梯度条，这里用到 rainbow 函数，其使用格式是...用 heatmap.plus 绘制带有测边的热图四、gplots 包里面的 heatmap.2 包按照惯例，我们还是试一试下面的代码：得到如下图：图 7....用 ggplot 绘制的热图总结：这篇文章带领我们快速浏览了 R 语言里面的 10 种热图的绘制方式，并且提供了代码。...首先介绍了 4 种绘制非交互式热图的包，其次介绍了 4 种绘制交互式热图的包，最后介绍了 lattice 和 ggplot2 绘图系统中绘制热图的方法。

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2张图2秒钟3D重建！这款AI工具火爆GitHub，网友：忘掉Sora

才上线没多久就登上GitHub热榜第二。...如下图所示，给定一组具有未知相机姿态和内在特征的照片，DUSt3R输出对应的一组点图，从中我们就可以直接恢复各种通常难以同时估计的几何量，如相机参数、像素对应关系、深度图，以及完全一致的3D重建效果。...（作者提示，DUSt3R也适用于单张输入图像）具体网络架构方面，DUSt3R基于的是标准Transformer编码器和解码器，受到了CroCo（通过跨视图完成3D视觉任务的自我监督预训练的一个研究）的启发...所得到的token表示（F1和F2）随后被传递到两个Transformer解码器，后者通过交叉注意力不断地交换信息。最后，两个回归头输出两个对应的点图和相关的置信图。...作者表示，与现有其他特征匹配和端到端方法相比，DUSt3R表现算可圈可点了。因为它一从未接受过任何视觉定位训练，二是在训练过程中，也没有遇到过查询图像和数据库图像。

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160亿参数，新增多项能力，复旦MOSS开源了

机器之心报道编辑：蛋酱今年 2 月份，机器之心报道了复旦大学推出中国版 ChatGPT 的消息（参见《复旦发布中国版 ChatGPT：MOSS 开启测试冲上热搜，服务器挤爆》），引起了广泛关注。...，早期产品采集的数据中存在大量对抗性和测试性输入），于是我们以这部分真实数据作为 seed 重新生成了约 110 万常规对话数据，涵盖更细粒度的 helpfulness 数据和更广泛的 harmlessness...根据项目主页介绍，moss-moon 系列模型具有 160 亿参数，在 FP16 精度下可在单张 A100/A800 或两张 3090 显卡运行，在 INT4/8 精度下可在单张 3090 显卡运行。...新增能力在 MOSS v0.0.3 中，团队加入了多项新能力。团队构造了约 30 万插件增强的对话数据，包含搜索引擎、文生图、计算器、方程求解等。...VideoChat 是一款多功能视频问答工具，结合了动作识别、视觉字幕和 StableLM 的功能。该工具可为视频中的任何对象和动作生成密集的描述性字幕，提供一系列语言风格以满足不同的用户偏好。

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本质图像论文笔记

SFS-supervision分为以下三步： - a)先使用3DMM中合成的数据集训练SFS-Net； - b)然后用训练好的网络对真实的人脸数据集生成伪标签； - c)最后共同训练合成数据集以及带有伪标签的真实数据集...，光照图和反射图相乘重建出原图。...based和multi-image based，基于单张图片的方法的缺点在于缺少标签，而基于多张图片的算法虽然不需要标签，但由于需要多张图像，这在现实情况下很难应用。...损失函数如下图，反射图和光照图使用的MSE以及带尺度的MSE，语义分割图用的则是交叉熵损失函数，p_x^L代表给定像素x属于类别L的概率。 ?...从下图中人物中纹理（蓝色方框）与结构（绿色方框）的在绝对偏差和相对偏差中数值可以看出，纹理和结构确实在LVD中有明显差别，而且使用相对偏差能够放大差异。 ? ?

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CVPR 2023 | OTAvartar：具有可控三平面渲染交互的单样本说话脸化身

OTAvatar 以单张肖像为参考对 HDTF 数据集中的源主体进行动画化。我们使用 3DMM 姿态和表情系数来表示运动并驱动化身。此处的主体均不包括于 OTAvatar 的训练数据中。...在我们的实现中， G 是一个反卷积网络，输出 3 个 256 \times 256 \times 32 的特征图。...控制器的训练目标是将生成器隐编码中的身份编码和运动编码解耦，实现在泛化化身中身份和运动的替换。为此，我们提出了反演解耦策略，交替进行身份优化和控制器训练。...单样本化身构建在推理阶段，给定单张肖像图像 I_r 、3DMM 系数 \mathbf{x}_r 和相机视角 \mathbf{p}_r 作为化身构建的参考，我们对参考肖像的身份编码 \mathbf...实验在单张 A100 GPU上进行。定性结果图 3：跨身份重演的定性结果。示例选取自 HDTF 数据集。源主体和驱动主体均不包含于训练集中。图 4：多视角重演的定性结果。

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在Jetson Orin上实现文本提示的目标检测与分割

智能化和自动化水平提升：结合自然语言处理技术，系统能够理解和响应人类的自然语言指令，进一步推动了机器视觉技术向智能化和自动化的方向发展。...通过高效的模型集成和算法改进，作者为用户提供了一个快速响应且准确的目标检测和分割解决方案，使得在边缘设备上处理复杂图像任务成为可能，极大地提升了实时应用的性能和用户体验。让我们一起来看看吧！...“语言分割任意目标”的原始架构涉及将一张图像和一段文本提示输入到Grounding DINO模型中。然后，该模型会根据用户提示生成一张带有边界框的图像。...这种方法通过使用SAM的生成式人工智能技术，可以根据任意文本输入，利用点、框或文本等提示，“裁剪”出图像中的任意对象，从而精确检测和分割图像中的任何区域。...在单张图像预测方面，实时语言分割模型的速度是原始模型的两倍。

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CVPR2020 | 定向和密集的目标检测怎么办？动态优化网络来解决（文末送书）

为了解决相关baseline测试有限的可用性，本文收集了一个扩展的且带有完整注释的数据集SKU110K-R，该数据集基于SKU110K数据集的定向边界框进行重新标记。...CenterNet尝试了串联Hourglass、ResNet等多种网络用来提取特征，生成了特征点的热图。...另外，CenterNet网络中没有center pooling操作, 而是把CenterPoint当做关键点来处理, 中心处响应值最高, 让其上下左右四个位置低些, 其余位置为0。...CenterNet网络预测与损失计算关键点热图：这里的关键点热图与CornerNet类似，只是这里只预测一个中心点的位置。...对于大小为3×3的卷积核有： ? 给定第i个位置的预定义偏移量pi∈R和角度θ，学习到的偏移量为： ? 其中Mr（θ）是公式（1）中定义的旋转矩阵。对于输出特征图Xi中的每个位置p0，有： ?

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深度学习背景下的图像三维重建技术进展综述

00 引言三维重建的目标是从单张二维图像或多张二维图像中重建出物体和场景的三维模型，并对三维模型进行纹理映射。...01 单张图像三维重建单张图像三维重建使用卷积神经网络，从大量的训练数据中学习图像中的特征来重建物体的三维模型。...在的单张图像三维重建方法中，早期的方法通常使用端到端网络得到体素模型或点云模型形式表示的三维模型，另外一些方法首先获取深度图、点云或隐式函数，得到三维模型的中间表示，随后再将三维模型的中间表示转化为网格模型...3.2 三维重建的实验对比 CD(\pmb{R,G}=\frac{1}{\pmb{R} }\sum_{r \in \pmb{R}}e(r,\pmb{G})+\frac{1}{\pmb{G}}\sum_{...CD是三维模型之间的平均最短距离，具体为 e(g,R)式中，和表示重建模型和基准模型，和分别表示和中的任意一点，表示到的最短距离，表示到的最短距离

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糖尿病多发性神经病的一种疼痛易化机制

对每个被试的静息和热刺激下的绝对CBF时间序列，使用混合效应模型进行平均，得到各被试两种条件下的单张脑血流图像，这些脑血流图像被用来进行组间比较。（3）相关分析。...图A：总结了从每位参与者的7天疼痛日记中得出的平均疼痛强度和疼痛在身体上的位置。两组患者糖尿病相关神经性疼痛均为红色，非神经性疼痛均为灰色.。图B：散点图和每组QST参数的平均±95%CI的z分数。...在NP+中增强的vlPAG功能连接性。...(图A)用于测试vlPAG-rACC的功能连接性强度(扫描2)与患者行为(图B)和大脑(图C)对施加在脚上的热痛刺激而诱发的反应(扫描3)之间的关系的分析工作流程示意图。...这些数据表明，在NP+>非NP患者中，vlPAG-rACC连接强度也与热应激性CBF(Absolute cerebral blood flow)反应的大小呈正相关。

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学界 | UIUC & Zillow提出LayoutNet：从单个RGB图像中重建3D房间布局

选自arXiv 作者：Chuhang Zou等机器之心编译参与：Geek Ai、路近日，来自 UIUC 和 Zillow 的研究者在 arXiv 上发布论文，提出 LayoutNet——一种仅通过单张透视图或全景图就能估算室内场景...图 1. LayoutNet 根据单张等距柱状投影的全景图预测一个非长方体房间的布局。 LayoutNet 方法的工作流程包含三个步骤（如图 2 所示）。...这种对齐方式确保了墙与墙的边界是垂直的线，根据实验结果，该操作大大降低了误差。第二步，使用一个带有编码器-解码器结构和跳跃连接的卷积神经网络直接预测图像上的角（布局中的连接处）和边界的概率图。...图 2. 概述。LayoutNet 遵循编码器-解码器策略。网络的输入是单张 RGB 全景图和曼哈顿线图的级联。该网络将一同预测布局的边界和角落的位置。3D 布局参数损失使得预测准确率最大化提升。...论文链接： https://arxiv.org/abs/1803.08999 摘要：我们提出了一种根据单张图像预测房间布局的算法，它能够被推广到全景图、透视图、长方体布局和更一般化的布局中（如 L 形房间

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弥平仿真与现实的鸿沟：李飞飞、吴佳俊团队发布用于 Sim2Real 迁移的多感官物体数据集

对于每个网格单元，我们利用带有参数的 MLP 网络表征相应的物体部分。...接着，我们首先确定包含点 x 的网格单元的索引，然后查询相应的小 MLP，就可以得该点的 r 方向上的颜色和密度值：参考 KiloNeRF，我们使用了「基于蒸馏的学习」策略避免在渲染时产生伪影...在推理时，我们可以首先利用网络预测每个模态下的的增益，然后对利用网络预测出的增益和通过模态分析得到的频率、阻尼参数化的指数衰减正弦曲线求和，从而预测出物体的脉冲响应。...在这里，我们训练模型根据包含物体和/或物体表面的一系列触觉读数的单张 RGB 图像重建三维对象的形状。我们使用 PCN 网络作为该任务的测试平台。...在视觉方面，我们没有使用一系列局部触点图作为物体的部分观测数据，而是使用 ResNet-18 网络根据包含物体的单张图像中提取的全局特征来监督形状补全过程。

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使用自组织映射神经网络（SOM）进行客户细分|附代码数据

在身材上，高个的男性比小个的胖男性更接近高个头的女性，因为他们“相似”得多。 SOM热图典型的SOM可视化是“热图”。热图显示了变量在SOM中的分布。理想情况下，相似年龄的人应该聚集在同一地区。...R中的SOM 训练 R可以创建SOM和可视化。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集（行是样本，列是变量 # 在这里，我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data[, c(3,4,5,8)] ＃将带有训练数据的数据框更改为矩阵...通过可视化整个地图上的权重向量，我们可以看到样本和变量分布中的模型。权重向量的默认可视化是一个“扇形图”，其中为每个节点显示了权重向量中每个变量的大小的各个扇形表示。...并排显示的其他热图可用于构建不同区域及其特征的图片。 **SOM网格中具有空节点的热图** 在某些情况下，您的SOM训练可能会导致SOM图中的节点为空。

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【杂谈】有三AI知识星球最近都GAN了哪些内容？

作者/编辑言有三该模型包括两个生成器和两个判别器。生成器GE是一个表情生成器，输入带表情的关键点热图HE和无表情的正脸图IN，生成有表情的图IE。...生成器GN则相反，输入带表情的关键点热图HE和有表情的正脸图IE，生成无表情的图IN。...判别器D用于判别真实的三元组(I,H,I’)和生成的三元组(I,H,G(I))，其中I和I’代表的就是无表情和有表情的图。DE中I是无表情图，I’是有表情图，DN中则反之。...之后再通过把上妆图IBsrc和卸妆图IAref输入给之前的G，重新执行一次卸妆和上妆，得到两张重建图Irec_src和卸妆图Irec_ref。...Fast Face-swap是一个基于风格迁移的换脸模型，将被换脸图作为内容图，换脸图作为风格图，实现了单张图的人脸迁移。

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