第一次接触NMDS，看到的时候一脸懵逼，后来经过查阅资料学习，非度量多维尺度分析是一种将多维空间的研究对象（样本或变量）简化到低维空间进行定位、分析和归类，同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。适用于无法获得研究对象间精确的相似性或相异性数据，仅能得到他们之间等级关系数据的情形。其基本特征是将对象间的相似性或相异性数据看成点间距离的单调函数，在保持原始数据次序关系的基础上，用新的相同次序的数据列替换原始数据进行度量型多维尺度分析。换句话说，当资料不适合直接进行变量型多维尺度分析时，对其进行变量变换，再采用变量型多维尺度分析，对原始资料而言，就称之为非度量型多维尺度分析。其特点是根据样品中包含的物种信息，以点的形式反映在多维空间上，而对不同样品间的差异程度，则是通过点与点间的距离体现的，最终获得样品的空间定位点图，理解起来有点难度，我还是比较喜欢实践操作。分析过程如下：
大数据文摘授权转载自机器人大讲堂 机械手作为代替或辅助人手实现灵巧操控的机器人系统，在机器人辅助操控领域有着举足轻重的地位，其功能与性能往往决定了整体系统的服务水平。 现有机械手种类繁多，主要体现在结构特征、换能原理和传动方式不尽相同。然而，由于能量转换原理和运动传递策略的限制，现有机械手多在动作精度、电磁兼容性和结构紧凑性方面存在诸多局限，例如，电磁驱动式机械手电磁兼容性较差，软体式机械手动作精度较差。因此，如何寻找新换能原理的机械手驱动模式，如何设计更高效和更精密的传动机构，甚至完全摒弃传动机构成
前几天，我在「大数据分析和人工智能」公众号主理人邓凯的朋友圈，看到下面这张图片：
通常情况下，具有物理、数学、科学、工程、会计或计算机科学等学科背景的人，需要的时间相对更少。具体所需的时间取决于你的专业背景以及个人能够投入多少的精力和时间。
在生活中工作中，我们经常使用Excel用于储存数据，Tableau等BI程序处理数据并进行可视化。我们也经常使用R、Python编程进行高质量的数据可视化，生成制作了不少精美优雅的图表。
编辑：闻菲 【新智元导读】日前，腾讯AI Lab在国际最大、最难的人脸检测平台WIDER FACE与热门人脸识别平台MegaFace多项评测指标获得第一，刷新了行业纪录。研究人员表示，通过有针对的优化，这些模型都可以投入实用，并且与竞赛中表现出的性能基本齐平。 人脸检测是让机器找到图像视频中所有人脸并精准定位其位置信息，是人脸识别的前提和基础。由于视角、光照、遮挡、姿态、年龄变化等复杂因素的干扰与影响，真实场景下的人脸检测与识别问题一直极具挑战。优秀的人脸技术在政务、金融、安防等领域都具有极高应用价值。 日
💡💡💡本文属于原创独家改进：2023年全新注意力大派送，内涵多尺度空洞注意力、大型分离卷积、多尺度双视觉、可变形大核注意力、通道优先卷积注意力、多维协作注意、可变形自注意力、EMA，喜迎1024，创新度十足适合科研
论文标题：《SCRDet: Towards More Robust Detection for Small, Cluttered and Rotated Objects》
Surf算法的原理
导读 为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 回首2022年，清华大学大数据能力提升项目取得了丰硕的成果，同学们将课程中学到的数据思维和技能成功
数字孪生(Digital Twin)作为践行智能制造、工业4.0、工业互联网、智慧城市等先进理念的使能技术与手段，近期备受学术界和企业界关注，尤其是数字孪生的落地应用更是关注热点。模型是数字孪生的基础与核心，而传统数字孪生三维模型已无法满足现阶段技术发展与应用需求。在此背景下，为推动数字孪生技术在相关领域和行业的进一步应用，在数字孪生车间研究过程中，提出了数字孪生五维模型的概念，以适应新需求。基于前期相关研究，在进一步阐述数字孪生五维模型后，结合相关合作企业实际应用需求，重点探讨了数字孪生五维模型在卫星/空间通信网络、船舶、车辆、发电厂、飞机、复杂机电装备、立体仓库、医疗、制造车间、智慧城市10个领域的应用思路与方案，以期为相关领域践行数字孪生理念与技术提供参考。
机器之心报道 参与：吴欣 据机器之心消息，腾讯 AI Lab 在大型人脸检测平台 WIDER FACE 与人脸识别平台 MegaFace 的多项评测指标中荣膺榜首，刷新行业纪录。此外，腾讯 AI Lab 已通过 arXiv 平台发表论文公开部分技术细节。 人脸检测是让机器找到图像视频中所有人脸并精准定位其位置信息，人脸识别是基于人脸图像自动辨识其身份，两者密切相关，前者是后者的前提和基础。在研究上，由于视角、光照、遮挡、姿态、年龄变化等复杂因素的干扰与影响，真实场景下的人脸检测与识别问题一直是
它的全名叫做 Statistical Machine Intelligence and Learning Engine，是一个快速、全面的机器学习系统。
今天给大家介绍由英国欣克斯顿，欧洲生物信息学研究所Ricard Argelaguet等人在《Nature Biotechnology》上发表了一篇名为“Computational principles and challenges in single-cell data integration”的综述。文中作者介绍了支持单细胞数据集成技术的基本概念，并讨论了用于链接不同数据集的锚的替代选择。此外，作者还回顾了单细胞数据集成策略的既定原则，局限性和诊断性，并强调了单细胞性状遗传分析方法和分子层间调控依赖性推断方法之间的相似性。最后，作者将基本的数据整合概念扩展到更具挑战性的未来应用，包括单细胞组学数据与物理维度(如空间和时间)的整合以及为个性化医疗构建人类变异参考图谱。
深度学习技术被广泛应用于各种流量分析系统，如网络入侵检测系统、概念漂移流量检测系统、流量多分类系统等。然而深度学习在面对攻击数据时易受数据扰动影响，这将导致流量分析器的检测性能下降。本篇研究集中解决基于深度学习模型的鲁棒性认证问题。
据介绍，DeepFashion2 Challenge是基于DeepFashion1和DeepFashion2 公开数据集基础上的计算机视觉领域技术竞赛。今年的比赛分为两个赛道，服饰关键点估计及服饰检索（Clothes Retrieval）。
作者 | James Vincent 等 编译 | 夕颜、Monanfei 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）
还是利用房价模型的例子，增加了更多的特征，比如：房间楼层、房间数量、地理位置等，构成了一个含有多个变量的模型
随着样本制备技术和显微成像技术的快速发展，细胞图像的定量处理和分析在医学和细胞生物学等领域中发挥着重要作用。基于卷积神经网络（CNN），通过神经网络训练可以学习不同细胞图像的特征信息，具有较强的泛化性能。两阶段R-CNN系列及其一阶段变体是经典的基于CNN的实例分割任务框架。
今天为大家介绍的是来自Yutaka Akiyama团队的一篇论文。环状肽具有许多优异的特性，如高结合亲和力、毒性小以及应对复杂蛋白靶点的潜力。然而，它们在药物领域的应用受到了其低膜透过性的限制——这是口服生物利用度和细胞内靶向的一个重要指标。
Feature scaling，常见的提法有“特征归一化”、“标准化”，是数据预处理中的重要技术，有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好。谈到feature scaling的必要性，最常用的2个例子可能是：
这篇文章会从 FAIR 在基本模块上的创新开始，谈到 CNN，再到 one-shot 物体检测。之后会讲实例分割的创新。最后聊聊依靠弱半监督模型来扩展实例分割。 AI 科技评论按：本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题 Recent FAIR CV Papers - FPN, RetinaNet, Mask and Mask-X RCNN，作者为 Krish。 翻译 | 李石羽 林立宏 整理 | 凡江 特征金字塔网络 特征金字塔网络 (FPN) [1] 发表在 2017 年的 CVPR 上。如果你
基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能，然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法，下面做个简要的综述。多元统计的特殊应用在CRNA的其它任务列表（task view）里也会提及，如：排序（ordination）会在Environmetrics（http://cran.r-project.org/web/views/Environmetrics.html）里说到；有监督的分类方法能在MachineLearning（http://cran.r-project.org/web/views/Machi
数据分析挖掘体系可分为数据预处理、分析挖掘、数据探索、数据展现和分析工具。 ▌数据预处理 •数据预处理包含数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约几种方法。 •而数据清洗包括缺失值处理和异常值处理； •数据集成包括同名同义、异名同义、单位不统一的实体识别和冗余性识别。 •数据变化包括函数变换、规范化、连续属性离散化、属性沟通和小波变换。 •数据规约包括属性规约和数值规约。 ▌分析挖掘 •分析挖掘的内容就多了。包括假设检验、方差分析、回归分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析、对应分析、多维
多维标度（Multidimensional scaling，缩写MDS，又译“多维尺度”）也称作“相似度结构分析”（Similarity structure analysis），属于多重变量分析的方法之一，是社会学、数量心理学、市场营销等统计实证分析的常用方法。
本文介绍如何使用python实现多变量线性回归，文章参考NG的视频和黄海广博士的笔记 现在对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为（ x1,x2,...,
4.1 多维特征（Multiple Features） 目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征， 例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为（x
>source("https://bioconductor.org/biocLite.R")
以图像分类任务为例，在表5.1所示卷积神经网络中，一般包含5种类型的网络层次结构：
数字孪生因建模仿真技术而起、因传感技术而兴，并将随着新一代信息技术群体突破和融合发展而发展壮大。业界对数字孪生定义各不相同：
本文解读了一项数据预处理中的重要技术——特征归一化，提出并解答了5个相关问题，同时分析了相关方法和适用场景。
来源：深度学习爱好者、极市平台https://blog.csdn.net/blogshinelee/article/details/102875044本文约4300字，建议阅读8分钟本文探索对于feature scaling中最常使用的Standardization。 写在前面 Feature scaling，常见的提法有“特征归一化”、“标准化”，是数据预处理中的重要技术，有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好。谈到feature scaling的必要性，最常用的2个例子可能是： 特
【新智元导读】华中科技大学（苏州）脑空间信息技术研究院启动在即，旨在使工业级高分辨率脑图成为神经科学的标准工具。这一项目由华中科技大学生物医学成像研究者骆清铭领导。骆清铭自称为一个“脑空间信息学家”，并建立了该研究院的高速脑成像系统。骆清铭表示，研究院还将绘制人类脑图，并计划成为一个国际性研究中心，帮助研究人员绘制神经元连接图谱，其应用领域包括阿尔茨海默病研究和受大脑启发的人工智能项目等。后附该“脑空间信息计划”的详细介绍。 为了绘制“千回百转”的大脑神经元回路，神经科学家们可谓煞费苦心，不过很快他们将看到
上节课我们主要介绍了深度神经网络的优化算法。包括对原始数据集进行分割，使用mini-batch gradient descent。然后介绍了指数加权平均（Exponentially weighted averages）的概念以及偏移校正（bias correction）方法。接着，我们着重介绍了三种常用的加速神经网络学习速度的三种算法：动量梯度下降、RMSprop和Adam算法。
高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的，比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。
Retinex这个词是由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex) 两个词组合构成的。Retinex理论主要包含了两个方面的内容：物体的颜色是由物体对长波、 中波和短波光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的；物体的色彩不受光照 非均匀性的影响,具有一致性 。
高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础
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作者：yangxue（论文一作） https://zhuanlan.zhihu.com/p/107400817 本文已由原作者授权，不得擅自二次转载
在 TensorFlow 中用 tensor 数据结构来代表所有的数据, 计算图中, 操作间传递的数据都是 tensor。
1、一般认为， “数字孪生"是充分利用物理模型和物联网传感器采集的全生命周期的运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体对象的全生命周期过程。
“iMeta” 是由威立、肠菌分会和本领域数百位华人科学家合作出版的开放获取期刊，主编由中科院微生物所刘双江和荷兰格罗宁根大学傅静远教授担任。目的是发表原创研究、方法和综述以促进宏基因组学、微生物组和生物信息学发展。目标是发表前10%(IF>15)的高影响力论文。期刊特色包括视频投稿、可重复分析、图片打磨、青年编委、前3年免出版费、50万用户的社交媒体宣传等。第一期于2022年2月正式发布。
Brian Green教授使用VR来将完整的理论物理模型解释为VR对象。 理工科学术上研究的问题有时候很抽象，很难以传统的方式描绘清楚。最近，美国哥伦比亚大学的物理学家Brian Greene利用VR
Artificial Intelligence Chemistry是Elsevier新发行一本经过同行评审的开放获取期刊（ISSN: 2949-7477）。
前言：主要是从理解降维和用R实现降维这两个层面上来阐述，具体的算法还需要感兴趣的小伙伴另外了解。
高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础、线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的，比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。
本文分享 NeurIPS 2021 论文『Aligning Pretraining for Detection via Object-Level Contrastive Learning』MSRA提出对象级对比学习的目标检测预训练方法！性能SOTA！
由于未知的降雨模式，单图像去噪相当具有挑战性。现有的方法通常对降雨模型做出特定的假设，这些假设很难涵盖现实世界中的许多不同情况，这使得它们不得不采用复杂的优化或渐进式重建。然而，这严重影响了这些方法在许多效率关键应用中的效率和有效性。为了填补这一空白，在本文中，我们将单图像去噪视为一个通用的图像增强问题，并最初提出了一种无模型的去噪方法，即Ef finicientDeRain，它能够在10ms内（即平均约6ms）处理降雨图像，比最先进的方法（即RCDNet）快80多倍，同时实现类似的去噪效果。我们首先提出了一种新颖的逐像素膨胀滤波器。 特别是，用从核预测网络估计的逐像素核对雨天图像进行滤波，通过该网络可以有效地预测每个像素的合适的多尺度核。然后，为了消除合成数据和真实数据之间的差距，我们进一步提出了一种有效的数据增强方法（即RainMix），该方法有助于训练网络进行真实的雨天图像处理。我们对合成和真实世界的降雨数据集进行了全面评估，以证明我们的方法的有效性和效率。
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