深度神经网络通常对离线采集的图像（标记的源数据）进行训练，然后嵌入到边缘设备中，以测试从新场景中采集的图像（未标记的目标数据）。在实践中，这种模式由于域转移而降低了网络性能。近年来，越来越多的研究者对无监督领域适应（UDA）进行了深入研究，以解决这一问题。
「异策略学习的潜力依然很诱人，但实现它的最佳方式依然是个谜。」—Sutton & Barto（两人为《强化学习导论》一书的作者）
作者：Sandeep Bhupatiraju 剧透警告：摩斯电码并不需要破解。它很有用，因为消息可以使用这些代码以最少的设备发送，并且我说它不需要破解，因为代码是众所周知的，点和破折号的组合并不是什么秘密。但是，从理论上讲，它是一种替代密码（substitution cipher）， 每个字母（和每个数字）的每个字母都有一些使用点和破折号的表示形式，如下所示。 让我们暂停我们的怀疑，并假设我们收到摩尔斯电码的消息，但我们不知道如何阅读它们。假设我们还有一些代码的例子及其相应的单词列表。现在，
如上图所示，有时候我们做训练的时候，会得到测试集的准确率或者验证集的准确率高于训练集的准确率，这是什么原因造成的呢？经过查阅资料，有以下几点原因，仅作参考，不对的地方，请大家指正。
距离度量学习(DML)已成功地应用于目标分类，无论是在训练数据丰富的标准体系中，还是在每个类别仅用几个例子表示的few-shot场景中。在本文中，我们提出了一种新的DML方法，在一个端到端训练过程中，同时学习主干网络参数、嵌入空间以及该空间中每个训练类别的多模态分布。对于基于各种标准细粒度数据集的基于DML的目标分类，我们的方法优于最先进的方法。此外，我们将提出的DML架构作为分类头合并到一个标准的目标检测模型中，证明了我们的方法在处理few-shot目标检测问题上的有效性。与强基线相比，当只有少数训练示例可用时，我们在ImageNet-LOC数据集上获得了最佳结果。我们还为该领域提供了一个新的基于ImageNet数据集的场景benchmark，用于few-shot检测任务。
本文介绍一篇由浙江大学侯廷军教授、谢昌谕教授和之江实验室陈广勇研究员团队联合发表的关于分子生成方法的论文。受凝聚态物质和统计物理学多尺度建模研究的启发，作者提出了一种以蛋白质口袋为条件的三维分子生成模型ResGen。该模型采用并行多尺度建模策略，可以捕捉到蛋白靶点与配体间更高层次的相互作用，并实现更好的计算效率。与目前最优（SOTA）方法相比，ResGen生成的分子具有更合理的化学结构，并拥有更好的靶点亲和能力。
【引子】用户的隐私保护涉及多个方面，用户行为的隐私保护更是一个难点。周末读了一篇论文，https://cacm.acm.org/magazines/2010/4/81501-private-information-retrieval/fulltext，涉及了很多数学上的方法和概念，很是费劲，隐私信息检索会过犹不及么？企业这么做的动力在哪里呢？
一般情况下我们都是使用折线图绘制和监控我们的损失函数， y 轴是损失函数的值，x 轴是训练的轮次。这种情况下我们只有损失函数空间的一维视图，并且只能看到小范围的参数梯度。
大家好,上周我着重研究了对于聚类分析的一些基础的理论的知识学习,比如包括公式的推导,距离求解的方法等方面,这一周我结合资料又对系统聚类分析法和动态聚类分析法进行了一些学习,希望通过这一篇文章可以来对这两种方法来进行比较,依次来更好地学习. 一:系统聚类分析 1:系统聚类一次形成以后就不能再改变,所以这就需要我们在第一次分析的时候就要比较的准确,因此我们也需要准确率更高更优秀的分类方法. 2:相应的计算量可能会很大,比如说Q型系统聚类法的聚类的过程就是在样本间距离矩阵的计算上进行加深从而进行的. 3:当样本
【新智元导读】本文是美国国家研究院健康临床中心（NIH-CC）吕乐在GTC DC上的演讲整理，主题有关利用深度学习和深度神经网络进行医学影像分析。 放射医学中的深度神经网络：预防和精确医学的角度 深度
•我们要实现一个完全的AP系统。即集群中只有一个节点存活，也能向外提供服务。在此基础上，我们如何保证数据最终一致性？•在一个庞大的集群中，对某个数据修改后，如何同步到其他节点？•在一个去中心化的集群中，各节点都是对等节点。如何同步数据，使保证各节点数据达到一致？
共表达基因的寻找是转录组分析的一个部分，样品多可以使用WGCNA，样品少可直接通过聚类分析如K-means、K-medoids (比K-means更稳定)或Hcluster或设定pearson correlation阈值来选择共表达基因。 下面将实战演示K-means、K-medoids聚类操作和常见问题：如何聚类分析，如何确定合适的cluster数目，如何绘制共表达密度图、线图、热图、网络图等。 获得模拟数据集 MixSim是用来评估聚类算法效率生成模拟数据集的一个R包。 library(MixSim)
Deep Learning Recommendation Model for Personalization and Recommendation Systems
图形用户界面（GUI）是为用户交互提供灵活性的界面。它的交互性使我着迷。应用程序越吸引人，游戏开发就越好。
导读：相信每个人都会被卡哇伊的二次元妹子萌到，我们很多人也可能梦想自己创作二次元人物，但奈何技艺不精、功力不足，得到的结果往往无法达到我们的期望。现在人工智能来帮你了！近日，来自复旦大学、纽约州立大学
选自BAIR 作者：Samaneh Azadi 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、路 近日，BAIR 发布博客提出 MC-GAN（Multi-Content GAN），可以快速生成相同风
sysbench是一个模块化的、跨平台、多线程基准测试工具，主要用于评估测试各种不同系统参数下的数据库负载情况。项目地址：http://github.com/akopytov/sysbench
实际上写完了这个全网最好的差异分析代码：免费的数据分析付费的成品代码 我就可以收工用来，但是永远不能低估粉丝的疑惑数量，任何一个细节都会被拿出来剖析。
选自makegirlsmoe 作者：Yingtao Tian 机器之心编译 参与：Pandas（经原作校对） 相信每个人都会被卡哇伊的二次元妹子萌到，我们很多人也可能梦想自己创作二次元人物，但奈何技艺不精、功力不足，得到的结果往往无法达到我们的期望。现在人工智能来帮你了！近日，来自复旦大学、纽约州立大学石溪分校和同济大学的一些研究者打造了一个基于 GAN 的动漫人物面部图像生成器，并且还开放了一个网页版本。研究者近日发表了一篇博客对该项研究进行了介绍。 论文地址：https://makegirlsmoe.g
MidReal 可以根据用户提供的情景描述，生成对应的小说内容。情节的逻辑与创造力都很优秀。它还能在生成过程中生成插图，更形象地描绘你所想象的内容。互动功能也是亮点之一，你可以选择想要的故事情节进行发展，让整体更加贴合你的需求。
在生态学研究领域，广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Models，简称GLMMs）是一种强大的统计工具，能够同时处理固定效应和随机效应，从而更准确地揭示生态系统中复杂关系的本质（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
作者：Simon Kornblith、Jonathon Shlens、Quoc V. Le
假设检验的功效定义为假设原假设为假，检验拒绝原假设的概率。换句话说，如果一个效应是真实的，那么分析判断该效应具有统计显着性的概率是多少？
我们理解了内存IO的内部实现过程，知道了内存的随机IO比顺序IO要慢，并对延迟时间进行了大概的估算。那么我们今天来用代码的方式来实践一下，看看在我们的项目工程中，内存访问的在不同的访问场景下延时究竟是个什么表现。
首先，我们创建一组随机圆，位于边界正方形的中心部分，较小的圆比较大的圆更常见。我们将圆的大小表示为面积。
挑战赛提供 200 名受试者，这项挑战的目标是量化或分割来自患有心房颤动的患者的 LGE MRI 的左心房壁的心肌病理（疤痕）。挑战赛提供了在真实临床环境中从患有心房颤动 (AF) 的患者身上采集的 194 (+) 个 LGE MRI。它旨在为各种研究创造一个公开和公平的竞争。AF 是临床实践中观察到的最常见的心律失常，发生率高达 1%，并且随着年龄的增长而迅速上升。使用肺静脉 (PV) 隔离技术的射频导管消融已成为治疗 AF 患者最常用的方法之一。疤痕的位置和范围为 AF 的病理生理学和进展提供了重要信息。晚期钆增强磁共振成像 (LGE MRI) 是一种有前途的技术，可以可视化和量化心房疤痕。许多临床研究主要关注左心房 (LA) 心肌瘢痕形成区域的位置和范围。
所有这些更改都要求数据、请求可以从一个节点转移到另一个节点。 将负载从集群中的一个节点向另一个节点移动的过程称为 再平衡（rebalancing）。无论哪种分区策略，分区rebalancing通常至少要满足：
导读：摆脱繁琐，追求高效。是开发者永远追求的目标。LangChain，虽号称多功能，但集成过多引发问题，逼人只用其代码。LangChain 给人带来的是，令人沮丧的声音，脆弱的 Agent 工作流，技术债务增加。简而言之，做自己的 Python 包比强行改造 LangChain 更好。本文作者开发了 simpleaichat，轻松与聊天应用交互，摆脱复杂，避免锁定。别误解，本文并不是攻击 LangChain，但更实际的解决方案是重新开始。技术复杂性与流行性之争是永恒的，早年是 React，今日是 ReAct。
机器之心原创 作者：Yanchen Wang 参与：panda 在本技术分析报告的第一部分《研学社·系统组 | 实时深度学习的推理加速和持续训练》，我们介绍了最近一些用于 DNN 推理加速的硬件和算法技术。在这第二部分，我们将基于最近一篇论文《在连续学习场景中对深度神经网络进行微调（Fine-Tuning Deep Neural Networksin Continuous Learning Scenarios）》探讨 DNN 连续学习，该论文的作者为 Christoph Kading、Erik Rodner
大数据学习有其特有的问题。具体来说，是计算问题。 如果我们有一个低方差的模型，增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有1亿条记录的训练集？
如果你关注了过去几个月中人工智能的爆炸式发展，那你大概率听说过 LangChain。
最近我们被客户要求撰写关于有限正态混合模型EM算法的研究报告，包括一些图形和统计输出。
数据增强是提高图像分类器精度的有效技术。但是当前的数据增强实现是手工设计的。在本论文中，我们提出了AutoAugment来自动搜索改进数据增强策略。我们设计了一个搜索空间，其中一个策略由许多子策略组成，每个小批量的每个图像随机选择一个子策略。子策略由两个操作组成，每个操作都是图像处理功能，例如平移，旋转或剪切，以及应用这些功能的概率。我们使用搜索算法来找到最佳策略，使得神经网络在目标数据集上产生最高的验证准确度。我们的方法在ImageNet上获得了83.5％的top1准确度，比之前83.1％的记录好0.4％。在CIFAR-10上，我们实现了1.5％的错误率，比之前的记录好了0.6％。扩充策略在数据集之间是可以相互转换的。在ImageNet上学到的策略也能在其他数据集上实现显著的提升。
（友情提示：RN学习，从最基础的开始，大家不要嫌弃太基础，会的同学请自行略过，希望不要耽误已经会的同学的宝贵时间） 今天在讲解Flexbox之前，我们先讲解一下高度和宽度的问题。因为Height and Width的问题很简单，就不单独写一篇文章了。顺带说一下即可。 Height and Width 一个组件的高度和宽度，决定了它在屏幕上显示的大小。 固定尺寸 最简单的设置组件的尺寸的方法就是通过添加一个固定的宽度和高度。所有尺寸大小在React Native没有单位的,代表着独立的像素密度。 官网例子 i
深度学习在许多情况下都涉及优化。例如，模型中的进行推断(如PCA)涉及求解优化问题。我们经常使用解析优化去证明或设计算法。在深度学习涉及到的诸多优化问题中，最难的是神经网络训练，甚至是几百台机器投入几天到几个月来解析单个神经网络训练问题，也是很常见的。因为这其中的优化问题很重要，代价也很高，因此研究者们开发了一组专门为此设计的优化技术。下面关注一类特定的优化问题：寻找神经网络上的一组参数 ，它能显著的降低代价函数 ，该代价函数通常包括整个训练集上的性能评估和额外的正则化。
实际上，faker库的设计目的是将provider对象分离为faker对象的“插件”。FAKER可以添加一个又一个Provider对象。provider对象为faker对象提供了生成特定数据的核心实现。Faker就相当于是一个生成器。它的生成功能依赖于什么？Provider为faker提供生成特定数据的能力。
本文介绍一项由欧洲生物信息学研究所欧洲分子生物学实验室、瑞典斯德哥尔摩大学生命科学实验室以及瑞典斯德哥尔摩大学生物化学与生物物理系联合发表于nature structural & molecular biology的研究工作。作者探究了深度学习方法在预测人类蛋白质相互作用结构上的最新进展以及局限性，探讨了界面残基中潜在的调控机制，并介绍了使用预测的二元复合物构建多聚体的案例，拓展了我们对人类细胞生物学的理解。
Mosaic数据增强提出的作者也是来自Yolov5团队的成员，不过，随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接，对于小目标的检测效果还是很不错的。
现有的深度卷积神经网络(CNNs)需要一个固定大小的输入图像(如224×224)。这一要求是“人为的”，可能会降低对任意大小/尺度的图像或子图像的识别精度。在这项工作中，我们为网络配备了另一种池化策略，“空间金字塔池”，以消除上述要求。这种新的网络结构称为SPP-net，可以生成固定长度的表示，而不受图像大小/比例的影响。金字塔池对物体变形也有很强的鲁棒性。基于这些优点，SPP-net一般应改进所有基于cnn的图像分类方法。在ImageNet 2012数据集中，我们证明了SPP-net提高了各种CNN架构的准确性，尽管它们的设计不同。在Pascal VOC 2007和Caltech101数据集中，SPP-net实现了最先进的分类结果使用单一的全图像表示和没有微调。在目标检测中，spp网络的能力也很重要。利用SPP-net算法，只对整个图像进行一次特征映射计算，然后将特征集合到任意区域(子图像)，生成固定长度的表示形式，用于训练检测器。该方法避免了卷积特征的重复计算。在处理测试图像时，我们的方法比R-CNN方法快24-102×，而在Pascal VOC 2007上达到了更好或相近的精度。在2014年的ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)中，我们的方法在所有38个团队中目标检测排名第二，图像分类排名第三。本文还介绍了本次比赛的改进情况。
ImageNet预训练的ResNet50s是目前提取图像表示的行业标准。BigTransfer（BiT）论文中分享的模型，即使每个类别只有几个例子，也能获得不错的效果，而且在许多任务中都取得了优于ResNet50s表现。
支持现代浏览器、IE 使用 Babel、Node.js 和 React Native。
Keras官方文档中给出的解释是：“简单说，epochs指的就是训练过程接中数据将被“轮”多少次”
摘要 研究主要贡献是通过非常小的3x3卷积核的神经网络架构全面评估了增加深度对网络的影响，结果表明16-19层的网络可以使现有设置的网络性能得到显著提高
在这项工作中，我们研究了卷积网络深度对其在大规模图像识别设置中的准确性的影响。我们的主要贡献是使用一个非常小的(3×3)卷积滤波器的架构对增加深度的网络进行了全面的评估，这表明通过将深度提升到16-19个权重层，可以显著改善先前的配置。这些发现是我们提交的ImageNet挑战赛的基础，我们的团队在定位和分类方面分别获得了第一名和第二名。我们还表明，我们的表现可以很好地推广到其他数据集，在这些数据集上，他们可以获得最先进的结果。我们已经公开了两个性能最好的ConvNet模型，以便进一步研究如何在计算机视觉中使用深度视觉表示。
自从我们在伦敦互联数据中心(Connected Data London)的演讲以来，我已经与许多拥有图数据的研究团队进行了交谈，他们希望对图进行机器学习，但不确定从哪里开始。
通过使用优化的数据增强方法，在CIFAR-10、CIFAR-100、SVHN和ImageNet上得到了目前最好的结果。您可以从这里找到和使用它们。
【导读】目标检测是计算机视觉的重要组成部分，其目的是实现图像中目标的检测。YOLO是基于深度学习方法的端到端实时目标检测系统(YOLO:实时快速目标检测)。YOLO的升级版有两种:YOLOv2和YOL
联邦学习（Federated Learning）是人工智能的一个新的分支，这项技术是谷歌于2016年首次提出，本篇论文第一次描述了这个概念！
腰痛（LBP）是导致残疾的重要原因，也是一个主要的社会医疗保健问题。腰痛常用的诊断和治疗决策工具之一是腰椎磁共振成像（MRI）。在过去的几十年里，腰痛患者MRI的使用大幅增加。自动图像分析有可能减轻放射科医生和脊柱外科医生增加的工作量，并通过实现更客观和定量的图像解释来提高MRI的诊断价值。然而，为了有效地评估复杂的多因素疾病，如LBP，自动分析必须理解脊柱的多个解剖元素，包括椎骨、椎间盘（IVD）和椎管。因此，用于分割这些结构的鲁棒自动算法至关重要。
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