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2009 年，Marc Van Droogenbroeck 等人提出了一种新的背景建模法： ViBe（Visual Background Extractor）算...
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MOG2背景建模方法发表于2004年，由Zoran Zivkovic提出，MOG2的改进过程大致是，单高斯背景建模，混合高斯背景建模，MOG到MOG2。
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Context-Aware Network Embedding for Relation Modeling 论文：http://www.aclweb.org/anthology/P17-1158 创新点
VAIN: Attentional Multi-agent Predictive Modeling[J]. arXiv preprint arXiv:1706.06122, 2017.
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文章目录 1 Uplift Modeling与reponse model模型的差异 1.1 增益模型与响应模型的差异 1.2 增益模型与响应模型的混淆 1.3 业务疑问与需求 1.3.1 多维度建模 1.3.2 在一个预测模型上再做uplift modeling相当于是在下单意愿高的用户中再筛选persuadable用户，其实实践上没有太大必要。 传统的response model以转化为多分类问题解决，但uplift modeling难以简单转化为多分类问题。 此外，个性化广告推送也依赖长期和短期的用户行为特征构建。 4 实践案例 4.1 优惠券发放Demo 【智能营销增益模型（Uplift Modeling）的原理与实践】一文案例 这里有一个优惠券发放的例子 。 4.4 如何选择最佳的Uplift值 参考文章：用机器学习来提升你的用户增长：第八步，Uplift模型 使用文章数据：karamanbk/data.csv 在这个例子中，类别的映射如下，多分类模型:
文献阅读：Should You Mask 15% in Masked Language Modeling? 1. 内容简介 2.
Spatiotemporal Modeling for Crowd Counting in Videos ICCV2017 针对视频人群密度估计问题，这里主要侧重视频中的 temporal information
我们把这种基于种子用户进行相似人群扩展的过程称之为 「look-alike modeling」。所以，look-alike 并不是某种特定的算法，而是一类建模方法的统称。 几种上了规模的模型：spark-ALS，itemCF等 结合业务来看，也有一些场景/活动促销非常特殊，需要结合时点，需要单独建模，可见[1.1.6] ---- 文章目录 1 阿里技术 Look-aLike Modeling Lookalike 在爱奇艺广告投放中的应用 8.1 基于标签选择的Lookalike算法 8.2 基于机器学习的Lookalike算法 9 参考文献 ---- 1 阿里技术 Look-aLike Modeling 「Campaign-Agnostic Expansion」 框架主要是利用实体进行扩展，比如 Data Mining 可以扩展到 Big Data 和 Machine Learning。
Caffe2 - (三十) Detectron 之 modeling - 模型_heads 1. fast_rcnn_heads.py fast_rcnn_heads.py 里给出了用于 classification future__ import print_function from __future__ import unicode_literals from core.config import cfg from modeling.generate_anchors import generate_anchors from utils.c2 import const_fill from utils.c2 import gauss_fill import modeling.FPN from core.config import cfg from utils.c2 import const_fill from utils.c2 import gauss_fill import modeling.ResNet from core.config import cfg from utils.c2 import const_fill from utils.c2 import gauss_fill import modeling.ResNet
Modeling, Control and Human-In-The-Loop Stability Analysis of an Elastic Quadrotor (eess.SY) 本文介绍了用于推导柔性四旋翼运动混合方程的分析框架 Modeling, Control and Human-In-The-Loop Stability Analysis of an Elastic Quadrotor.pdf
Caffe2 - (三十一) Detectron 之 modeling - FPN 与 optimizer 1. __ import unicode_literals import collections import numpy as np from core.config import cfg from modeling.generate_anchors import generate_anchors ## from utils.c2 import const_fill from utils.c2 import gauss_fill import modeling.ResNet core.config import cfg import utils.c2 as c2_utils logger = logging.getLogger(__name__) def build_data_parallel_model
这篇文章将详细介绍北航老师发表在RAID 2020上的论文《Cyber Threat Intelligence Modeling Based on Heterogeneous Graph Convolutional 原文标题：Cyber Threat Intelligence Modeling Based on Heterogeneous Graph Convolutional Network 原文作者：Jun GAN的前世今生（Goodfellow） [AI安全论文] 04.NLP知识总结及NLP论文撰写之道——Pvop老师 [AI安全论文] 05.RAID-Cyber Threat Intelligence Modeling 异构威胁智能建模（Heterogeneous Threat Intelligence Modeling） 使用异构信息网络来建模不同类型的IOC，引入各种元路径捕获异构IOC之间的相互依赖关系，描述更全面的网络威胁事件概况 讨论 Data Availability Model Extensibility High-level Semantic Relations Security Knowledge Reasoning Ⅶ
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