金磊 梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT的火，让全球概念股开启狂飙模式。 单是在国内资本市场，像百度、科大讯飞、云从等一众AI企业，可谓是一路“大写”的涨涨涨。 甚至是像搞手写识别、OCR的汉王科技都能连拉5个涨停板，引得不少网友直呼“这都能扯上关系”…… 但是家人们，正所谓“没有最意外，只有更意外”，还有更令你意想不到的企业也要插足ChatGPT了—— 造车！ 啊这……一个对话机器人，现在都厉害到可以造车了吗？？？ 造车，如何AIGC？ 首先要说明的是，AI造车并非指
药物发现和开发对制药业和患者具有巨大的潜在利益。预测药物-靶标亲和力 (DTA) 有利于加速药物发现。图神经网络 (GNN) 已广泛用于 DTA 预测。然而，现有的浅层 GNN 不足以捕捉化合物的全局结构。此外，基于图的 DTA 模型的可解释性高度依赖于图注意力机制，无法揭示分子中每个原子之间的全局关系。
今天应该是“计算机视觉战队”人脸专集的第2期，我们主要涉及目标检测与识别，主要在人脸领域做更多的详解。
在人脸部分和轮廓周围的基准人脸关键点位置捕获了由于头部移动和面部表情造成的刚性和非刚性面部变形。
默认需要切 oracle 用户才可以用，命令su - oracle。 直接用 exp 命令会显示 command not found
公众平台长链接转短链接服务将升级为新域名mmbizurl.cn，原有w.url.cn仍可以正常访问，t.cn加了网址白名单，只允许政府和企业单位使用所以也不能用了 ，url.cn也不知道为什么不让用了，没有几个能用的了，更多说明点我查看，今天弄了个w.url.cn短链接口，分享一哈，测试可用。 之前也发过一个，这里一起引用学习一下吧
机器之心报道 编辑：泽南、蛋酱 未来的空中出租车究竟是无人机装上座位，还是直升机改为用电？各家都有不同的看法。 本周一，美国国家航空航天局 NASA 与北加州公司 Joby Aviation 开始了对电动垂直起降 (eVTOL) 飞机（通俗地称为「飞行汽车」）的测试。这次试飞是 NASA 全国范围测试行动的一部分，目的是观察这些实验飞机的运行情况，并确定它们对乘客是否安全。 基于城市通勤和旅游观光等领域蕴含的巨大市场潜力，全球已经出现了多家电动 eVTOL 飞行器的研发企业。Joby Aviation 成
随着移动互联网的发展，国内也涌现大大小小十几款视频直播app。以王思聪投资的17在2015年的爆红为代表，视频移动直播浮出水面，再到后来的映客、花椒、蜜友圈等等，直播自媒体时代的快速发展改变了人们传统的生活习惯和传统商业模式。
人脸关键点检测在安防、金融、娱乐等领域具有广泛的应用，可以说已经成为非常基础的算法，我们先来回顾一下它的发展历史，Tim Cootes & Chris Taylor 在 1995 提出了一种新的方法（Active Shape Model）开创了人脸关键点对齐的先河，ASM 引入了统计模型来解决对齐问题，紧接着三年之后，他俩在此基础上发展出了 Active Appreance Model，这个方法有很重的历史地位，要知道当时人脸对齐问题是个很棘手的事，传统的 CV 算法太粗暴，难以应付人脸这种高纬特征，AAM 之后算是进入了一个正确的方向，为后来神经网络方法奠定了基础，基本思想是 ASM 并没有考虑到纹理特征，只是对 landmark 训练了一个统计模型出来，AAM 进一步优化了 ASM，在回归的过程中加入了纹理特征，这样就解决了特征的泛化匹配的问题，使得人脸对齐更加鲁棒。20 年之后，在众多研究者不断推动下 2D 人脸对齐问题已经彻底解决了，算法也已经白菜化，随便在 github 都有大量的精度不错的开源项目。
本文对人脸对齐的综述，介绍了人脸对齐的定义、发展历程、方法、挑战和未来方向。主要包括人脸对齐的两种方法：生成方法和判别方法。生成方法包括基于形状的生成方法和基于纹理的生成方法，判别方法包括基于距离的判别方法和基于相似性的判别方法。生成方法具有较好的对齐效果，但计算复杂度较高；而判别方法计算复杂度较低，但效果相对较差。文章还介绍了人脸对齐的评估方法，包括基于距离的评估方法和基于相似性的评估方法。最后，文章探讨了人脸对齐的应用，包括人脸检测、人脸识别、人脸表情识别等。
交通标志检测对于无人驾驶系统来说是一项具有挑战性的任务，尤其是多尺度目标检测和检测的实时性问题。在交通标志检测过程中，目标的规模变化很大，会对检测精度产生一定的影响。特征金字塔是解决这一问题的常用方法，但它可能会破坏交通标志在不同尺度上的特征一致性。而且，在实际应用中，普通方法难以在保证实时检测的同时提高多尺度交通标志的检测精度。 本文提出了一种改进的特征金字塔模型AF-FPN，该模型利用自适应注意模块(adaptive attention module, AAM)和特征增强模块(feature enhancement module, FEM)来减少特征图生成过程中的信息丢失，进而提高特征金字塔的表示能力。将YOLOv5中原有的特征金字塔网络替换为AF-FPN，在保证实时检测的前提下，提高了YOLOv5网络对多尺度目标的检测性能。 此外，提出了一种新的自动学习数据增强方法，以丰富数据集，提高模型的鲁棒性，使其更适合于实际场景。在100K (TT100K)数据集上的大量实验结果表明，与几种先进方法相比，本文方法的有效性和优越性得到了验证。
导语 随便说说，其一，项目的原名是“CV移动交互应用的前后台框架”，为了高大上，起了个“云计算”；其二，这是动手写的第一篇，不过在规划里面第二篇，第一篇项目概述没想好；这篇文章主要来之IEEE的一篇文章，是CV算法实现方案的指导性综述。 1 概述 1.1 定义 头部姿态估计（Head Pose Estimate，HPE）：利用计算机视觉和模式识别的方法在数字图像中判断人头部的朝向问题；头部姿态估计是一个空间坐标系内识别头部的姿态方向参数,也就是，头部位置参数(x,y,z) 和方向角度参数(Yaw,Pitch
交通标志检测对于无人驾驶系统来说是一项具有挑战性的任务，特别是对于多尺度目标的检测和检测的实时性问题。在交通标志检测过程中，目标的尺度变化很大，会对检测精度产生一定的影响。
Boosted Regression Active Shape Models British Machine Vision Conference 2007
区位问题（Location Allocation Problem）是GIS 的经典问题之一, 主要应用于城市规划、空间配置、物流中心选址等领域。区位问题类型众多，可从静态或动态的需求、静态或动态的设施区位、离散或连续的地理空间和设施有无容量约束等等等等维度进行类型划分。 最常见的离散区位问题可一般化为p中值(p中位，p-median)、p中心(p-center)和覆盖集(set covering)问题。这些问题可形式化为整型线性规划(MIP)数学模型.
也许你想知道如何在实时视频聊天或者检测情绪的时候把有趣的东西放在脸上?我们可以利用深度学习以及一种较老的方法实现它。 过去，检测人脸及其特征（如眼睛、鼻子、嘴，甚至从它们的形态中获知情感）一项是极具挑
了解如何解决 Adobe Creative Cloud 桌面应用程序安装或更新失败的问题。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 源代码：https://arxiv.org/pdf/2112.08782.pdf 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 随着世界迈向第四次工业革命，电动车越来越普遍，但是路上的交通标志也五花八门，如果利用计算机视觉技术可以全部检测识别，那也是一大进步！ 一、前言 交通标志检测对于无人驾驶系统来说是一项具有挑战性的任务，特别是对于多尺度目标的检测和检测的实时性问题。在交通
人脸关键点检测今天正式告一段落，接下来我们会应关注同学的要求，分享一期人脸图像质量评估，有兴趣的可以一起来！
今天给大家带来一篇人脸识别中的脸型识别，不同的脸型适合的眼镜发型不同，那么计算机要如何基于人脸图像来确定脸型呢？
金磊 贾浩楠 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这年头，连造车都搞进元宇宙里去了？？？ 瞧，一位外国小哥头戴VR，手持设备，就开始了一通“谜之操作”： 一位中国的小姐姐与小哥哥，也在做类似操作。 看不懂？ 换个“世界的视角”，打开方式是这样的。 头戴VR设备，进入虚拟一个车库： 把一个汽车底盘拿过来，调整好合适的大小，跟车身做个“合体”： 而且换个车身的材质、颜色等等，也就是“弹指一挥间”的事儿。 没错，这就是在元宇宙里造车的过程。 △设计师在虚拟车库里的作品 不过如果以为这就完
ASM(Active Shape Model)早期的基于统计学习的人脸配准算法 AAM (active appearance model)是ASM的改进算法 CLM constrained local model CR级联回归 LBF (local binary feature)局部二元模式 ERT (ensemble of regression tree）集成回归树梯度提升的学习方法，并提出了提取有效像素差特征的距离先验。 ESR：提出了两阶段的学习策略和像素差特征，并通过随机蒛来回归人脸关键点的位置；
MP2315 是一款内置功率 MOSFET 的高频同步整流降压开关变换器。它提供了非常紧凑的解决方案，在宽输入范围内可实现 3A 连续输出电流，具有出色的负载和线性调整率。MP2315 在输出电流负载范围内采用同步工作模式以达到高效率。其电流控制模式提供了快速瞬态响应，并使环路更易稳定。全方位保护功能包括过流保护（OCP）和过温关断保护。MP2315 最大限度地减少了现有标准外部元器件的使用，采用节省空间的8-pin TSOT23 封装。
机器之心专栏 作者：余霆嵩 人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。 关键词： 人脸关键点；人脸特征点；人脸对齐；卷积神经网络 目录 一、引言 二、人脸关键点检测方法 2.1 ASM (Active Sha
人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。 关键词：人脸关键点；人脸特征点；人脸对齐；卷积神经网络 目录 一、引言 二、人脸关键点检测方法 2.1 ASM (Active Shape Models) 2.2 AA
16位汇编第六讲汇编指令详解第第三讲 1.十进制调整指令 1. 十进制数调整指令对二进制运算的结果进行十进制调整，以得到十进制的运算结果 2.
近期学习关键点检测相关内容，基于CNN的方法已经替代以往经典的方法（ASM,AAM等），于是乎得看看CNN是如何应用到关键点检测上的。
Summary：利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测（Facial Landmark Detection） Author： Amusi Date： 2018-03-20 Note： OpenCV3.4以及上支持Facemark PS：点击“阅读原文”，可以下载所有源码和模型，记得给star哦！ 教程目录 测试环境 引言 Facemark API Facemark训练好的模型 利用OpenCV代码进行实时人脸关键点检测 步骤 代码 实验结果 Reference 测试
Adobe Acrobat Pro DC将世界上最优秀的PDF解决方案提升到新高度，其配有直观触控式界面及强大的新功能，可以将任何纸质文件转换为可编辑的电子文件，用于传输、签署和分享。新工具中心可以更简单迅速的访问最常使用的工具。虽然这个软件功能强大，界面也很友好，但是我一般不用这个软件，原因很简单，这个软件太臃肿了，有一些替代品能实现功能，且体积小很多，之后再给大家分享。今天给大家带来这款软件的安装包与安装教程！
这是使用 USB 闪存驱动器的间谍攻击，也是针对全球各行业垂直领域的公共与私营部门的攻击行动。攻击者使用 USB 闪存驱动器加载 SOGU 恶意软件，来窃取主机的敏感信息。
人脸关键点检测是人脸识别和分析领域中的关键一步，它是诸如自动人脸识别、表情分析、三维人脸重建及三维动画等其它人脸相关问题的前提和突破口。近些年来，深度学习方法由于其自动学习及持续学习能力，已被成功应用到了图像识别与分析、语音识别和自然语言处理等很多领域，且在这些方面都带来了很显著的改善。因此，本文针对深度学习方法进行了人脸关键点检测的研究。
非刚性人脸跟踪是视频流每一帧中一组准密集的人脸特征的估计，这是一个难题，现代方法从许多相关领域借鉴了思想，包括计算机视觉，计算几何 ，机器学习和图像处理。 这里的非刚性指的是以下事实：人脸特征之间的相对距离在面部表情和整个人群之间变化，并且不同于人脸检测和跟踪，后者仅旨在在每个帧中查找面部的位置，而不是配置人脸特征。 非刚性人脸跟踪是一个流行的研究主题，已经有二十多年的历史了，但是直到最近，各种方法才变得足够鲁棒，处理器也足够快，这使得构建商业应用成为可能。
这个数据库是在 Cohn-Kanade Dataset 的基础上扩展来的，发布于2010年。这个数据库比起JAFFE 要大的多。而且也可以免费获取，包含表情的label和Action Units 的label。
• 它要适用于所有实现技术，包括 FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程逻辑门阵列）、ASIC（Application-Specific Integrated Circuit，专用集成电路）、全定制芯片，甚至未来的制造元件技术。
新增了六个教程： OpenCV 图像处理学习手册 零、前言 一、处理图像和视频文件 二、建立图像处理工具 三、校正和增强图像 四、处理色彩 五、视频图像处理 六、计算摄影 七、加速图像处理 Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册 零、前言 一、设置 OpenCV 二、处理文件，相机和 GUI 三、使用 OpenCV 处理图像 四、深度估计和分割 三、检测和识别人脸 六、检索图像并将图像描述符用于搜索 七、建立自定义对象检测器 八、追踪对象 九、相机模型和增强现实 十、使用 OpenCV 的神
本文介绍了人脸对齐的定义、任务、应用、常用算法以及难点，并介绍了当前有哪些对齐算法和深度网络模型，最后列举了人脸对齐在移动端选择对齐算法时需要考虑的几个问题。
本次推送参考文献《An Empirical Study of Recent Face Alignment Methods》 人脸对齐方法的发展具有以下5个里程碑的阶段： 1、1995 年Cootes
在我看来，只有PDF编辑器（阅读器）的始祖，Acrobat DC才是最牛逼的PDF编辑器（阅读器），甚至，就连PDF文档的标准都是它制定的！因为它不只是可以阅读，还可以编辑PDF，合并多个PDF文件，以及将一个PDF文件分割成为多个PDF文件、格式转化等等常见的PDF操作。
Smartmontools是一种硬盘检测工具，通过控制和管理硬盘的SMART(Self Monitoring Analysis and Reporting Technology)，自动检测分析及报告技术)技术来实现的，SMART技术可以对硬盘的磁头单元、盘片电机驱动系统、硬盘内部电路以及盘片表面介质材料等进行监测，当SMART监测并分析出硬盘可能出现问题时会及时向用户报警以避免计算机数据受损失。SMART技术必须在主板支持的前提下才能发生作用，而且SMART技术也不能保证能预报所有可能发生的硬盘故障。Windows没有内置SMART相关工具,需要安装第三方工具软件，vmware虚拟机的硬盘不支持SMART，Linux上很早就有了SMART支持了，可以yum命令安装该工具即可，smartctl是Smartmontools工具安装之后的可执行命令，我们通过此命令可以查看磁盘是否支持smart检测，执行smart检测等。
今天继续上期的《人脸关键点检测》，精彩的现在才真正的开始，后文会陆续讲解现在流行的技术，有兴趣的我们一起来学习！
vicfg-user --url https://esxi-host/sdk/webService --username root --password [old-pwd] -u root -e user -l root -o modify -p [new-pwd]
从全球范围来看，近年来无人机和电动垂直起降飞行器（eVTOL）等低空经济产业发展如火如荼。在技术进步、政策加持的推动下，低空载人空中出行有望在2024年正式启动商业运行。回顾2023年，全球低空经济和未来空中交通（AAM）在多个方面取得里程碑式进展，本文从整机研发与制造、适航与监管、市场与投资等角度对此进行盘点，并展望2024年的发展趋势。
近年来微表情识别领域涌现了大量新的研究工作, 这是对微表情的利用价值的肯定。可以预见, 未来会有更多的工作尝试进一步提高微表情的识别性能, 并逐渐将微表情识别应用到实际中。本文总结了现有技术的一些问题和未来可能的研究方向。
Face Alignment by Explicit Shape Regression CVPR2012 https://github.com/soundsilence/FaceAlignment
近日，来自德国亚琛工业大学的研究人员开源了形状拟合库ShapeNet,其可以实现超实时的人脸特征点检测，也可以用在其他任何需要形状拟合的应用场景。
Contrastive Adaptive Propagation Graph Neural Networks for Efficient Graph Learning
https://www.science.org/doi/10.1126/science.aam8940
面部特征点定位任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等，如下图所示。 📷 这项技术的应用很广泛，比如自动人脸识别，表情识别以及人脸动画自动合成等。由于不同的姿态、表情、光照以及遮挡等因素的影响，准确地定位出各个关键特征点看似很困难。我们简单地分析一下这个问题，不难发现这个任务其实可以拆分出三个子问题： 如何对人脸表观图像（输入）建模 如何对人脸形状（输出）建模 如何建立人脸表观图像（模型）与人脸形状（模型）的
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