执行Shape -> Global Dynamic Params -> Smd pins，见下图。
本文提出了orthogonal-Padé激活函数，它是可以训练的激活函数，在标准深度学习数据集和模型中具有更快的学习能力，同时可以提高模型的准确率。根据实验，在六种orthogonal-Padé激活中找到了2种最佳的候选函数，作者称之为 safe Hermite-Pade(HP)激活函数，即HP-1和HP-2。
基于aspect的情感分析是细粒度情感分析的一个重要子任务。最近，GNN在已经成功的探索通过模型连接aspect和opinion words。但是，由于依存关系解析（dependency parsing）结果的不准确性以及在线评论的非正式表达和复杂性，改进受到限制。
很多人都觉得软件工程师们是一群聪明绝顶但装模作样的家伙，通常身边有这种朋友，大家心里都是又敬又惧又恨啊! 但其实要让他们把你当自己人倒也不难，先赢得他们的尊重即可。以下提供「内行人」的七大绝招，让软件工程师们对你另眼相待! 第一招： 发送纯文字电子邮件 工程师们不欣赏内容繁琐又花俏的电子邮件，有人喜欢加上一堆修饰用语、花俏字体格式来丰富邮件内容，这种图文并茂的风格不会得到工程师青睐的!他们要看的是简洁有力的内容，最好是类似程序用语的写法，如果你想要加粗什么关键字，就在**关键字**两边加上
Lecture 8: Hierarchical clustering and dimension reduction
Wireless communication involves transmitting information via radio waves that move through air and space. These signals can be described in a number of ways, but normally are described in terms of frequency and amplitude.
今天为大家推荐一个实用的GitHub项目：TensorFlow-Cookbook。
从低分辨率图象恢复成为一个高分辨率图象，采用卷积神经网络、根据高分辨率图象降采样得到低分辨率图象，然后通过网络训练计算MSE的像素 损失，完成图象重建，最终得到训练之后的模型。模型结构如下：
一、复杂网络中的一些基本概念 1、复杂网络的表示 image.png 2、网络簇结构 网络簇结构(network cluster structure)也称为网络社团结构(network community structure)，是复杂网络中最普遍和最重要的拓扑属性之一。网络簇是整个网络中的稠密连接分支，具有同簇内部节点之间相互连接密集，不同簇的节点之间相互连接稀疏的特征。 3、复杂网络的分类 复杂网络主要分为：随机网络，小世界网络和无标度网络。 二、谱方法介绍 1、谱方法的思想 在
来源： PaperWeekly 本文约1700字，建议阅读5分钟本文中各类 forest-based methods 主要从 split 和 predict 两个角度展开，忽略渐进高斯性等理论推导。 1. Random Forest 传统随机森林由多棵决策树构成，每棵决策树在第 i 次 split 的时候，分裂准则如下（这里关注回归树）： 其中 表示在 的划分情况下， 所在的叶子结点。随机森林构建完成后，给定测试数据 ，预测值为： 2. Causal Forest 类似地，因果森林由多棵因果
本文的主要目的是将下图所示的铜皮与焊盘的连接方式由Orthogonal改为FULL_CONTACT。
网络簇结构(network cluster structure)也称为网络社团结构(network community structure)，是复杂网络中最普遍和最重要的拓扑属性之一。网络簇是整个网络中的稠密连接分支，具有同簇内部节点之间相互连接密集，不同簇的节点之间相互连接稀疏的特征。
torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None)[source]
这类问题之所以难以解决是因为ground truth在现实中是观测不到的，一个已经服了药的患者血压降低但我们无从知道在同一时刻如果他没有服药血压是不是也会降低。
AI 科技评论按：标准化技术目前已被广泛应用于各种深度神经网络的训练，如著名的批量标准化技术 (Batch Normalization, BN) 基本上是训练深度卷积网络的标准配置。装配有 BN 模块的神经网络模型通常比原始模型更容易训练，且通常表现出更好的泛化能力。
单词 翻译 homogeneous 齐次 affine transform 仿射变换 linear transform 线性变换 polynomial(multinomial) 多项式 convex hull 凸包 orthogonal 正交(垂直) adjoint matrix 伴随矩阵 singular matrix 奇异矩阵 transpose 转置 trace 迹 determinant 行列式 algebraic cofactor 代数余子式 inverse 逆 eigenvalue 特征值
MFCC(梅尔倒谱系数)的算法思路 读取波形文件 汉明窗 分帧 傅里叶变换 回归离散数据 取得特征数据 Python示例代码 import numpy, numpy.fft def mel(f): return 2595. * numpy.log10(1. + f / 700.) def melinv(m): return 700. * (numpy.power(10., m / 2595.) - 1.) class MFCC(objec
在keras中自带的性能评估有准确性以及loss，当需要以auc作为评价验证集的好坏时，就得自己写个评价函数了：
过继性免疫细胞疗法 (Adoptive Cell Transfer Therapy, ACT) 是指将收集的患者的自己免疫细胞 (杀伤性 T 细胞)，在体外培养改造后，使其靶向杀伤功能增强，再回输到患者体内，从而来消灭肿瘤细胞。过继性免疫细胞疗法可分为工程 T 细胞受体 (TCR) 治疗、嵌合抗原受体 (CAR) T 细胞治疗、自然杀伤细胞（NK）治疗和肿瘤浸润淋巴细胞 (TIL) 治疗。
算法求解思路为交替迭代的进行稀疏编码和字典更新两个步骤. K-SVD在构建字典步骤中，K-SVD不仅仅将原子依次更新，对于原子对应的稀疏矩阵中行向量也依次进行了修正. 不像MOP，K-SVD不需要对矩阵求逆，而是利用SVD数学分析方法得到了一个新的原子和修正的系数向量.
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例如： x^2 + y^2 = 25 这个时候，我们知道 如果是函数， 用竖线检测， 需要把图像拆分
组合测试（Combinatorial Test）是一种黑盒测试用例生成方法，主要针对多输入参数组合场景。
深度卷积神经网络（CNN）是深度学习成功的关键。基于 CNN 的架构在计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及最近的围棋博弈等多个领域取得了前所未有的准确率。
每年，美国有超过 230,000 名乳腺癌患者的确诊取决于癌症是否已经转移。转移检测由病理学家检查大片生物组织进行。这个过程是劳动密集型的并且容易出错。
本文提出了一种对正交平面及其交线、关系图和位于三个正交平面交点上的角进行无分割联合估计的新方法。这种正交性下的统一场景探测可以实现语义平面检测或局部和全局扫描对齐等多种应用，从而帮助机器人定位或抓取任务。本文方法包含两个步骤：对正交平面的粗略联合估计，然后根据它们的正交关系对平面参数进行联合细化。形成了这些原始的图形，为进一步提取可靠的特征(线和角)铺平了道路。本文的实验结果证明，提出的方法在从墙检测到6D跟踪的各种场景中、无论是在合成数据还是真实数据上，是非常有效的。
图像去噪声是图像增强、图像重建的重要内容之一，在现实中，很多图像难免存在噪声的问题，从而影响了图像的判别。当然图像去噪声在现有的图像处理软件中也比较成熟。
pyEOF is a Python package for EOF and Rotated EOF Analysis . It takes advantage of
在现实世界的数据分析任务中，我们面对的数据通常较为复杂，例如多维数据。我们绘制数据并希望从中找到各种模式，或者使用数据来训练机器学习模型。一种看待维度（dimensions）的方法是假设你有一个数据点 xxx，如果我们把这个数据点想象成一个物理对象，那么维度就是仅仅是一个视图（译者注：这里的视图应该是和三视图中的视图是一个概念）的基础（basis of view），就像从横轴或者纵轴观察数据时的位置。
用Dirac δ函数来填充{3, 4, 5}维输入张量或变量。在卷积层尽可能多的保存输入通道特性。在groups >1的情况下，每组通道保持身份
看代码的遇见子类或者接口的实现时，如果有个类图工具就能让我们层次和关系一目了然，如果您的IDE是IntelliJ IDEA，推荐使用其自带的类图功能；
当然还有一些像：torch.zeros()、torch.zeros_()、torch.ones()、torch.ones_()等函数；
选自medium 作者：Sahil Singla 机器之心编译 参与：Panda 尽管卷积神经网络成就非凡，但卷积本身并不完美，卡内基梅隆大学计算机科学博士 Sahil Singla 近日在 Medium 上发文，介绍了他对「新一类卷积」的探索研究，相关实验代码也已在文中公开。机器之心对本文进行了编译介绍。另外要注意，阅读这篇文章需要预先有一些关于 CNN 的知识储备。 卷积有很多地方不讨人喜欢。其中最大的一个问题是，大多数权重（尤其是后面层的权重）相当接近于 0。这说明大多数权重都没有学习到任何东西，对网
通知：这篇推文有16篇论文速递信息，涉及目标检测、图像分割、风格迁移和GAN等方向。 [1]《Hashing with Mutual Information》 2018 IEEE PAMI Abstract：论文提出一种基于信息理论量、互信息(mutual)优化的监督哈希(hashing)方法。论文表明，优化互信息可以减少学习汉明空间中诱导邻域结构中的歧义，这对于获取高检索性能是至关重要的。为此，论文对minibatch随机梯度下降的深度神经网络中的互信息进行了优化，并提出了最大限度有效地利用现有监督的公式
【导读】专知内容组整理了最近五篇视觉图像分割（Image Segmentation）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Conditional Random Field and Deep Feature Learning for Hyperspectral Image Segmentation（基于条件随机场和深度特征学习的高光谱图像分割） ---- ---- 作者：Fahim Irfan Alam,Jun Zhou,Alan Wee-Chung Liew,Xiuping Jia,Jocelyn C
最近看了很多的关于因子分析的资料，整理出这篇理论+实战文章分享给大家。后续会出一篇PCA主成分分析的文章，将主成分分析和因子分析两种降维的方法进行对比。
\(L^p\) norm 定义如右: \(||x||_p=(\sum_i|x_i|^p)^{\frac{1}{p}}\) for \(p∈R,p≥1\).
TamanduaParam按照正交计算出测试用例，结果是一个嵌套的list（放到python下的lib目录下） 使用法方法举例如下：
在科研和生产实践中，人们往往要做许多次实验来进行某项研究。实验条件一般包括很多因素，当因素的值不同时，实验的结果也不一样。如果想把每个因素的每个值都要实验一遍，总实验数就等于各因素的值的个数的乘积，而这个数往往很大，超过了可接受的成本。
Now it's time to take the math up a level! Principal component analysis (PCA) is the first somewhat advanced technique discussed in this book. While everything else thus far has been simple statistics, PCA will combine statistics and linear algebra to produce a preprocessing step that can help to reduce dimensionality, which can be the enemy of a simple model.
了解蛋白质的基本组成单元和结构，有助于了解蛋白质的特性。对于蛋白质结构的研究，在医药领域是非常核心的重要工作。这里我们仅仅介绍一些蛋白质的基本组成单元——20种氨基酸的种类，以及可以用于蛋白质建模的一些工具。
依次实现四个子目标：拟合训练集，拟合开发集，拟合测试集，在真实应用场景表现良好。
与以往大多数RNN+Attention的思路不同，作者在这篇论文里给出了注意力编码网络（Attentional Encoder Network，AEN），避免了RNN系模型的缺点（难以并行化，需要大量数据/内存/计算）；同时提到先前的工作大都忽略了标签不可信问题（label unreliability issue），这里在损失函数中引入了标签平滑正则项。模型整体框架如下
1、等价类划分（Equivalance Partitioning）测试的思想：将程序的输入域划分为若干个区域（等价类），并在每个等价类中选择一个具有代表性的元素生成测试用例。该方法是常用的黑盒（Blackbox Testing）测试用例（Testcase）设计方法。
模拟生命 模拟生命类似一个小游戏，可以假设有很多个小生命，或小细胞，可生可灭，具体k看这个细胞邻居的多少，规则如下,更多参见： The universe of the Game of Life is an infinite two-dimensional orthogonal grid of square cells, each of which is in one of two possible states, live or dead. Every cell interacts with its ei
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