import matplotlib.pyplot as plt import networkx as nx options = { 'node_color': 'C0', 'node_size': 100, } G = nx.grid_2d_graph(6, 6) plt.subplot(332) nx.draw_spectral(G, **options) G.remove_edge((2, 2), (2, 3)) plt.subplot(334) nx.draw_spectra
plt.scatter(X.reshape(10), Y.reshape(10), c =label, s = 180, cmap = plt.cm.Spectral)中的cmap = plt.cm.Spectral是什么意思？
12月13日消息，苹果公司收购了一家专注于改善智能手机照片拍摄效果的英国创业公司Spectral Edge。目前这笔交易的价格还并不清楚，不过有媒体指出Spectral Edge去年曾宣布了一笔超过500万美元的融资。
本文详细列举一些谱特征的公式定义，做业务的时候，再也不用为脑海里捉襟见肘的特征发愁了！！！
Librosa是一个 Python 模块，用于分析一般的音频信号，是一个非常强大的python语音信号处理的第三方库，根据网络资料以及官方教程，本文主要总结了一些重要且常用的功能。
Landsat 7 Collection 1 Tier 1 and Real-Time data DN values, representing scaled, calibrated at-sensor radiance.
AnnDataSet不同于anndata的是，AnnDataSet关联了两个本地文件pbmc_5k.h5ad和pbmc_10k.h5ad，因此在不用这个对象的时候需要手动关闭adata.close()，类似open函数。
Landsat 7 Collection 1 Tier 1 DN values, representing scaled, calibrated at-sensor radiance.
众所周知，苹果有时会收购一些规模较小的公司，以帮助其建立和保护其现有技术。据彭博社报道，已经证实苹果收购了英国一家名为Spectral Edge的摄影公司。
2.4. 双聚类 Biclustering 可以使用 sklearn.cluster.bicluster 模块。 Biclustering 算法对数据矩阵的行列同时进行聚类。 同时对行列进行聚类称之为 biclusters。 每一次聚类都会通过原始数据矩阵的一些属性确定一个子矩阵。 例如, 一个矩阵 (10, 10) , 一个 bicluster 聚类，有三列二行，就是一个子矩阵 (3, 2) >>> >>> import numpy as np >>> data = np.arange(100).
拉普拉斯矩阵及谱聚类(Laplacian Matrix and Spectral Clustering)
文章目录 音频特征学习 tools pyworld librosa nnmnkwii 音频特征学习 tools pyworld install linux or windows pyworld：https : //github.com/JeremyCCHsu/Python-Wrapper-for-World-Vocoder Pitch contour(fundamental frequency, F0) 音高轮廓 基频 Harmonic spectral envelope 谐波频谱包络 Ap
Landsat 7 Collection 1 Tier 1 calibrated top-of-atmosphere (TOA) reflectance. Calibration coefficients are extracted from the image metadata. See Chander et al. (2009) for details on the TOA computation.
这个 crate 原理仍然是将rust编译成 cdylib，然后在 c# 里面调用。不过将这个过程变得更容易了一点。
图神经网络的逐层Spectral更新公式简单优雅而高效，以GCN为例，节点Embedding是由自身和邻居节点Embedding的聚合之后再进行非线性变换而得到。如此简单优雅的更新规则是怎么推导出来的呢，背后有没有什么理论依据？在GCN的论文中，作者介绍了两种启发GCN逐层线性传播法则的方法，分别是从谱图卷积的角度和Weisfeiler-Lehman算法的角度。本篇博文将详细介绍如何从图拉普拉斯矩阵出发，通过定义图上的傅里叶变换和傅里叶逆变换而定义图上卷积公式，最后推导出优雅的GCN逐层更新公式。至于Weisfeiler-Lehman算法，因为涉及到图神经网络的表示能力的问题，后面我们会出一个专题详细的介绍它。
authors:: Hansheng Ren, Bixiong Xu, Yujing Wang, Chao Yi, Congrui Huang, Xiaoyu Kou, Tony Xing, Mao Yang, Jie Tong, Qi Zhang container:: Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining year:: 2019 DOI:: 10.1145/3292500.3330680 rating:: ⭐ share:: true comment:: 将图像领域的光谱残差分析引入到时间序列检测，通过无监督的方法进行异常检测，异常为人工添加。
以“pylab”模式启动IPython。命令行输入：ipython --pylab 将以下代码（注意修改数据集路径）复制到ipython命令窗口中，回车。 这个时候，会弹出Hypercube的窗体，就可以看到绘制的3D图像了。
RGB对照表：https://www.114la.com/other/rgb.htm
链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6806637.html
文章来源："Preoperative immune landscape predisposes adverse outcomes in hepatocellular carcinoma patients with liver transplantation" (2021,npj Precision Oncology)，数据与代码全部公开在https://github.com/sangho1130/KOR_HCC。
---- 新智元报道 编辑：好困 LRS 【新智元导读】清华大学、哈佛大学和苏黎世联邦理工学院等提出「多快好省」的高光谱图像重建方法 MST 及 MST++ 相继登上顶会。 话不多说，先上结果。 图1 MST 与 MST++ 与 SOTA 算法的对比图（横轴代表计算量，纵轴代表性能，圆半径代表参数量） 由上图可以得出，MST 与 MST++ 不仅消耗的计算量少，而且参数量也非常小。 如此看来，刷个 SOTA 入个顶会也是情理之中了——MST 被 CVPR 2022 接收，其改进版 MST++ 被
In the frequency domain, periodic signals have harmonic structure: they contain energy only at multiples of their fundamental frequency.
分析lsdk-ap121 lsdk-ap134 源码： https://github.com/hades13/lsdk_ar9531 包含wifi drivers
在本研究中，我们在 GEE 中实施了射频分类器，利用 Landsat-8 和 Sentinel-2 数据集对 2022 年植被生长季节的不同空间尺度进行了时间序列土地分类。我们的首要目标是利用多源遥感变量构建的不同土地分类模型，为时间序列数据集建立一个高效、准确和通用的土地分类模型，并根据未发生土地分类变化的样本点图像值差异，确定土地分类样本点和迁移阈值。我们的目标是 (1) 确定基于土地分类无变化的样点迁移阈值；(2) 根据阈值分析使用陆地卫星遥感图像和高精度哨兵图像的 36 年时间序列制作的土地分类模型的准确性；(3) 确定基于多源遥感变量不同组合的最佳射频土地分类模型，并比较图像分辨率对分类准确性的影响。
VIIRS/SNPP Deep Blue Level 3 daily aerosol data, 1 degree x 1 degree grid
VIIRS/NOAA20 Deep Blue Level 3 monthly aerosol data, 1x1 degree grid
VIIRS/NOAA20 Deep Blue Level 3 daily aerosol data, 1 degree x 1 degree grid
VIIRS/NOAA20 Deep Blue Aerosol L2 6-Min Swath 6 km
VIIRS/SNPP Deep Blue Level 3 monthly aerosol data, 1 degree x1 degree grid
选自GitHub 机器之心编译 参与：杨洁湫、李亚洲 在前一段时间，Han Zhang 和 Goodfellow 等研究者提出添加了自注意力机制的生成对抗网络，这种网络可使用全局特征线索来生成高分辨率细节。本文介绍了自注意力生成对抗网络的 PyTorch 实现，读者也可以尝试这一新型生成对抗网络。 项目地址：https://github.com/heykeetae/Self-Attention-GAN 这个资源库提供了一个使用 PyTorch 实现的 SAGAN。其中作者准备了 wgan-gp 和 wgan
https://github.com/pfnet-research/sngan_projection cGANs with Projection Discriminator Takeru Miyat
为传感器的每个像素上都有对应的颜色透镜，组成所谓的颜色滤波阵列(CFA， Color Filter Array)，你可以想象为我们为每个像素戴上了相应颜色的墨镜。
加拿大卫星森林资源调查 (SBFI) 卫星森林资源清查（SBFI）提供了 2020 年加拿大森林覆盖、干扰恢复、结构、物种和林分年龄的信息，以及 1985-2020 年林分替代干扰的信息。SBFI 多边形代表了与战略森林资源清查中划定的林分相似的同质森林状况。使用多分辨率分割算法对 2020 年大地遥感卫星表面反射 BAP 复合影像（30 米空间分辨率）、火灾年份和采伐年份图层进行了划分。最小地图单位为 0.45 公顷（5 像素），用于定义多边形。使用相同的数据、属性和时间表示法绘制了加拿大全部森林生态系统的地图，从而形成了加拿大约 6.5 亿公顷森林生态系统的通用植被清查系统。鉴于加拿大森林面积大且种类繁多，SBFI 的优势在于使用一致的数据源和方法，跨越管辖边界、管理和非管理林区，从而能够一致地生成综合、空间明确的信息输出。此处包含的数据基于免费开放的卫星数据和信息产品，并遵循既定的交流方法。前言 – 人工智能教程
Spectral Networks and Deep Locally Connected Networks on Graphs
算法：谱聚类是首先根据给定的样本数据集定义描述成对数据点相似度的亲合矩阵，然后计算矩阵的特征值和特征向量，最后选择合适的特征向量聚类不同的数据点。
https://github.com/pfnet-research/sngan_projection
本文约4000字，建议阅读5分钟本文介绍本组ICML 2023 科学学习方向的最新工作：Solving High-Dimensional PDEs with Latent Spectral Models。 摘要：针对高维PDE求解过程中的高计算复杂度与复杂映射拟合的难题，本文提出了隐谱模型（LSM），在理论保证下实现了复杂映射的高效、准确近似，并在广泛的固体、流体模拟任务上取得了一致最优结果。 作者：吴海旭，胡腾戈，罗华坤，王建民，龙明盛 链接：https://arxiv.org/pdf/2301.126
Aqua AIRS 第 3 级光谱出射长波辐射 (OLR) 月报 (AIRSIL3MSOLR)
本文主要介绍CS224W的第五课，图的谱聚类。前一章主要讲图的社区，社区是一组节点的集合，社区内部的节点保持紧密的连接，而与图的其他节点连接很少的节点集合。图的社区是从节点间的连接关系来研究图的性质，本章则是从另一个角度（谱聚类）来介绍图。
VIIRS/SNPP Deep Blue Aerosol L2 6-Min Swath 6km
AMD一直在努力弥合由Nvidia的CUDA主导地位所造成的差距，特别是在针对PyTorch等AI项目方面。同时，众多工具也纷纷加入这一行列，共同挑战Nvidia的权威地位。
为了检测ERSP(event-related spectral perturbation)和ITC(inter-trial coherence) , 这里进行如下操作：Plot > Time frequency transforms > Channel time-frequency：
【导读】专知内容组整理了最近人工智能领域相关期刊的5篇最新综述文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric （深度特征在感知度量中难以置信的有效性） ---- ---- 作者： Richard Zhang,Phillip Isola,Alexei A. Efros,Eli Shechtman,Oliver Wang 摘要：While it is nearly effor
在绘制地图时候，我们经常会用到热图，Density map，在ggplot2中可根据坐标产生相应的密度图，2d distribution， 那么在交互式地图中，如何制作Density Map，
本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer),QQ交流群：903290195
在从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution): 漫谈图神经网络 (一)中，我们简单介绍了基于循环图神经网络的两种重要模型，在本篇中，我们将着大量笔墨介绍图卷积神经网络中的卷积操作。接下来，我们将首先介绍一下图卷积神经网络的大概框架，借此说明它与基于循环的图神经网络的区别。接着，我们将从头开始为读者介绍卷积的基本概念，以及其在物理模型中的涵义。最后，我们将详细地介绍两种不同的卷积操作，分别为空域卷积和时域卷积，与其对应的经典模型。读者不需有任何信号处理方面的基础，傅里叶变换等概念都会在本文中详细介绍。
Remote Sensing of Environment (RSE) serves the Earth observation community with the publication of results on the theory, science, applications, and technology of remote sensing studies. Thoroughly interdisciplinary, RSE publishes on terrestrial, oceanic and atmospheric sensing. The emphasis of the journal is on biophysical and quantitative approaches to remote sensing at local to global scales.
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