大数据文摘作品 专栏作者｜不看镜头的ZARD 今天早晨，ICLR 2018的论文接受结果揭晓，我们就带大家来大致了解一下今年ICLR 2018的论文接受概况。 ICLR全称International Conference of Learning Representation，是由Lecun，Hinton和Bengio三位神经网络的元老联手发起的。近年来随着深度学习在工程实践中的成功，ICLR会议也在短短的几年中发展成为了神经网络的顶会。 论文接受率： 2.3%的口头展示，31.4%的poster接受，9%的
之前有朋友问到如何处理？那我们首先看看再GEE上有哪些相关的数据，基本上都是阅读相关的网格数据，我自己不做这一部分，所以只能给大家把数据有啥东西拿出来，以及如何进行数据的查看和操作进行一些说明。
GRACE Tellus Monthly Mass Grids provides monthly gravitational anomalies relative to a 2004-2010 time-mean baseline. The data contained in this dataset are units of "Equivalent Water Thickness" which represent the deviations of mass in terms of vertical extent of water in centimeters. See the provider's Monthly Mass Grids Overview for more details.
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Three.js 是一款运行在浏览器中的 3D 引擎，你可以用它创建各种三维场景，包括了摄影机、光影、材质等各种对象。
标题：Efficient LiDAR Odometry for Autonomous Driving
相信许多读者体验过b站上的全景视频，如果还没有，快来体验一下吧[1]！只需鼠标点击并移动，便可360度无死角的浏览全景视频，让人如同身临其境。全景图像，又称360°全景图，其数据分布在球面空间上。但是，当我们将全景图像展开时，会造成畸变。
package xxx.driver.business.utils; /** * Represents a point on the surface of a sphere. (The Earth is almost * spherical.) * * To create an instance, call one of the static methods fromDegrees() or * fromRadians(). * * This code wa
Represents a point on the surface of a sphere. (The Earth is almost * spherical.)
To create an instance, call one of the static methods fromDegrees() or * fromRadians().
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随着国内服务共享化的热潮普及，共享单车，共享雨伞，共享充电宝等各种服务如雨后春笋，随之而来的LBS服务定位问题成为了后端服务的一个挑战。MongoDB对LBS查询的支持较为友好，也是各大LBS服务商的首选数据库。 腾讯云MongoDB团队在运营中发现，原生MongoDB在LBS服务场景下有较大的性能瓶颈，经腾讯云优化后，云MongoDB在LBS服务的综合性能上，有10倍以上的提升。 腾讯云MongoDB提供的优异综合性能，为国内各大LBS服务商，例如摩拜单车等，提供了强有力的保障。 LBS业务特点 以共享
我有一个非常简单的python例程，它涉及循环遍历大约20000个纬度、经度坐标的列表，并计算每个点到参考点的距离。def compute_nearest_points( lat, lon, nPoints=5 ):
科学无时不刻不在影响和改变着人们的生活，但是也因为其广泛性，人们经常忽视它的存在，未曾思考过背后蕴含的本质，例如：通过对荷叶的表面微纳米结构仿生，可以制作成防水和防油的衣服、不沾雨滴的车窗玻璃、不沾雪的天线、疏水的船用涂料等。通过研究水生小动物的运动，可以设计出微小的船舶。通过研究动物吸水、存水的机理，可以设计出“人工皮肤”或者特殊的装置来保证在干燥的沙漠中旅行时能够存储足够的水分。偶然间看到一个相关视频，感觉甚是奇妙，特此对相关资料进行总结归纳。
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
本期介绍德州农工大学CSE系Shuiwang Ji 教授（http://people.tamu.edu/~sji/）团队被ICLR2022接收的两个工作：SphereNet与G-SphereNet。
本文介绍了EM算法在机器学习中的原理和应用，包括高斯混合模型（GMM）、隐马尔可夫模型（HMM）和概率图模型（PGM）等。EM算法是一种迭代算法，用于在包含隐变量的概率模型中估计模型参数。EM算法在GMM中的应用是求解模型参数，在HMM中的应用是计算隐藏状态序列的后验概率，在PGM中的应用是计算似然函数。EM算法的两个主要步骤是期望步骤和最大化步骤。期望步骤是估计模型参数的过程，最大化步骤是评估模型参数对数据拟合程度的过程。EM算法在机器学习中的应用非常广泛，可以用于聚类、降维、分类等任务。
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
A particularly useful solution of the wave equation is a wave with a particular wavelength λ. This is known as the harmonic wave solution and corresponds to the case of monochromatic light
上文介绍的克里金插值地图可视化是由各个站点的经纬度和PM2.5值，使用kriging.js 生成canvas，然后将canvas叠加到地图上。
【导读】CVPR 2019 接收论文列表已经出来了，但只是一些索引号，所以并没有完整的论文合集。CVer 最近也在整理收集，今天一文涵盖10篇 CVPR 2019 论文速递，内容涵盖全景分割、实例分割和姿态估计等方向。
近年来，随着基于高清地图的准确定位的发展，移动机器人和自动驾驶汽车已经进入我们的日常生活。照相机具有巨大的潜力，可以针对点云地图提供低成本、紧凑和独立的视觉定位。然而，视觉方法在本质上受到现实世界中不一致的环境条件的限制，例如光照、天气、季节和视点差异。同时，由于传感器的稀疏性，没有足够的纹理特征保证，在点云数据上进行精确的匹配可能是一个挑战。基于过渡几何学的方法隐含地假设了一个静态环境，如稳定的照明条件、晴朗的天气和固定的季节属性。最近基于学习的视觉定位方法要么在极限环境下受到限制（结构道路），要么只适合于有限的视角（在街道上向前或向后）。目前的图像到点云的定位方法很难在现实世界的应用中得到利用，同时很难解决上述问题。
2002-04-01T00:00:00 - 2017-02-03T00:00:00
美国西北大学Chad A. Mirkin合成了脂质纳米颗粒SNAs(LNP-SNAs)，并将其用于将DNA和RNA递送至细胞质中的目标。
There are a number of spherical balloons spread in two-dimensional space. For each balloon, provided input is the start and end coordinates of the horizontal diameter. Since it's horizontal, y-coordinates don't matter and hence the x-coordinates of start and end of the diameter suffice. Start is always smaller than end. There will be at most 104balloons.
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2106.00446v1.pdf
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在本文的工作中，我们提出了切线图像，一个球形图像表示，方便可转移和扩展的360计算机视觉。以制图学和计算机图形学技术为基础，我们将一球面图形渲染成一组畸变缓和的，与细分二十面体相切的局部平面的图像网格。通过改变这些独立于细分层网格的分辨率，我们可以有效地描绘高分辨率的球面图像，同时仍然受益于低失真二十面体球面近似。本文证明了在正切图像上训练标准卷积神经网络比许多已经开发的专门的球面卷积内核更好，同时也能有效地伸缩以处理得到更高的球面分辨率。此外，由于本文的方法不需要专门的内核，因此可以在没有微调和性能有限下降的情况下，将透视图像训练网格传输成球形数据。最后，本文证明了切线图像可以用来提高球形图像稀疏特征检测的质量，说明了该方法在传统的计算机视觉任务(如运动中结构恢复和SLAM)中的有效性。
2.1. 高斯混合模型 sklearn.mixture 是一个应用高斯混合模型进行非监督学习的包，支持 diagonal，spherical，tied，full四种协方差矩阵 （注：diagona
前段时间在看wow的模型的时候, render flag中有一个很奇怪的渲染状态切换, 而且这个状态在WoWDev上也没有被提及. pass.useEnvMap = (texunitlookup[te
为了帮助各位学术青年更好地学习前沿研究成果和技术，AI科技评论联合Paper 研习社（paper.yanxishe.com），推出【今日 Paper】栏目， 每天都为你精选关于人工智能的前沿学术论文供你学习参考。以下是今日的精选内容——
https://dunham.ece.uw.edu/ee528/notes/Chapter5.pdf Text: Silicon VLSI technology fundamentals, practice, and modeling
输入图像 const int N = 3; //聚类个数 // const int N1 = (int)sqrt((double)N); //每一类用一种颜色 // const Scalar colors[] = // { // Scalar(0,0,255), Scalar(0,255,0), // Scalar(0,255,255),Scalar(255,255,0) // }; Vec3b colorTab[] =
计算机视觉技术发展迅速，很多时候，可悲的不是我们没有努力，而是没有跟上时代的步伐。努力coding终于出来结果了，却发现早就有人开源了，效果还比自己写的好！
Construction and Refinement of Panoramic Mosaics with Global and Local Alignment International Conference on Computer Vision , 1998 , 48 (2) :953
今天郭先生来说一说three.js的Vector3，该类表示的是一个三维向量（3D vector）。 一个三维向量表示的是一个有顺序的、三个为一组的数字组合（标记为x、y和z），可被用来表示很多事物，它的构造函数为Vector3( x : Float, y : Float, z : Float )x - 向量的x值，默认为0。y - 向量的y值，默认为0。z - 向量的z值，默认为0。创建一个新的Vector3。我仍然从它的属性，方法说起。
“被称为“中国天眼”的FAST位于贵州省黔南布依族苗族自治州平塘县克度镇大窝凼的喀斯特洼坑中，为国家重大科技基础设施工程，由主动反射面系统、馈源支撑系统、测量与控制系统、接收机与终端及观测基地等几大部分构成。
作者：matrix 被围观: 3,727 次 发布时间：2018-11-26 分类：零零星星 | 无评论 »
omnidirectional camera 可以在同一时间看到相机四周所有方向的物体 360度 视野
自 2007 年启动首个 AI 项目之后，高通（Qualcomm）在人工智能研发方面取得了很多进展。2018 年 5 月，高通成立 Qualcomm AI Research，进一步强化整合公司内部对前沿人工智能研究。现在，高通不仅是一家移动通信公司，更是人工智能领域的重要玩家。
AIGC技术不断更新迭代，国内出现了越来越多的新玩法，比如最近大家都在热议的AI绘画创意文字。
来源：深度学习与图网络本文约1000字，建议阅读5分钟几何GNN有多强大？关键设计选择如何影响表现力，如何建立最强大的GNN？ Geometric GNN是科学和工程领域空间嵌入图的新兴GNN类别，例如SchNet（用于分子），Tensor Field Networks（用于材料），GemNet（用于电催化剂），MACE（用于分子动力学）和E（n）-等变图卷积网络（用于高分子）。 几何GNN有多强大？关键设计选择如何影响表现力，如何建立最强大的GNN？ 请查看Chaitanya K. Joshi，Cris
While research in Generative Adversarial Networks (GANs) continues to improve the fundamental stability of these models, we use a bunch of tricks to train them and make them stable day to day.
首先就是准备受体的时候，加氢的问题，其实在前文已经有过介绍，在选择一个分子作为配体或受体之前，必须把所有的氢都加到这个分子上，而且是全氢。如果你操作是用我选择的蛋白或者受体，前面可能你没有发现一个问题，那就小分子配体，我们下载的sdf文件和mol2文件，其中的sdf文件在PubChem数据库下载的，在3D Conformer处左侧有一些选项勾选，比如是否显示氢键，我当时是勾选的。
使用纹理可以表示比较复杂的图形，比如磨损的金属，粗糙的皮肤，有褶皱的衣服等，而纹理映射也不是简单的坐标映射下就行，最容易想到的就是直接映射其实就是冲采样，会有走样问题。本篇就看下纹理映射涉及的问题。
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