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PCA不适用于时间序列分析的案例研究

我们甚至可以将它用于时间序列分析,虽然有更好的技术。在这篇文章中,我想向您介绍动态模式分解 (DMD),这是一种源自我的研究领域:流体动力学的用于高维时间序列的线性降维技术。...我研究的一个关键目标是确定此类流动的低阶模型,我们可以将其用于快速预测或反馈控制。然而,先决条件是对数据进行良好的低维嵌入。这就是 DMD 出现的地方。...1 级模型捕获速度场中的大部分动态,而 2 级模型需要用于温度。 尽管问题中有大量的自由度,但动力学的内在维度是 3。一个是速度,两个是温度。...自从十年前引入流体动力学 [2, 3] 以来,DMD 已被证明是一种极其通用且强大的框架,可用于分析由高维动力学过程生成的数据。它现在经常用于其他领域,如视频处理或神经科学。还提出了许多扩展。...有些包括用于控制目的的输入和输出[4]。其他人将 DMD 与来自压缩感知的想法相结合,以进一步降低计算成本和数据存储 [5],或将小波用于多分辨率分析 [6]。可能性是无止境。

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CVPR 2022 | DiffusionCLIP: 用于稳健图像处理的文本引导扩散模型

2110.02711 代码链接:https://github.com/gwang-kim/DiffusionCLIP 内容整理:阳浩宁 最近,GAN 反演方法结合对比性语言-图像预训练(CLIP),实现了由文本提示引导的零样本图像操作...基于此,本文提出了一种新的 DiffusionCLIP 方法,这是一种通过扩散模型进行 CLIP 引导的强大图像操作方法。...= (\sqrt{\frac{1}{\alpha_{t-1}}-1} - \sqrt{\frac{1}{\alpha_t}-1})\epsilon_\theta(x_t, t)\tag7 用CLIP引导图像操作...它包含经过预训练的文本编码器和图像编码器,用于识别数据集中哪些文本与哪些图像相匹配。...然后,用微调过的模型 \epsilon_{\hat{\theta}} 将 x_0' 转化为在 CLIP 引导的未知领域中调整的图像 \hat{x}_0 。整个过程如图 2 所示。

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Brain综述:基于脑网络引导的神经调控用于治疗癫痫

失同步的概念相对简单,适用于局灶性发作癫痫(图1),但在广泛性发作或多灶性发作癫痫中更难理解。...30年来,CMT一直是神经刺激的目标,特别是用于治疗广泛性癫痫,即lenox - gastaut综合征。...3.4 交替和前瞻性刺激目标虽然我们不会像目前的靶向传播点那样详细讨论这些,但还有其他几个刺激靶点已经或可能被用于癫痫的治疗。...他们假设STN的刺激作用于皮质-皮质下网络,通过皮质的逆向神经调节,但研究中现有的数据无法证实这一点,STN刺激癫痫的网络机制仍然未知。...进一步的回顾性研究声称,SEEG可以用于优化放置接收RNS导联,而图论指标可以识别致痫网络中最“可控”的节点。

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用于构建用户界面的JavaScript库--->React

JSX列表渲染 4.3 JSX条件渲染 4.4 JSX样式处理 ---- 1、什么是React 这个大家看标题应该也知道了,React是一个用于构建用户界面的javaScript库,起源于Facebook...它有以下特点: 声明式 你只需要描述UI看起来是什么样式,就跟写HTML一样,React负责渲染UI 基于组件 组件是React最重要的内容,组件表示页面中的部分内容 学习一次,跨平台编写 使用React...可以开发Web应用,使用React可以开发移动端,可以开发VR应用 2、环境初始化 目标:能够独立使用React脚手架创建一个react项目。...进入命令行工具后,输入下面的命令: npx create-react-app react-demo01 命令解读: npx create-react-app 是固定命令,create-react-app...是React脚手架的名称。

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关联规则算法Apriori algorithm详解以及为什么它不适用于所有的推荐系统

关联规则挖掘最常用于营销,特别是在购物车的上下文中。这个应用领域被正式称为“购物车分析”。 我们这里假设学校建立了一个在线学习的网站,通过学生将课程添加到课程列表(虚拟购物车)来评估不同的课程。...但是关联规则不受因变量个数的限制,能够在大型数据库中发现数据之间的关联关系,所以其应用非常广泛,但是他是否可以应用于所有系统呢?Apriori并不是适用于所有类型的数据集。...Apriori algorithm为什么不适用于某些产品 下面我们使用一个电子商务平台的事件数据【查看,添加到购物车,购买】,包括所有的电子品牌。其目的是确定影响购买几种产品的不常见规则。...Apriori算法不适用于所有类型的数据集,它适用于产品很多,并且有很大可能同时购买多种产品的地方,例如,在杂货店或运动器材商店或百货商店等。

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组件分享之前端组件——用于表单状态管理和验证的 React Hooks (Web + React Native)

组件分享之前端组件——用于表单状态管理和验证的 React Hooks (Web + React Native) 背景 近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下...组件基本信息 组件:react-hook-form 开源协议:MIT license 官网:react-hook-form.com 内容 本次分享的用于表单状态管理和验证的 React Hooks...(Web + React Native),在其构建时考虑到性能、UX 和 DX,采用原生 HTML 表单验证,与UI 库的开箱即用集成,体积小,无依赖,支持Yup , Zod , Superstruct...2、使用 import React from 'react'; import { useForm } from 'react-hook-form'; function App() { const...https://github.com/react-hook-form/react-hook-form

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CIKM22 | EC4SRec:可解释引导的对比学习用于序列推荐

方法 3.1 框架 如图 2 所示为所提框架,序列编码器用于将给定用户的历史商品序列表示为向量表征 h_u ,然后进行匹配预测下一个交互的商品。...解释引导增强将利用商品重要性分数来生成用户序列的正视图和负视图,以进一步训练序列编码器和商品预测器。图 2 右侧显示了不同的损失函数和推荐损失函数,用于在不同的解释引导对比学习方法下训练模型。...本节提出了五种解释引导的增强操作,三种用于生成正视图,两种用于生成负驶入。...3.4 解释引导的对比学习 3.4.1 解释引导的自监督学习 该模型可以看作是 CL4SRec 的扩展,其解释引导的增强操作为对比学习生成了正视图和负视图。...重复这一操作应用于其他所有用户和序列生成正视图,用户u的正视图集合表示为 S_u^+=\{s_u^{a_i}, s_{u}^{a_j}\} 。

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JCIM丨像素卷积神经网络引导的化学空间探索用于基于片段的从头药物发现

1 摘要 作者提出了像素卷积神经网络 (pixel convolutional neural network, PixelCNN),其将SMILES作为分子表示,可用于基于片段的分子设计。...图8 PixelCNN用于分子结构的片段生长优化示意图。对于RNN也可以执行相同的过程。片段生长可以通过对给定片段后面的字符进行采样来实现,也就是说,采样从红色像素开始。...此外,为了改善性能,在每个步骤中作为模型条件给出的目标性质被设置为,其中表示目标片段的性质,是用于改善的性能的增量/减量。重复该片段生长过程,直到无法再获得改进的分停止子。...4 结论 作者报道的PixelCNN是一种基于SMILES的新型框架,用于探索化学空间。...为了阐明PixelCNN的优点和特点,作者主要从以下两点进行了讨论:产生具有所需性质的分子结构的能力、探索用于片段生长优化的化合物空间的能力。

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用于形状精确三维感知图像合成的着色引导生成隐式模型 | NeurIPS2021

在这项研究工作中,来自马普所和港中文大学的学者通过提出一种新的着色引导生成隐式模型ShadeGAN来解决这种模糊性,它学习了一种改进的形状表示。...在本文中,研究团队提出了一种新的着色引导生成隐式模型(ShadeGAN)来解决上述歧义。特别是,ShadeGAN通过显式建模着色(即照明和形状的交互)学习更精确的3D形状。...这些照明和加速技术应用于基于体绘制的生成模型并非易事,因为它们通常从为定位、未配对的图像中学习,表示相对于输入潜在编码变化的动态场景。...3.2着色引导生成隐式模型 开发生成隐式模型是十分有趣的,它可以为3D感知图像合成显式着色过程建模。研究团队对NeRF中的MLP网络进行了两个扩展。...对于静态场景,将这种空间稀疏性存储在稀疏体素网格中,但这种技术不能直接应用于我们的生成模型,因为3D场景相对于输入的潜在编码不断变化。

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用于实现真实世界时间一致性视频超分的运动引导潜在扩散模型

将扩散模型应用于 VSR(Video Super-resolutionn) 任务时,这个问题变得更加严重,因为时间一致性对视频的感知质量至关重要。...最近,研究人员还尝试将 LDM 强大的生成前验用于现实世界的图像复原任务,并取得了令人鼓舞的成果。因此,研究潜在扩散先验是否可用于改善真实世界的 VSR 结果是很有意义的。...图 1 为了应对上述挑战,本方法提出了一种用于真实世界 VSR 的运动引导潜在扩散模型 (MGLD),旨在生成具有良好时间一致性的高质量高清视频序列。...实验 实验设置 实验实施细节 提出的运动引导潜空间扩散(MGLD)方法的训练包括两个阶段。 在第一阶段,对用于潜空间扩散的去噪 U-Net 进行微调。...尽管 WE 被广泛应用于时间一致性评估,但它可能无法忠实反映人类对视频的真实感知。例如,模糊序列的 WE 分数往往更高,但视频质量更低。

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