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智能计算
准确预测极端降水，哥伦比亚大学推出升级版神经网络 Org-NN
受台风「杜苏芮」影响，北京市从 7 月 29 日开始了连续多日的强降雨，部分地区为特大暴雨。极端强降雨导致了海河流域发生流域性较大洪水，门头沟、涿州等地发生了严重的洪涝灾害。据央视网 7 月 31 日~~~
数据派THU
2023-08-21 20:59
独家 | 每个数据科学家都应该熟悉的 5 个统计学悖论
摘要：统计是数据科学的一个重要部分，它为我们分析和理解数据提供了各种工具和技术。然而，有时通过统计得出的结果会违背我们的直觉，甚至自相矛盾，从而引起人们的困惑与误解。在这篇博客里，我们将探讨每个数据科~~~
数据派THU
2023-08-21 20:56
基于时态差分法的强化学习：Sarsa和Q-learning
时态差分法（Temporal Difference, TD）是一类在强化学习中广泛应用的算法，用于学习价值函数或策略。Sarsa和Q-learning都是基于时态差分法的重要算法，用于解决~~~
数据派THU
2023-08-21 20:54
独家 | 使用检索增强生成技术构建特定行业的 LLM
企业正在竞相采用大型语言模型（也可以被称为LLM）。让我们深入了解如何通过RAG（检索增强生成技术） 构建特定行业的大型语言模型。公司可以通过使用像ChatGPT 这样的大语言明星提高生产力~~~
数据派THU
2023-08-21 20:53
CVPR2023，手机上即可部署NeRF？更加高效轻捷的三维重建技术
NeRFNeRF（Neural Radiance Fields）是一种新兴的三维重建技术，仅用2D的posed images作为监督，即可表示复杂的三维场景。NeRF的主要任务是新视角合成，通过输入一~~~
计算机视觉工坊
2023-08-20 18:52
单目3D目标检测之入门（2）
3.发展情况Kitti的3D目标检测排行中，Car类第一的为SFD，Moderate中达到了84.76%，但是Setting中没有激光点云的符号。排第7的BtcDet使用了该符号，所示直接处理点云的方~~~
计算机视觉工坊
2023-08-20 18:50
单目3D目标检测之入门（1）
一、单目3D目标检测1. 3D目标检测领域有哪些任务和方法？为了更直观，我画了一个思维导图，点击链接后，注意需要切换一下思维导图状态。在3D目标检测领域，根据输入信息的不同，大致可分为三类方法。Poi~~~
计算机视觉工坊
2023-08-20 18:50
CVPR 2023 ，BP网络剪枝了就不好使？（2）
5 积分神经网络的训练如今，存在各种各样的预训练离散网络。因此，建立一个将此类网络转换为完整网络的过程将是有益的，这种转换后的网络可以作为积分网络训练的更好的初始化。为此，作者提出了一种对权重张量的卷~~~
计算机视觉工坊
2023-08-20 18:47
CVPR 2023 ，BP网络剪枝了就不好使？（1）
1 背景最近，深度神经网络（DNN）在计算机视觉和自然语言处理任务的广泛实际应用中取得了令人印象深刻的突破。这种最先进的性能主要归功于 DNN 巨大的表示能力 。根据柯尔莫哥洛夫叠加定理]和万能逼近定~~~
计算机视觉工坊
2023-08-20 18:47
真实时、强细节、高保真：更强大的视频重建算法，性能明显提升（2）
实验重建质量在与神经图像图谱的比较分析中，如图所示，本文提出的模型对非刚性运动表现出卓越的鲁棒性，能够以更高的精度有效地重建细微的运动（例如眨眼、面部纹理）。流媒体视频处理(a) 视频到视频的重建。定~~~
机器之心
2023-08-20 18:24
真实时、强细节、高保真：更强大的视频重建算法，性能明显提升（1）
对图像的风格变换重建已经取得了不少突破，但是视频的重建任务目前还存在非实时、弱细节、低保真的问题，本文提出基于退火哈希算法的、粒度逐步细化的视频内容重建算法，性能提升明显。我们知道过去几年，图像编辑领~~~
机器之心
2023-08-20 18:21
直接压缩一切！OpenAI首席科学家Ilya Sutskever这么看无监督学习（3）
直接压缩一切！Sutskever 又进一步提到「直接压缩一切」也是可行的。条件 Kolmogorov 复杂度 K (Y|X) 在机器学习语境中是不自然的，因为它是基于 X 来压缩 Y，而至少就目前而言~~~
机器之心
2023-08-20 18:17
直接压缩一切！OpenAI首席科学家Ilya Sutskever这么看无监督学习（2）
一种无监督学习方法：分布匹配接下来，Sutskever 展示了一种思考无监督学习的潜在方式。他说这种无监督学习方式一直没有成为主流，但却非常有趣。它有与监督学习类似的特征，也就是必然有效。为什么会这样~~~
机器之心
2023-08-20 18:12
直接压缩一切！OpenAI首席科学家Ilya Sutskever这么看无监督学习（1）
近日，OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 在专注于计算理论研究的 Simons Institute 作了一次讲座，一句话总结就是我们可以通过压缩的视角来看待无监~~~
机器之心
2023-08-20 18:11
挑战传统！首个数据驱动的事件相机特征追踪框架横空出世！（2）
4 实验4.1 Implementation4.1.1 数据集本文在常用的事件相机数据集EC（参考论文：The event-camera dataset and simulator: Event-ba~~~
计算机视觉工坊
2023-08-19 19:57
挑战传统！首个数据驱动的事件相机特征追踪框架横空出世！（1）
分辨率、增强的运动模糊恢复能力以及稀疏的输出。这些特点使其成为低延迟和低带宽特征跟踪的理想选择，即使在具有挑战性的场景中也能表现出色。目前的事件相机特征跟踪方法通常由手工制作，或由第一原理衍生。这些方~~~
计算机视觉工坊
2023-08-19 19:56
CVPR2023 | 如何设计一个更快更鲁棒的P3P求解器？（3）
5 实验5.1 消融实验本文提取直线的几种方法对比直接法速度最快，但伴随矩阵法最稳定。实践中推荐用伴随矩阵法。5.2 与SOTA方法对比5.2.1 数值稳定性图4：高斯核平滑直方图，在无噪声数据上运行~~~
计算机视觉工坊
2023-08-19 19:55
CVPR2023 | 如何设计一个更快更鲁棒的P3P求解器？（2）
（11）中三次方程的通解可能有四种情况： 三个实根，一个实根和两个复根，一个实根和一个重根、一个实三重根。 这四种可能性对应于直线和交点的不同情况。在本文的例子中，第一个圆锥曲线（4）是不定的，第二个~~~
计算机视觉工坊
2023-08-19 19:54
CVPR2023 | 如何设计一个更快更鲁棒的P3P求解器？（1）
P3P 问题是经典的多视图几何问题之一，其中标定的相机的绝对位姿由三个 2D-3D 对应关系决定。由于这是许多视觉系统的关键（例如定位和SfM），因此过去有很多研究关注于如何开发更快、更稳定的P3P算~~~
计算机视觉工坊
2023-08-19 19:53
扩散模型「读脑术」，自动化所MindDiffuser清晰重建人脑视觉画面
从脑信号中重建相应的视觉刺激都是一项有意义且充满挑战性的工作，先前已经有研究成功得到了与原图结构相近的重建结果，如：一些自然图像的轮廓、大小，但是缺乏明确的语义信息，难以辨别。近年来，借助多模态预训练~~~
机器之心
2023-08-19 06:56
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