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中北大学学子在美国大学生数学建模竞赛中取得历史性突破

  未来网高校频道4月29日讯(记者 杨子健 通讯员 张潇潇 曹文军)近日,第36届美国(国际)大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)获奖名单出炉,中北大学理学院数学系程蓉老师指导的参赛队(由仪器与电子学院段树文、郭文村、苏杰斌三位同学组成)获得了MCM竞赛最高奖项:特等奖(Outstanding Winner简称“O奖”),该奖项每年获奖率仅为千分之一左右;该队学生同时问鼎了美国数学学会特别奖(AMS Award,简称AMS奖)以及美国工业与应用数学学会奖(SIAM AWARD,简称SIAM奖)。SIAM奖每年不超过2个队,该奖被认为是数学建模竞赛中的最高奖项,获奖的每位学生可获得500美元奖金,并拥有一年SIAM学生会员的资格,该校是今年唯一获此殊荣的国内高校。AMS奖每年仅授予所有O奖中的三支队伍,今年由该校及哈尔滨工业大学、华南理工大学参赛队获得。这是该校在美国大学生数学建模竞赛历史上获得的最高荣誉,同时所有奖项也是山西省首次。

韩国团体f(x)郑秀晶曼谷出席活动 粉丝连夜等候

5月27日,韩国女子团体f(x)成员郑秀晶参加韩国彩妆品牌在曼谷Centerpoint of Siam Square商场的开业仪式。为了能与偶像距离更近,许多热情粉丝从活动前一天就到商场占位置。郑秀晶一出场就受到粉丝热情欢迎,她表示喜欢泰式炒面,如果有机会希望再到泰国玩。

机器人是如何通过视觉实现目标跟踪的?

视觉跟踪技术是计算机视觉领域(人工智能分支)的一个重要课题,有着重要的研究意义。在军事制导、视频监控、机器人视觉导航、人机交互、以及医疗诊断等许多方面有着广泛的应用前景。随着研究人员不断地深入研究,视觉目标跟踪在近十几年里有了突破性的进展,使得视觉跟踪算法不仅仅局限于传统的机器学习方法,更是结合了近些年人工智能热潮—深度学习(神经网络)和相关滤波器等方法。本文主要介绍以下几点:什么是视觉目标跟踪(单目标跟踪)、单目标跟踪的基本结构(框架),目标跟踪存在的挑战,目标跟踪经典相关方法及研究趋势等。

跨模态目标跟踪:模态感知表示和统一基准

axiv 2021 11月论文

论文题目:

异常检测从入门到应用

异常检测(Anomaly Detection), 作为机器学习的一个重要分支,实际应用领域广泛,本文作者通过一些有趣的卡通形象作为例子讲解了异常检测的基本概念及分类,并介绍了带标签与不代表标签的异常检测方法和计算过程。

「实战」利用卷积自编码器实现图片降噪(代码开源)

1新智元推荐

前言

这周工作太忙,本来想更把Attention tranlsation写出来,但一直抽不出时间,等后面有时间再来写。我们这周来看一个简单的自编码器实战代码,关于自编码器的理论介绍我就不详细介绍了,网上一搜一大把。最简单的自编码器就是通过一个encoder和decoder来对输入进行复现,例如我们将一个图片输入到一个网络中,自编码器的encoder对图片进行压缩,得到压缩后的信息,进而decoder再将这个信息进行解码从而复现原图。

深度学习入门自编码器到变分自编码器



自编码器(autoencoder, AE)是一类在半监督学习和非监督学习中使用的人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANNs),属于深度学习领域的范畴,其功能是通过将输入信息作为学习目标,对输入信息进行表征学习。通常用于压缩降维,风格迁移和离群值检测等等。对于图像而言,图像的数据分布信息可以高效表示为

CVPR|任何网络都能山寨!新型黑盒对抗攻击模拟未知网络进行攻击

机器之心专栏

作者:马晨

目前,研究者们提出了越来越多的黑盒攻击算法,其中基于「模拟」的攻击成为了一种新的攻击形式。来自清华的研究者解决了模型窃取攻击中长久以来存在的一个问题:训练代理模型的时候需要查询目标模型。训练了一个「万能的模拟器」, 可以模拟任何未知模型的输出,并且该模拟器在训练的时候无需查询目标模型。

图解autoencoder(无监督学习)

自动编码器模型是从大量数据中训练基础模型的基础。 我们谈论的是数百亿个训练样本,就像互联网的很大一部分一样。

魔兽世界9.1 刻希亚寻找宝箱、稀有WA(转自nga)

WA导入后,一旦你进入刻希亚,WA就会自动提示宝箱、稀有怪物位


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