征信

论文笔记：KDD 2020 Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding

前言属性图嵌入，具体来说就是通过图数据结构中的拓扑关系和节点特征信息完成节点表示学习的过程。其中属性图的具体指的就是节点的特征信息。
饮冰l·2022-12-11 18:15

深度学习基础----mAP和CMC，Recall和Precision，ROC和AUC，NDCG

主要是特征信息提取
无意识积累中·2022-12-11 14:52

基于健康特征和长-短期记忆的锂离子电池健康状态估计

通常，这些方法通过机器学习算法从海量数据集中提取电池劣化的关键特征信息。一般情况下，电池容量和内阻与SOH的相关性较强，所以通常选择它们作
痞子王不爱吃胡萝卜·2022-12-10 22:44

了解人脸识别检测_人脸识别有什么作用？（人脸识别技术、算法）

今天来谈一谈被认为危险的基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术——人脸识别技术。
CXY小嵩·2022-12-10 16:46

《大数据》2015年第2期“动态”——大数据发现银行贷款风险

0271.2015024UncoveringtheRiskinBankLoansbyBigData最近几年，大数据的商业化应用开始逐步落地[1]，其中，金融方面的大数据应用是被投资人最看好的大数据产业化方向，在个人征信
唐名威·2022-12-09 20:30

神经网络整体架构教程图,全连接神经网络结构图

输入层只从外部环境接收信息，是由输入单元组成，而这些输入单元可接收样本中各种不同的特征信息。该层的每个神
普通网友·2022-12-09 12:56

论文阅读：HMER via Attention Aggregation based Bi-directional Mutual Learning

（1）在特征提取模块（FEM）中，使用DenseNet作为特征提取器，因为它在WAP中被证明是有效的，从数学表达式图像中提取特征信息。
Ashleyyyi·2022-12-08 20:26

RUL特征提取

时间特征：平均值，这是一种随时间的过滤;均方根（RMS），对应于信号的平均能量;峰值，可以代表缺陷的大小;峰度，表征信号的冲动行为;波峰因数，测量振幅的快速增加;偏度，用于评估组件的表面状态。
小雨林夕·2022-12-08 16:46

汽车金融风控流程设计和机器学习实践

除了上述几点，还需考虑俩个重要因素：数据的完整性：是指可获得的客户数据，包括银行征信数据，第三方数据等，来补充我们的评估维度，维度越丰富，对前端客户提交申请的资料依赖就会越少，这样就会简化我们的风控流程
summer85·2022-12-08 10:18

高校先行，科技部公示10个国家级区块链重点项目 | 产业区块链发展周报

摘要产业动态：恒生电子区块链底层平台HSL2.0宣布开源湖南股交所获批中国证监会“区块链建设试点”资格B站测试高能链启动元宇宙业务《长三角征信链征信一体化服务规范》团体标准正式发布WorldMobile
陀螺财经·2022-12-08 09:00

Backbone、Neck 和 Head

一、BackboneBackbone在整个目标检测网络当中指的是特征提取网络，其作用是提取图片当中的特征信息。
singing4you·2022-12-08 01:59

python房价数据分析波士顿代码数据_手把手教你学Python之波士顿房价预测

数据集中一共有506个样本，每个样本包含13个特征信息和实际房价，波士顿房价预测问题目标是给定某地区的特征信息，预测该地区房价，是典型的回归问题(房价是一个连续值)。
weixin_39631094·2022-12-07 21:00

人体姿态估计论文阅读个人笔记一(HRNet,RepNet等)

HRNetV1许多传统的利用卷积神经网络的2d人体姿态估计的模型，其在处理过程中会对原始输入图像做一系列上下采样的处理，在其过程中，一些高分辨率上的特征信息的利用就不够充分，该模型提出了一种多尺度融合的方法
kyrie变相不减速·2022-12-07 18:27

刘雪峰卷积神经网络精讲,卷积神经网络关键技术

输入层只从外部环境接收信息，是由输入单元组成，而这些输入单元可接收样本中各种不同的特征信息。该层的每个神
普通网友·2022-12-06 22:34

PCL 点云切片

目录一、算法原理1、原理概述2、参考文献3、实现流程二、代码实现三、结果展示四、python代码一、算法原理1、原理概述  点云是空间散乱点的集合表征了物体表面轮廓特征信息，点云切片是用一组平面与点云求交
点云侠·2022-12-06 16:19

Open3D 点云切片

目录一、算法原理1、原理概述2、参考文献3、实现流程二、代码实现三、结果展示四、C++代码一、算法原理1、原理概述  点云是空间散乱点的集合表征了物体表面轮廓特征信息，点云切片是用一组平面与点云求交。
点云侠·2022-12-06 16:18

【图卷积做点云分割】简述对AGNet的理解

之前看的论文比较多的是大场景点云分割的，它们的做法就是获取邻域特征信息编码，然后利用注意力等加权学习特征，之后聚合局部的特征(自注意力池聚合)，完成下采样的工作。
YXLiu_XMYang_PCSS·2022-12-06 07:05

Graph Convolutional Networks for HyperspectralImage Classification

danfenghong/IEEE_TGRS_GCNhttps://github.com/danfenghong/IEEE_TGRS_GCNminiGCN相较于之前GCN的优势：GCN要一次性输入全部特征信息
CCRJ·2022-12-05 22:26

【图像超分辨率】Remote Sensing Imagery Super Resolution Based on Adaptive Multi-Scale Feature Fusion Network

串联几个自适应多尺度特征过滤块（AMFE），以自适应地提取遥感图像的高频详细特征信息。
jaeden_xu·2022-12-05 20:31

matlab神经网络43个案例PDF,matlab神经网络预测模型

MATLAB神经网络30个案例分析的图书目录第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优
普通网友·2022-12-05 09:13

景联文科技：步态识别视频图像数据集

当前步态识别技术还存在着许多不足，例如数据库规模小、单一步态识别技术无法满足部分特定场景的需要、特征信息容易丢失等。景联文科技现有库包含数十个步态识别成品数据集，可满足多种步态识别的需求，全部数
景联文科技·2022-12-03 15:08

OCR-GAN【异常检测：Reconstruction-based】

背景思想：基于重建的方法，通过不同频率图像相减提取重建丢失的及增加的信息，Unet网络进一步提取特征信息，中间配注意力机制做好图像间信息交互及通道自适应选择，再经普通的卷积网络构建损失函数以更新网络及设置评价分数
太简单了·2022-12-03 09:02

传统图像处理方法实现目标识别

首先，对输入的待检测图像利用滑动窗口进行遍历，生成大量的候选区域；然后，采用手工设计的特征提取算法对候选区域的信息进行特征提取；最后将提取到的特征信息送入分类器中进行回归与分类。
搞事情啊·2022-12-02 22:41

致敬Peter Shor：重温量子计算的纠错与容错

因为环境将不可避免地干扰量子计算机中的信息，使其脱离所表征信息的特定量子态。传统的纠错方案通过测量单个比特以检查错误，但该方法不适用于量子比特，因为任何测量都会破
Qforepost·2022-12-02 12:03

Conformer

可供参考论文题目Conformer:LocalFeaturesCouplingGlobalRepresentationsforVisualRecognition摘要在卷积网络中，卷积操作非常擅长捕捉局部特征信息
GSAU-深蓝工作室·2022-12-01 20:26

基于深度学习的图像分割算法

随着深度学习的发展及引入，计算机视觉领域取得突破性进展，卷积神经网络成为图像处理的重要手段，因其可以充分利用图像的深层特征信息，完成图像的语义分割任务。
CPones·2022-11-30 23:20

【论文阅读】GoogLeNet——Going Deeper with Convolutions

文章目录论文阅读模型图示代码实现modeltrainpredict实验结果论文阅读感谢P导GoingDeeperwithConvolutions网络中的亮点:引入了Inception结构（融合不同尺度的特征信息
每个人都是孙笑川·2022-11-30 18:04

【PyTorch】PyTorch深度学习实践|视频学习笔记|P10-11|CNN

PyTorch深度学习实践|CNNCNN基础篇CNN的整体计算框架①相较全连接网络来说，CNN采用卷积核的层次架构是为了保留输入数据的空间特征信息；②CNN从本质上来说，就是通过网络的叠加对原始数据做特征提取
kodoshinichi·2022-11-30 17:53

UNet的Pytorch实现

1.首先，图中的灰色箭头（copyandcrop）目的是将浅层特征与深层特征融合，这样可以既保留浅层特征图中较高精度的特征信息，也可以利用深层特征图中抽象的
Natuski_·2022-11-30 17:23

论文阅读4--《基于自注意力机制的局部与全局特征融合的评分预测算法》

一、问题的提出推荐系统中的打分、社交关系、属性等信息可以抽象为包含丰富语义信息的异质信息网络，如何抽象和利用异质信息网络中复杂的特征信息，并将其应用于推荐系统中是一个挑战。
红心柚大果·2022-11-30 06:13

基于注意力机制的多特征融合人脸活体检测

摘要:针对常规人脸活体检测中存在的特征信息提取不足、准确率不高、容易被欺骗等问题，提出了一种基于注意力机制的多特征融合人脸活体检测算法.首先，为充分利用图像的低层特征，将原始人脸图像通过变换得到傅里叶频谱图
米朵儿技术屋·2022-11-30 06:13

深度学习之训练过程中特征图的可视化

训练过程中特征图的可视化在网络训练的过程中，有时我们想知道网络中某些层输出的特征图到底长啥样，从而能够比较清楚的知道网络在每一层到底学到了哪些有用的特征信息，也能更好的帮助我们设计优秀的网络结构。
总是提示已注册·2022-11-30 06:38

专访融安数科李登峰：构建数据价值合规流通管道，打造金融行业数据跨界应用新生态

另一方面，随着《数据安全法》、《网络安全法》、《个人信息保护法》，包括一些行业条例的推出，如央行的《个人征信管理办法》要求18个月“断直联”的要求等，数据应用进入合规化的阶段。
RPA中国·2022-11-30 01:38

丁海森:区块链是骗局？有商业价值和应用场景吗?

作为分布式记账(DLT)平台的核心技术，区块链被认为在金融、征信、物联网、经济贸易结算、资产管理等众多领域都拥有广泛的应用前景。
omallcom·2022-11-29 14:55

【文末赠书】京东图计算团队：图深度学习在广告反作弊领域的应用

图深度学习算法可以‍刻画图中的结构信息和节点自身的特征信息，并且深度学习方法有强大的泛化能力，能大幅提升识别效果。
深度学习技术前沿·2022-11-29 11:36

联合特征增强和网络参数优化的人脸识别方法

摘要:针对（2D）2PCA（two-dimensionalprincipalcomponentanalysis）提取的特征脸精度变低的问题，本文引入插值法在特征向量之间插入新的向量，以提高特征信息的显示度
罗伯特之技术屋·2022-11-29 09:15

Pytorch搭建常见分类网络模型------VGG、Googlenet、ResNet50 、MobileNetV2（3）

Pytorch搭建常见分类网络模型------VGG、Googlenet、ResNet50、MobileNetV2（2）_一只小小的土拨鼠的博客-CSDN博客前言：深层神经网络的每一层分别对应于提取不同层次的特征信息
一只小小的土拨鼠·2022-11-29 09:35

pytorch FPN框架

就人的第一反映，可以想象，的确早期的目标检测算法是基于顶层的特征信息，因为顶层的特征语义丰富，但是位置发而粗糙，因为它不一定是最佳边界。而底层的特征语义少，但位置信息反而精确了。
warrah·2022-11-28 15:39

人脸识别调研（一）

1.人脸识别定义以及发展人脸识别技术，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。
Mr_xiaokong·2022-11-28 07:56

PFH和FPFH详解

用点特征描述子不能提供特征之间的关系，减少了全局特征信息。因此诞生了一直基于直方图的特征描述子：PFH--pointfeaturehistogram（点特征直方图）。
phymat.nico·2022-11-28 00:44

机器学习算法应用场景实例

目录1分类算法应用场景实例1.1O2O优惠券使用预测1.2市民出行选乘公交预测1.3待测微生物种类判别1.4基于运营商数据的个人征信评估1.5商品图片分类1.6广告点击行为预测1.7基于文本内容的垃圾短信识别
令狐公子·2022-11-27 19:25

神经网络一般有哪几个层,人工神经网络有几层

输入层只从外部环境接收信息，是由输入单元组成，而这些输入单元可接收样本中各种不同的特征信息。该层的每个神
普通网友·2022-11-27 04:46

Python实现LDA和KNN人脸识别模型(LinearDiscriminantAnalysis和KNeighborsClassifier算法)项目实战

1.项目背景人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。
胖哥真不错·2022-11-26 15:35

残差结构详解

答：认为神经网络的每一层分别对应于提取不同层次的特征信息，有低层，中层和高层，而网络越深的时候，提取到的不同层次的信息会越多，而不同层次间的层次信息的组合也会越多。
三世·2022-11-25 19:21

TopoDOT |基于三维激光LiDAR点云数据自动提取三维矢量特征信息——道路表面标识符

在高速公路及城市道路表面，有着各式各样的交通标识符，如机动车转向箭头、指引文字、限速数字、自行车道图案、斑马线等等......而这些标识符在高精地图、新型基础测绘、交通规划设计等多种项目中均需要进行三维矢量化提取。对于大量重复出现的标识符，不仅其形态各异，这些标识在空间分布的形态还是三维的！光是绘制了平面形状还不够，在此基础上同时要关注它们在路面上所对应的准确高度信息，这为标识符的三维精确提取带来
优案科技·2022-11-25 16:20

能使曲线变平滑的一维滤波器_图像平滑处理（滤波）-转

图像滤波的目的就是消除图像的噪声和抽出对象的特征，图像滤波的要求是：不能损坏图像的重要特征信息(如轮廓和边缘)，还需要使得滤波处理后的图像更加清晰。
weixin_39594457·2022-11-25 14:32

视觉 AI 系统，能否解史上最严“垃圾分类”阵痛？

条例规定，个人混合投放垃圾今后可最高罚200元，单位混装混运最高可罚至5万元，而且违规还将会列入征信，堪称“史上最严垃圾分类措施”。以上还只是相关政策实施落地的前菜。
不当人系列·2022-11-25 05:59

人脸识别——MySQL数据库存储人脸特征信息解决方案

需求描述1.将人脸特征信息保存进MySQL数据库。2.调用摄像头识别人脸，将待识别的人物进行识别，并实时地与数据库中的人脸特征信息进行比对，同时判断出被识别者的身份。
Starzkg·2022-11-25 02:14

图像去雾算法学习

现有的图像采集设备对外界环境的干扰非常敏感，在雾霾环境中，获取的户外图像往往退化严重，主要表现为场景特征信息模糊、对比度低、色彩失真，不利于计算机视觉系统对图像真实特征的提取，从而影响其后续的分析、理解
沧海一升·2022-11-24 15:37

基于动态稀疏和特征学习增强的模型剪枝

文章目录摘要一、介绍二、相关工作介绍三、方法压缩模型学习基准模型特征信息多个压缩模型输出信息互补学习端到端动态学习稀疏的模型压缩框架总的训练损失函数优化基准模型与压缩模型初始化优化过程四、实验与分析实验设置与主流方法比较分析与讨论总结摘要为了减轻深度学习算法在实际应用中庞大的参数量和繁重的计算量
qq_44703968·2022-11-24 09:16
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