高光谱文献阅读第21页

文献阅读经验--以基于深度学习的医学图像配准为例

目录正文前言一、应该阅读什么样的论文二、为什么要阅读论文三、怎样阅读论文（以期刊和会议论文为准）总结正文前言大家好，我是一名研一的学生，我的研究方向是基于深度学习的医学图像配准（全脑配准），我对这个研究方向特别感兴趣，我刚接触这个研究方向不久，但是自己也有一套自己的阅读论文的方法，下面我就以我的研究方向为准来谈一下我对于阅读论文的经验。一、应该阅读什么样的论文首先就是要找论文，找论文的渠道有很多，

SHYBOYXH·2022-12-02 22:19

深度多任务学习及其在医学影像分析中的应用

最近发现了很多之前阅读文献做的一点小记录或者组会汇报做的概要记录等一些杂七杂八的文献阅读笔记，想了想可以整理一下发出来，和更多的人有一个更好的交流。

Taylent·2022-12-02 22:08

读书笔记（更新中）

高光谱成像技术检测油茶果成熟度准备工作：由于油茶果成熟度可由表面的形状大小，鲜果质量，以及颜色所推断，因此通过高光谱仪器将油茶果的外部信息可视化。对高光谱图像进行采集和校正。

evolter·2022-12-02 18:07

【Note】如何做好文献阅读及笔记整理

有关“如何做好文献阅读及笔记整理”的笔记！！！内容来自B站UP主——小博士Awake原视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV17W4y167SM?

衍欲瑜·2022-12-02 16:34

文献阅读：SimCSE：Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings

文献阅读：SimCSE：SimpleContrastiveLearningofSentenceEmbeddings1.文献内容简介2.主要方法介绍3.主要实验介绍1.STSExperiment2.DownsteamExperiment4

Espresso Macchiato·2022-12-02 14:48

文献阅读（32）ACM TIST2017-PRIS：Profession Identification in Social Media

学徒刘猛·2022-12-02 10:55

研究生如何做文献阅读笔记

**研究生如何做文献阅读笔记**研究生如何做文献阅读笔记？说实在的，我自己也不是很会读书。读书的速度也不快，只是喜欢读书罢了。

幽灵深度学习·2022-12-01 18:42

本科生如何进行文献阅读和文献整理？

那么，我们应该如何进行文献阅读和文献整理，做到有效阅读呢？本篇文章给大家分享一些实用的阅读方法和整理文献的方法。

六维论文推荐·2022-12-01 10:50

科研入门：文献检索，阅读技巧及工具使用

目录01文献检索及技巧02文献阅读辅助工具03文献阅读技巧提高效率的方法总结1.读高质量文章2.看来自期刊、作者3.读摘要和结论4.读方法论5.适当标记，存档图表6.阅读引言来了解课题的研究脉络7.重点关注结果和讨论部分

睡觉特早头发特多·2022-12-01 10:13

人工智能文献阅读实用网址

ConnectedPapers网址：https://www.connectedpapers.com/简介：通过可视化的方式快速了解一个新学术领域概况：输入一篇典型论文，通过构建该领域中类似论文的图表。发现相关的论文构建更多图表，对感兴趣的领域的趋势、流行作品和动态有一个真实直观的理解。帮你找到领域中的核心或重要论文：在机器学习等某些领域，发表了如此多的新论文，很难跟踪。使用ConnectedPap

必须立刻马上开始·2022-12-01 10:38

【文献阅读】ChineseBERT: Chinese Pretraining Enhanced by Glyph and Pinyin Information

Abstract最近的中文预训练模型忽略了中文特有的两个重要方面：字形和拼音，它们携带重要的句法和语义信息，用于语言理解我们提出了ChineseBERT，它将汉字的字形和拼音信息结合到语言模型预训练中字形：汉字的不同字体字音：汉语拼音（处理多音字）Introduction由于预训练模型最初是为英语设计的,因此在当前的大规模预训练中缺少两个特定于中文的重要方面：基于字形的信息和基于拼音的信息对于前者

九筒-·2022-11-30 23:32

【文献阅读】Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

题目：SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows时间：2021会议/期刊：ICCV2021研究机构：微软代码：GitHub-microsoft/Swin-Transformer:Thisisanofficialimplementationfor“SwinTransformer:HierarchicalVision

feimla·2022-11-30 19:15

经典文献阅读之--PL-SLAM(点线SLAM)

0.简介之前作者基本都在围绕着特征点提取的路径在学习，最近看到了最近点云PCL推送的《StructurePLP-SLAM:EfficientSparseMappingandLocalizationusingPoint,LineandPlaneforMonocular,RGB-DandStereoCameras》。这个工作是基于OpenVSLAM架构的，但是由于OpenVSLAM被认为侵权，所以作者

敢敢のwings·2022-11-30 18:09

如何做好文献阅读及笔记整理

文章目录1为什么要做文献阅读2如何做好文献阅读2.1如何筛选所需阅读文献2.2相关工具2.3了解论文整体框架结构2.4针对不同的目标有选择性阅读文献3如何做好笔记整理3.1为什么要做好笔记整理3.2如何做好笔记整理参考资料一屋不扫

小威W·2022-11-30 17:03

文献阅读：X-VECTOR--用于说话人识别的鲁棒深度神经网络嵌入

论文论文：X-VECTORS:ROBUSTDNNEMBEDDINGSFORSPEAKERRECOGNITION摘要被训练用于区分说话人的深度神经网络把可变长的话语映射为固定维度的embedding，也我们叫它x-vector。先前的研究发现这种embedding在利用大规模的训练数据集后性能优于了i-vector，但是搜集大量高质量的标记的训练数据是一个挑战，所以我们使用包含增加噪声和混响的数

Tristespirit·2022-11-30 15:52

文献阅读（43）—— 角膜曲率半径在低度近视豹纹斑孩子中的作用

角膜曲率半径在低度近视豹纹斑孩子中的作用RoleofcornealradiusofcurvatureinearlyidentificationoffundustessellationinchildrenwithlowmyopiaIF=14.277/Q1文章目录角膜曲率半径在低度近视豹纹斑孩子中的作用先验知识/知识拓展文章结构文章结果方法总结1.文章优点2.文章不足可借鉴点/学习点？先验知识/知识拓

柚子味的羊·2022-11-30 08:10

文献阅读（44）—— 基于眼底照的近视深度学习算法和区块链平台，以促进人工智能医学研究：回顾性多队列研究

基于眼底照的近视深度学习算法和区块链平台，以促进人工智能医学研究：回顾性多队列研究Retinalphotograph-baseddeeplearningalgorithmsformyopiaandablockchainplatformtofacilitateartificialintelligencemedicalresearch:aretrospectivemulticohortstudyIF=

柚子味的羊·2022-11-30 08:10

经典文献阅读之--PON

0.简介作为Transformer在机器视觉领域的爆火，在自动驾驶领域目前很多工作都集中在前视转鸟瞰图的方法中，这里我们来讲2020年一篇经典的论文《PredictingSemanticMapRepresentationsfromImagesusingPyramidOccupancyNetworks》，其工作被近两年的新的BEV算法进行充分的验证以及对比，从今天的眼光来看，这项工作的思想仍然是非常

敢敢のwings·2022-11-30 06:15

2022.11.27 学习周报

文章目录摘要文献阅读1.题目2.摘要3.介绍4.基于后向传播算法的多时间尺度RNN4.1循环神经网络（RNN）4.2基于多时间尺度的RNN预测模型5.实验5.1数据简介5.2数据分析5.3评价指标5.4

MoxiMoses·2022-11-30 01:01

多智能体强化学习文献阅读记录（一）：Shapley Q-Value: A Local Reward Approach to Solve Global Reward Games

ShapleyQ-Value:ALocalRewardApproachtoSolveGlobalRewardGamesWang,J.,Zhang,Y.,Kim,T.K.,&Gu,Y.(2020,April).ShapleyQ-value:Alocalrewardapproachtosolveglobalrewardgames.InProceedingsoftheAAAIConferenceonAr

木子泽月生·2022-11-29 23:20

船只检测——文献阅读第一期，目标检测+哨兵Sentinel数据

Readwithme!因为毕设做船只检测，应该就是用哨兵二号数据提取船只，所以阅读了很多这种文献。想做一个新的企划，叫做和我一起读文献（readwithme!），分享最近读的所有文献，0代码，纯心得。下面是画的思维导图。已经筛除了部分灌水论文。基本都是近5年的，基本都精读过。这么多篇读下来的感受是：深度学习YYDS！特别有大的启发有：1.先做超分辨率再去做目标检测；2.做旋转目标比做水平目标会好；

我要当太空人！爸爸妈妈可高兴了·2022-11-29 10:49

高光谱HSI论文阅读——A Superpixel-Correlation-Based Multiview Approach for HSIC

高光谱HSI论文阅读——ASuperpixel-Correlation-BasedMultiviewApproachforHSIC一种基于超像素-相关性的多视角的高光谱图像分类方法论文来源：IEEEGEOSCIENCEANDREMOTESENSINGLETTERS

一条小白鱼·2022-11-29 09:18

文献阅读_Joint Prostate Cancer Detection and Gleason Score Prediction in mp-MRI via FocalNet

JointProstateCancerDetectionandGleasonScorePredictioninmp-MRIviaFocalNet0储备知识0.1Gleason分级0.1.1肿瘤组织的分化0.1.2Gleason分级与积分体系======文献阅读记录

Jason_Lee_·2022-11-29 08:56

文献阅读总结（3）Neural Graph Collaborative Filtering

1、Introduction左图u1，右图从左图的u1开始展开图反应的信息：1、从路径u1->i2->u2,可以反映出u1和u2的相似性；2、u1和i4之间有两条路径，而u1和i5之间只有一条路径，可以反应u1对i4的兴趣比u1对i5的兴趣更高。与HOP-Rec不同的是，该技术将高阶连通性整合到预测模型中。贡献：1、我们强调了在基于模型的CF方法的嵌入函数中显式地利用协作信号的关键重要性2、提出了

Hejincheng9·2022-11-29 08:18

RNN学习2

文章目录前言文献阅读摘要Monte-CarloDropout（蒙特卡罗dropout）采用蒙特卡罗dropout的集合预测结果RNN循环神经网络交叉熵损失时间反向传播算法（BPTT）总结前言Thisweek

hehehe2022·2022-11-28 20:31

从卷积神经网络（CNN）到图卷积神经网络（GCN）详解

目录一、CNN和GCN的关系二、“图”的预备知识三、图卷积网络（GCN）四、针对于高光谱图像分类的网络优化五、频域的图卷积神经网络最近看到一篇引用量非常高的文章，是用图卷积网络处理高光谱图像分类任务，于去年

百炼成丹·2022-11-28 19:32

2022/11/27周报

目录摘要文献阅读1、题目和摘要2、数据的选取和处理3、搭建预测网络4、引入GRU重构预测模型RNN结构原理1、RNN和标准神经网络的对比2、前向传播和反向传播3、RNN的缺点4、简单的代码示例总结摘要本周在论文阅读方面

白小李·2022-11-28 18:45

有什么软件可以自动把PDF文件翻译成英文的吗？

外文文献阅读难度太大了，特别是遇到有专业名词的时候，普通的翻译器翻译的根本就不专业，有没有一款软件能够自动翻译PDF文档，还能保证翻译的专业度，并且排版不乱呢，当然有啦，今天给大家带来超好用的神仙翻译器

六维论文推荐·2022-11-28 18:14

第十次周报

第十次周报摘要RNN公式推导为什么使用tanh激活函数为什么会出现梯度消失或梯度爆炸代码实现LSTM公式推导文献阅读总结摘要Thisweek,Ireadareviewpaperontextrecognitionanddetection

三倍速的红色魔女·2022-11-28 14:46

2022.11.27 第三十二次周报

目录前言文献阅读：基于组合神经网络和改进多目标优化算法的PM2.5预测新系统——以环渤海经济带为例背景当前技术存在的缺陷本文提供的贡献流程图多目标麻雀搜索算法多目标多宇宙优化综述RNN的数学推导时间序列预测问题要求

孙源峰·2022-11-28 13:58

2022.11.27 第10次周报

目录摘要深度学习（RNN推导）1.RNN特点2.前向传播3.反向传播4.举例5.RNN缺点文献阅读1.摘要2.贡献3.背景4.PTMs概述4.1PTMs的分类4.2模型分析5.PTMs的扩展6.使PTMs

轻描淡写ζ·2022-11-28 13:15

网约车需求预测文献阅读笔记（一）《基于图卷积的出发地—目的地矩阵预测：旅客需求建模的新视角》

文献阅读笔记：《基于图卷积的出发地-目的地矩阵预测:旅客需求建模的新视角》摘要现有研究不足研究挑战（难点）本文的贡献准备工作定义1：格子定义2：时间片定义3：OD矩阵模型方法空间维度：网格嵌入法（一）地理邻居

斯外戈的小白·2022-11-28 07:19

（十一）：多模态深度学习综述

文献阅读（十一）：多模态深度学习综述摘要引言1.模态表示1.1单模态表示（语句模态表示、视觉模态表示）2.模态传译3.模态融合4.模态对齐4.1注意力对齐4.2语义对齐5.实际多模态系统——应用6.国内外多模态深度学习公用数据集

Laura_Wangzx·2022-11-27 18:02

模型预测控制

1模型预测控制介绍1.1生活中的例子为了更好的理解模型预测控制的思想，先举一个生活中的例子：假设你的导师给你安排了文献阅读的任务，一个月（30天）阅读30篇英文文献，接下来你的导师就会为你制定阅读计划。

背影lmc·2022-11-27 15:57

文献阅读 - From Word Embeddings To Document Distances

FromWordEmbeddingsToDocumentDistancesM.J.Kusner,Y.Sun,N.I.Kolkin,K.Q.Weinberger,FromWordEmbeddingsToDocumentDistances,ICML(2015)摘要词嵌入（wordembedding）：根据单词在语句中的局部共存性，学习单词语义层面的表示（semanticallymeaningfulre

K5niper·2022-11-27 13:44

谣言检测文献阅读七—EANN: Event Adversarial Neural Networks for Multi-Modal Fake News Detection

系列文章目录谣言检测文献阅读一—AReviewonRumourPredictionandVeracityAssessmentinOnlineSocialNetwork谣言检测文献阅读二—Earlierdetectionofrumorsinonlinesocialnetworksusingcertainty‑factor‑basedconvolutionalneuralnetworks

江_小_白·2022-11-27 13:08

谣言检测文献阅读十一—Preventing rumor spread with deep learning

系列文章目录谣言检测文献阅读一—AReviewonRumourPredictionandVeracityAssessmentinOnlineSocialNetwork谣言检测文献阅读二—Earlierdetectionofrumorsinonlinesocialnetworksusingcertainty‑factor‑basedconvolutionalneuralnetworks

江_小_白·2022-11-27 13:08

谣言检测文献阅读六—Tracing Fake-News Footprints: Characterizing Social Media Messages by How They Propagate

系列文章目录谣言检测文献阅读一—AReviewonRumourPredictionandVeracityAssessmentinOnlineSocialNetwork谣言检测文献阅读二—Earlierdetectionofrumorsinonlinesocialnetworksusingcertainty‑factor‑basedconvolutionalneuralnetworks

江_小_白·2022-11-27 13:07

谣言检测文献阅读四—Reply-Aided Detection of Misinformation via Bayesian Deep Learning

系列文章目录谣言检测文献阅读一—AReviewonRumourPredictionandVeracityAssessmentinOnlineSocialNetwork谣言检测文献阅读二—Earlierdetectionofrumorsinonlinesocialnetworksusingcertainty‑factor‑basedconvolutionalneuralnetworks

江_小_白·2022-11-27 13:37

谣言检测文献阅读五—Leveraging the Implicit Structure within Social Media for Emergent Rumor Detection

系列文章目录谣言检测文献阅读一—AReviewonRumourPredictionandVeracityAssessmentinOnlineSocialNetwork谣言检测文献阅读二—Earlierdetectionofrumorsinonlinesocialnetworksusingcertainty‑factor‑basedconvolutionalneuralnetworks

江_小_白·2022-11-27 13:37

VQA文献阅读 Learning Conditioned Graph Structures for Interpretable Visual Question Answering

1.动机作者认为：1.现有的基于图结构的VQA方法是定制的不能从抽象图像扩展到真实图像2.没有考虑将问题信息添加进来3.没有直观的展示得到结果的过程（Interpretable）2.贡献1.提出一个新的、Interpretable、基于图卷积网络的VQA方法图中的节点表示Imagefeatures中的Boundingbox,节点之间的线条表示image中各个节点的联系强度(联系越强，线条越粗)。线

今天也要学习！·2022-11-27 13:34

谣言检测文献阅读十二—Interpretable Rumor Detection in Microblogs by Attending to User Interactions

系列文章目录谣言检测文献阅读一—AReviewonRumourPredictionandVeracityAssessmentinOnlineSocialNetwork谣言检测文献阅读二—Earlierdetectionofrumorsinonlinesocialnetworksusingcertainty‑factor‑basedconvolutionalneuralnetworks

江_小_白·2022-11-27 13:01

关于BP神经网络预测结果误差大的原因

我在做一个关于用BP神经网络给高光谱图像分类的算法，一个像素有220个光谱数据，每个像素对应了一类，已知的是一共有17类，现在我将每类数据都找到，并在其中选出训练集和测试集。

h839662624·2022-11-27 08:55

高光谱目标检测论文学习（3）——An Effective Evaluation Tool for Hyperspectral Target Detection: 3D ROC Analysis

前言这篇文章是这个系列的第三篇，论文还是与前两篇同一作者。前面我们主要讲了一些目标检测的方法，比如第一篇里我们总结了基于LRT、基于SNR和基于SA的三类方法，在第二篇中我们聚焦混合像素图像的目标检测问题，对一种经典的方法OSP进行改进。只有方法还不是全部，我们还需要了解，用什么指标去衡量这些方法的性能。在前两篇文章中，我们都提到了3D-ROC这个用来进行评估的工具，这一篇就来重点看看这个工具。如

MrBamboo2000·2022-11-27 07:38

光谱解混与异常检测

光谱解混线性高光谱解混模型综述DEEPSPECTRALCONVOLUTIONNETWORKFORHYPERSPECTRALUNMIXING原因：高光谱遥感技术具有地物探测能力，而其分辨率有限，地物是均匀连续的而不是离散的

不当菜鸡的程序媛·2022-11-27 07:05

高光谱图像异常检测论文总结（一）

论文DiscriminativeReconstructionConstrainedGenerativeAdversarialNetworkforHyperspectralAnomalyDetection过程流程图总体流程图自动编码器流程图损失函数原始图像和生成图像的均方误差损失：LR=1dl∥yi−De(E(yi))∥2L_R=\frac{1}{d_l}\left\|y_i-De\left(E\l

void0221·2022-11-27 07:23

独不懂·2022-11-27 07:22

SDN中的Heavy-Hitter测量文献阅读

HeavyHitterDetectionandIdentificationinSoftwareDefinedNetworking来源：InternationalConferenceonComputerCommunicatio发表时间：2016提出问题：随着网络规模的扩大，Heavy-Hitter测量受到拓展能力限制的影响。现有Heavy-Hitter测量方法大部分集中在个别控制器上，然而在多个交换

weixin_30536513·2022-11-27 02:43

第2组 Alpha（1/3）

一、完成的任务确定项目选题为“高光谱图像分类”后，完成了具体的小组成员分工。分工查找学习了相关的资料，并且对于项目的开发有了更深的理解，并且规划了下一周的预计进度和任务。完成了项目内容的学习。

OUC_SE_GROUP2·2022-11-26 21:05

第五次作业：项目分类

一、前言：项目名称、项目简介项目名称：高光谱图像分类项目简介：高光谱成像是一项重要的遥感技术，它采集了从可见光到近红外波段的电磁光谱。

OUC_SE_GROUP2·2022-11-26 21:35

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