ADAPTIVE 第10页

翻译：AdaRNN:时间序列的自适应学习与预测：AdaRNN: Adaptive Learning and Forecasting for Time Series∗

摘要时间序列预测在现实生活中有着广泛的应用，但却是一项极具挑战性的任务。这是因为时间序列的统计特性可以随时间变化，导致分布在时间上发生变化，这在机器学习领域被称为分布移位问题。到目前为止，从分布转移的角度对时间序列进行建模还有待探索。在本文中，我们建立了时间序列预测的时间协变量移位(TCS)问题。我们提出了自适应rnn(AdaRNN)来解决TCS问题。AdaRNN由两个模块依次组成。第一个模块被称

yang15987·2022-09-07 16:35

Dubbo-Adaptive实现原理

大魔王先生·2022-09-05 11:00

猿创征文｜《一文搞懂NMS发展历程》Soft-NMS、Weighted NMS、IoU-Net、Softer-NMS、Adaptive NMS、DIoU-NMS

猿创征文｜《一文搞懂NMS发展历程》Soft-NMS、WeightedNMS、IoU-Net、Softer-NMS、AdaptiveNMS、DIoU-NMS文章目录猿创征文｜《一文搞懂NMS发展历程》Soft-NMS、WeightedNMS、IoU-Net、Softer-NMS、AdaptiveNMS、DIoU-NMS1.NMS介绍2.NMS算法流程3.NMS过程图例3.1单类别例子3.2多类别例

迪菲赫尔曼·2022-08-29 07:12

java降噪_运动自适应降噪_Motion Adaptive Noise Reduction

运动自适应降噪_MotionAdaptiveNoiseReduction转载于：运动自适应降噪_MotionAdaptiveNoiseReductionCMOS传感器在工作过程中会生成热噪声、散粒噪声等，其中散粒噪声是一种随机噪声，其变化符合泊松分布，它存在严重影响图像的信噪比(SNR)。通常而言，此类噪声会通过软件算法采用多帧平均的方法进行抑制，这种方法即我们常说的3D降噪。本文我们将以Xili

27岁自我认知·2022-08-18 13:11

模型压缩 | TIP 2022 - 蒸馏位置自适应：Spot-adaptive Knowledge Distillation

TIP2022-蒸馏位置自适应：Spot-adaptiveKnowledgeDistillation本文已授权极市平台,并首发于极市平台公众号.未经允许不得二次转载.原始语雀文档：https://www.yuque.com/lart/gw5mta/vhbggb论文：https://arxiv.org/abs/2205.02399代码：https://github.com/zju-vipa/spot

有为少年·2022-08-13 07:43

【论文阅读笔记】Looking Fast and Slow: Memory-Guided Mobile Video Object Detection

主要贡献：（四）InterleavedModels（交叉模型）：（五）Backbone（主干网络）：（六）MemoryModule（记忆模块）：（七）TrainingProcedure（训练过程）：（八）Adaptive

BIT可达鸭·2022-08-12 07:09

论文解读（soft-mask GNN）《Soft-mask: Adaptive Substructure Extractions for Graph Neural Networks》

论文信息论文标题：Soft-mask:AdaptiveSubstructureExtractionsforGraphNeuralNetworks论文作者：MingqiYang,YanmingShen,HengQi,BaocaiYin论文来源：2021,WWW论文地址：

关注我更新论文解读·2022-08-08 15:00

达梦sql优化实践5

Fgwzd项目sql语句优化原sql如下：–页脚统计select/*+ADAPTIVE_NPLN_FLAG(3)*/count(0),nvl(sum(TOTAL_INVEST),0),nvl(sum(NUM

ubotutwin3·2022-08-05 08:51

Adaptive Normalized Representation Learning for Generalizable Face Anti-Spoofing论文阅读笔记

论文基本信息作者：ShubaoLiu,Ke-YueZhang,TaipingYao机构：华东师范大学、腾讯来源：ACMMM时间：2021链接：[2108.02667]AdaptiveNormalizedRepresentationLearningforGeneralizableFaceAnti-Spoofing(arxiv.org)基础知识1.BN&IN深度学习中的Normalization模型-

好香-·2022-08-01 07:20

活体检测 Adaptive Normalized Representation Learning for GeneralizableFace Anti-Spoofing 阅读笔记

论文链接：AdaptiveNormalizedRepresentationLearningforGeneralizableFaceAnti-Spoofing|Proceedingsofthe29thACMInternationalConferenceonMultimedia预备知识（1）BatchNormalization定义：假设输入特征的尺寸为，包含N个样本，每个样本通道数为C，高为H，宽为W

Cassiel_cx·2022-08-01 07:19

【GCN】《Adaptive Propagation Graph Convolutional Network》（TNNLS 2020）

《AdaptivePropagationGraphConvolutionalNetwork》（TNNLS2020）为每个节点赋予一个停止单元，该单元输出一个值控制Propagation是否应该继续进行下一跳。聚合时停止单元的输出值就是聚合每跳的权重。可以理解成为每个节点找到自己的感受野。首先节点的特征先经过一个MLP变成embedding，这就是Propagation的起点，然后开始递归的Prop

chad_lee·2022-07-21 07:41

人脸识别AdaFace学习笔记

原文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Kim_AdaFace_Quality_Adaptive_Margin_for_Face_Recognition_CVPR

Cassiel_cx·2022-07-04 07:08

论文解读（AGC）《Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution》

论文信息论文标题：AttributedGraphClusteringviaAdaptiveGraphConvolution论文作者：XiaotongZhang,HanLiu,QimaiLi,Xiao-MingWu论文来源：2019,IJCAI论文地址：download

Learner-·2022-06-30 11:00

python数字图像处理之图像自动阈值分割示例

目录引言1、threshold_otsu2、threshold_yen3、threshold_li4、threshold_isodata5、threshold_adaptive引言图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术

·2022-06-28 19:26

Adaptive Temporal-Frequency Network for Time-Series Forecasting（TKDE）

提出了一种用于中长期时间序列预测的自适应时频网络(ATFN)，它是一种融合深度学习网络和频繁模式的端到端混合模型。在ATFN框架内，利用增广序列到序列模型学习复杂非平稳时间序列的趋势特征，利用频域块捕捉时间序列数据的动态和复杂周期模式，利用全连接神经网络将趋势和周期特征结合起来产生最终的预测。设计了相位自适应、频率自适应和幅度自适应的频率机制，将当前滑动窗口的频谱映射到预测区间的频谱。多层神经网络

西西弗的小蚂蚁·2022-06-27 21:07

目标检测算法回顾之思考与总结

目标检测算法回顾之思考与总结总结思考作业说明：本文仅供学习总结从前面对目标检测算法的回顾来看，我们可以看出目标检测算法实际上从繁到简（如anchor,nms,iou等是一个有设置到adaptive再到free

xiaobai_Ry·2022-06-18 08:48

【论文精读】Adaptive As-Natural-As-Possible Image Stitching

18岁小白想成大牛·2022-06-18 07:23

4-MySQL原理-SQL执行原理

该属性通过innodb_adapitve_hash_index开启，也可以通过—skip-innodb_adaptive_hash_index参数关闭Innodb存储引擎会监控对表上二级索引的查找，如果发现某二级索引被频繁访问

xianghan收藏册·2022-06-13 11:22

元学习论文解读 | XtarNet: Learning to Extract Task-Adaptive Representation for Incremental FSL, ICML 2020

motivation本文关注的是增量小样本学习问题，希望从新的经验中获取新的知识，并将其与从先前经验中获得的先前知识相融合。contribution本文提出了XtarNet，它学习提取任务自适应表示（Task-AdaptiveRepresentation,TAR）。给定一个新任务，从元训练模块中提取的新特征与从预训练模型中获得的基本特征混合作为TAR，那么TAR就包含对新类别和基本类别进行分类的有

RitaRao·2022-06-11 07:09

【论文翻译 KDD2020】AM-GCN: Adaptive Multi-channel Graph Convolutional Networks 自适应多通道图卷积网络

文章目录摘要1引言2GCNs的融合能力：实验研究3AM-GCN3.1特定卷积模块3.2共同卷积模块4实验4.1实验设置4.2节点分类4.3变体分析4.4可视化4.5注意力机制分析4.6参数研究5相关工作6结论论文链接：AM-GCN:AdaptiveMulti-channelGraphConvolutionalNetworks论文代码：https://github.com/zhumeiqiBUPT/

林若漫空·2022-06-05 07:59

论文阅读（9）：AdapticeFace: Adaptive Margin and Sampling for Face Recognition

本文是对MarginbasedSoftmaxLoss的改进。主要针对人脸数据集类别不平衡的问题，以及难类别/难样本的挖掘，让训练过程变得高效。一、针对的问题SOTAMarginbasedSoftmaxLoss都有一个前提假设：即所有的类别都有足够多的样本来描述该类别的分布，因此一个预设的常量margin就足以缩小每一个类别的类内差异。实际上人脸数据集的样本很不平衡，类别的样本数量之间有很大差异。以

ljwherry·2022-05-30 07:45

论文解读（AGE)《Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding》

论文信息论文标题：AdaptiveGraphEncoderforAttributedGraphEmbedding论文作者：GayanK.Kulatilleke,MariusPortmann,ShekharS.Chandra论文来源：2020,KDD论文地址：downlo

Learner-·2022-05-28 22:00

dubbo是如何实现可扩展的？（二）

一类是ExtensionLoader类三注解是@SPI、@Adaptive、@Activate本文总结dubbo是如何使

水木竹水·2022-05-28 20:00

Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild论文阅读笔记

目标检测与域适应界核的一篇文章，非常有启发，CVPR2018作品，非常有趣。1.全文综述目标检测任务通常假设训练集与测试集从属于同一个分布，但是在实际情形中并不完全如此，这种分布上的差异会导致性能的下降与损失，本文旨在提高目标检测的跨域鲁棒性。作者从两个层面处理领域转移:1)图像级移动，如图像样式、光照等;2)实例级移动，如对象出现-亮度、大小等。我们基于最新的最先进fasterR-CNN模型构建

lwpyh·2022-05-26 07:37

[论文][表情识别]Towards Semi-Supervised Deep Facial Expression Recognition with An Adaptive Confidence Margin

#论文基本情况发表时间及刊物/会议：2022CVPR发表单位：西安电子科技大学，香港中文大学，重庆邮电大学#问题背景在大部分半监督学习方法中，一般而言，只有部分置信度高于提前设置的阈值的无标签数据被利用。由此说明，大部分半监督方法没有充分利用已有数据进行训练。#论文创新点设置了Ada

柒七同学·2022-05-22 22:00

学习笔记53 数据分析常见面试题4-15

Adaboost强调Adaptive（自适应），通过不断修改样本权重（增大分错样本权重，降低分对样本权重），不断加入弱分类器进行boosting。

败者食尘_40a0·2022-04-16 09:46

论文解读（GCA）《Graph Contrastive Learning with Adaptive Augmentation》

论文信息论文标题：GraphContrastiveLearningwithAdaptiveAugmentation论文作者：YanqiaoZhu、YichenXu3、FengYu4、QiangLiu、ShuWu、LiangWang论文来源：2021,WWW论文地址：down

Learner-·2022-04-12 19:00

ocr文字识别

3使用Opencv中的自适应阈值化函数adaptive_threshold和scikit-image框架来调整收据数据4CNN只能找到文本的角度坐标，而文字的角度变化很大，5使用opencv中的a

weixin_41454036·2022-04-03 07:36

基于梵·高《向日葵》的图像阈值处理专题（二值处理、反二值处理、截断处理、自适应处理及Otsu方法）【Python-Open_CV系列（六）】

2.二值化处理与反二值化处理 3.零处理 4.截断处理 5.五种处理方式汇总 6.自适应处理 ✨平均法cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C ✨高斯法cv2.ADAPTIVE_THR

侯小啾·2022-04-03 07:40

AdapLeR——基于Adaptive Length Reduction的BERT推理优化

Paper地址：https://arxiv.org/abs/2203.08991GitHub链接：amodaresi/AdapLeR随着AI软硬件基础设施的日趋完善（包括算法框架、推理引擎、编译器与底层硬件等），从算法或模型视角的性能优化，已经成为降低计算复杂度、节省资源成本的必不可少的技术手段。前言基于生成式自监督训练（GenerativeSelf-supervisedLearning），预训练

Law-Yao·2022-03-28 07:50

机器学习算法系列（十九）-自适应增强算法（Adaptive Boosting Algorithm）

阅读本文需要的背景知识点：集成学习、拉格朗日乘数法、一丢丢编程知识一、引言前面一节我们学习了随机森林算法（RandomForestAlgorithm），讲到了其中一种集成学习的方法——Bagging算法，这一节我们来学习另一种集成学习的方法——提升算法)1（BoostingAlgorithm），同时介绍其中比较常见的算法——自适应增强算法2（AdaptiveBoostingAlgorithm/

·2022-03-14 11:24

Mysql-基础篇(1)-一条更新SQL执行流程（Buffer Pool、Change Buffer、Adaptive Hash Index、Redo Log）

高达00人物集合目录：1、一个查询语句SQL是如何执行的？1.1、通信协议通信类型：同步or者异步连接方式通信协议1.2.、查询缓存（QueryCache）1.3、语法解析和预处理1.3.1、词法解析1.3.2、语法解析1.3.3、预处理器1.4、查询优化(QueryOptimizer)与查询执行计划1.4.1、什么是优化器?1.4.2、优化器可以做什么?1.4.3.优化器是怎么得到执行计划的?1

tianlang136520·2022-03-07 08:54

List中的Sort

通过比较器来规定两个实例的大小关系，如果c为null的话，则需要容器中的元素实现comparable接口，进而可以直接进行排序原理讲解文档讲解如下：Thisimplementationisastable,adaptive

天渊hyominnLover·2022-02-20 16:45

Mongodb 多进程高并发问题

修改mongodb.confnet:serviceExecutor:"adaptive"2.通过查看mongodb日志，发现报"toomanyopenfiles"

Sdoopy·2022-02-15 17:58

HDR视频色调映射算法（之二：Adaptive temporal TMO）

本文是HDR视频色调映射算法系列之二，AdaptivetemporalTMO算法介绍。关注公众号，获取更多信息！

麻瓜智能·2022-02-10 21:30

Dubbo自适应拓展机制原理与实例

但有时候你并不想用某些实现类，造成浪费获取某个实现类的方式不够灵活，只能遍历DubboSPI优点：方便获取实现类：使用k-v配置IoC依赖注入功能：通过Adaptive来实现，根据参数来选择不同的实现类采用装饰器模

金泽祺·2022-02-09 15:49

论文-Switch-based Active Deep Dyna-Q: Efficient Adaptive Planning for Task-Completion Dialogue Poli...

1.简称论文《Switch-basedActiveDeepDyna-Q:EfficientAdaptivePlanningforTask-CompletionDialoguePolicyLearning》简称Switch-DDQ，作者YuexinWu(CarnegieMellonUniversity)，经典的对话策略学习论文。2.摘要使用强化学习训练任务完成对话代理通常需要大量真实的用户体验。Dy

魏鹏飞·2022-02-09 10:01

1.1 dubbo源码解析之@Adaptive

代码ExtensionLoader.getExtensionLoader（class）.getAdaptiveExtension()判断@Adaptive注解在类上或者方法上的实现是有差异的，当@Adaptive

云养猫达人·2022-02-03 03:30

Dubbo拓展点加载机制

然后介绍加载机制已经存在的一些关键注解，@SPI、@Adaptive、@Activate。然后介绍整个接在机制中最核心的ExtensionLoader的工作流程及实现原理。

·2022-01-08 21:05

el-table 动态设置高度

/tableHeight'constinstall=function(Vue){//绑定v-adaptive指令Vue.directive('tableHeight',tableHeight)}if(window.Vue

咕噜噜_33bf·2021-12-20 14:13

Adaptive Personalized Federated Learning 论文解读+代码解析

论文地址点这里一.介绍联邦学习强调确保本地隐私情况下，对多个客户端进行训练，客户端之间不交换数据而交换参数来进行通信。目的是聚合成一个全局的模型，使得这个模型再各个客户端上读能取得较好的成果。联邦学习中FedAvg方法最为广泛，但由于本地数据分片之间的固有多样性和数据再客户端的高度非iid(独立同分布)，FedAvg对超参数非常敏感，不能从良好的手链保证中获益。因此在设备异质性存在的情况下，全局模

编程龙·2021-11-27 16:07

COMP3771 User Adaptive

COMP3771UserAdaptiveIntelligentSystemsCoursework(30%ofmodule)Deadlineforsubmission:10amMonday22November2021SubmitanelectroniccopyinGradescopefollowingthelinkinMINERVALearningobjectivestoapplytheschema

·2021-11-26 15:17

论文学习摘要：Adaptive-event-detection for Representative Load Signature Extraction

目录1.Abstract&Introduction2.RelatedWork3.Proposedmethodology3.1算法框架3.2WAMMA中的窗口定义3.3AdaptiveWindowtoCaptureTransients3.4Multi-timescaleWindowScreening3.5ThresholdUpdating3.6LoadSignaturesandSequentialL

王后驾到·2021-11-24 10:03

论文笔记：Adaptive event detection for Representative Load Signature Extraction

笨牛慢耕·2021-11-13 17:26

深度学习-路径聚合网络(PANet网络)

提出了自适应特征池adaptive

Tc.小浩·2021-10-23 15:01

Instance-Adaptive Graph for EEG Emotion Recognition论文笔记

摘要为解决EEG情绪识别的个体差异与表征EEG不同区域之间的动态关系，提出了实例自适应图方法。为拟合不同的脑电模式，采用额外分支来表征不同脑电通道间的内在动态关系。设计了多级多图卷积和图粗化。提出了一种稀疏图形表示，用于提取更多鉴别特征。现在模型的弊端EEG可以直接测量脑电活动，其中包含了丰富的与情绪相关的信息，有助于揭示人类的情绪。由于脑电数据分布不规则，所以图提供了一种有效的联系方法。经典CN

lokol.·2021-08-26 01:29

【2018】Adaptive GPU Tessellation with Compute Shaders

今天要介绍的是JadKhoury在其硕士论文中介绍的使用CS完成物件、地形网格的渐进式Tessellation方案，这个方案目前被业界很多的引擎所借鉴引用，具有较高知名度。1.1IntroductionGPU光栅化在三角面片在屏幕上的投影面积较大（覆盖像素较多）时效率会高一些，当其投影面积小于某个阈值时，就会导致深度buffer的锯齿以及shadingrate的明显下降[Riccio12]，而这会

离原春草·2021-07-16 22:28

Apache Dubbo的SPI机制是如何实现的

ExtensionLoader的实例2.2加载扩展类2.2.1loadExtensionClasses加载扩展类2.2.2扩展包装类2.2.3自适应扩展实现类2.2.4自动激活扩展类三、总结四、附录4.1Xxx$Adaptive

·2021-06-21 12:57

dubbo之SPI（补充篇）

上一篇关于dubbo的SPI基本介绍完毕了，针对SPI中一些细节点，专门开辟本文来做补充(补充点包括但不限于@Adaptive、@Activate、AdaptiveClassCodeGenerator的具体逻辑

花老湿不闷骚·2021-06-18 17:30

Dubbo剖析-SPI机制

文章要点什么是spidubbo为什么实现自己的spidubbo的adaptive机制dubbo的IOC和AOPdubbo动态编译机制dubbo与spring的融合一、什么是spiSPI全称为(ServiceProviderInterface

青芒v5·2021-06-09 09:51

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