se（3）-TrackNet：Data-driven6DPoseTrackingbyCalibratingImageResidualsinSyntheticDomains文章概括1.摘要2.介绍3.相关工作3.1数据驱动的6D姿势估计：3.26D姿势跟踪：3.2.1概率跟踪：3.2.2基于优化的跟踪：3.3模拟到现实：4.方法4.1具有残差的SE（3）流形上的跟踪4.2神经网络的设计4.3通过PP

abcd选项后的数据分析In2020,it’ssimplynotenoughtocollectdataaboutyourcompanytobe“data-driven”;tostayrelevant,youmustalsoknowhowtoapplyit.Underlyingthisevolutionfromgut-baseddecisionmakingtodata-drivenanalytics

Robustdata-drivenstate-feedbackdesign论文阅读原文翻译摘要一、介绍二、准备工作三、数据驱动状态反馈A.不确定闭环参数化引用原文翻译摘要我们考虑以下问题：直接基于测量数据设计离散时间线性时不变系统的鲁棒状态反馈控制器。所提出的控制器设计程序不需要模型知识，只需要可能会受到噪声影响的单个开环数据轨迹。首先，推导了一类不确定闭环矩阵在状态反馈下的数据驱动特征。通过在鲁

李老师对于landbench的，基准模型进行的论文。里面对于变量，数据集的描述，写论文可以用。题目：“LandBench1.0:abenchmarkdatasetandevaluationmetricsfordata-drivenlandsurfacevariablesprediction”(Li等,2023,p.1)(pdf)“LandBench1.0:用于数据驱动的地表变量预测的基准数据集和评

HanQ,LuZ,ZhaoS,etal.Data-drivenbasedphaseconstitutionpredictioninhighentropyalloys[J].ComputationalMaterialsScience,2022,215:111774.文章目录摘要1.引言2.方法2.1数据收集和处理2.2机器学习模型3.结果和分析3.1特征相关性3.2机器学习模型的预测性能3.3特征和

https://www.coursera.org/learn/analytics-business-metricsWhatareBusinessMetrics?Whatabusinessanalystorbusinessdataanalystdo?Tofindouttherightquestiontoask.Then,findthebestansweryoupossiblycaninthetime

ICLR20180abstract交通预测是一项具有挑战的任务对道路网络的复杂空间依赖性随道路条件变化的非线性时间动态长期预测的固有困难——>将交通流建模为有向图上的扩散过程——>引入扩散卷积递归神经网络(DCRNN)使用图上的双向随机游走来捕获空间依赖性使用具有计划采样（scheduledsampling）的编码器-解码器架构来捕获时间依赖性1introduction1.1交通预测的挑战性复杂的

文献思想作者发现不同循环寿命的电池，第100次和第10次循环放电容量的差有不同，作者由这一现象，提取出了放电容量差的方差、平均值、最小值等特征，其中放电容量差的方差对数和循环寿命的对数的皮尔逊相关性高达-0.93，然后由此系列特征，用回归模型对循环寿命做估计，最好的模型使用前100个循环的数据预测周期寿命时，有9.1%的测试误差，此时大多数电池还没有表现出容量退化。除此之外，本文还对电池做了低寿命

https://opus.lib.uts.edu.au/bitstream/10453/164081/2/DHSS2022-Abstract-Submission%20%28arXiv%29.pdf背景：影响力和信息运动经常利用国内持极端观点的团体。在州一级，影响力行动最好被理解为一场运动：为误导公众和影响决策者而部署的一系列信息行动。影响力行动越来越多地成为针对社会凝聚力（AsmolovG.，2

符号主义人工智能（SymbolicAI）为核心的逻辑推理数据驱动（data-driven）为核心的机器学习探索与利用（explorationandexploitation）为核心的强化学习人工智能主流三种方法区别学习模式优势不足用规则教与人类逻辑推理相似

与不涉及学习过程的hand-crafted滤波器不同，DCNNs-basedfeatureextraction是一种data-driven技术，可以直接从数据中学习具有鲁棒性的特征表示。

毕竟“技多不压身”，掌握数据分析，一方面可以提升自己相应的业务能力，另一方面也可以让自己建立一种data-driven的视角，去思考各种问题。

2022/11/27D4P2-Data-DrivenDesign&DevelopmentofProductorPlatformHowtobuildadataarchitecturetodriveinnovation--todayandtomorrow|McKinseyDesignanddeploynewdatatechnologiesalongsidelegacyinfrastructuretod

数据驱动的3D人头重建文中提出的框架可以通过一张图片重建出3D人头模型。图片首先通过卷积神经网络把图片进行分割，使用Gabor滤波器提取头发方向。之后，以标志点为约束求解FLAME面参数化模型。利用人脸图像的高频信息对细节进行增强，并利用反照率参数化模型对纹理进行补充。最后，建立了条状网格毛发数据库，并利用该数据库和图像中提取的信息，对图像中的头发进行了重建头部重建是人体重建中较为困难的。本文主要

1abstract&introduction由于缺乏大规模的带注释的脊柱图像数据集，基于深度学习的主流分割方法（data-driven的）受到严重限制。

这个过程是随机(Random)、数据驱动(data-driven)的过程。

使用高斯过程的数据驱动无线通信的最新进展：综合调查摘要I简介1.1相关工作1.2大纲II数据驱动的无线通信:具有独特功能的动机III用于机器学习的高斯过程的背景3.1高斯过程的定义3.2高斯过程内核(GaussianProcessKernel)IVGP内核的进展4.1固定谱混合核(StationarySpectralMixtureKernel)4.2具有非平稳内核的GP4.3可解释的深度内核4.4

DeepLearningBasedTextClassification:AComprehensiveReview文本分类综述一、介绍自动文本分类的方法可以分为两类:•Rule-basedmethods•Machinelearning(data-driven

：https://www.zhihu.com/question/61984251/answer/193645135认识流场模态分解（data-driven）：https://zhuanlan.zhihu.com

一个程序员，入了交通的坑，苍天了。===============================================================================论文地址：http://gamma.cs.unc.edu/TrafficFlowRecon/作者：DavidWilkie：UniversityofNorthCarolina北卡罗来纳大学，Ming的学生，目前

▐摘要多触点归因（MTA:MultiTouchAttribution）是一种基于数据驱动（Data-driven）的归因技术，着重还原用户触点轨迹并公平分配贡献，帮助商家优化广告资源投放，从而优化提升整体营销收益

数据驱动的时间交互网络图生成模型ABSTRACTDeepgraphgenerativemodelshaverecentlyreceivedasurgeofattentionduetoitssuperiorityofmodelingrealisticgraphsinavarietyofdomains,includingbiology,chemistry,andsocialscience.Despit

平时常见的自动驾驶仿真主要是利用软件搭载测试场景，然而，随着data-driven技术的发展，如何利用庞大的道路数据提高仿真性能，成为一个有意思的话题。这两天读到一篇文章，分享一下。

标题:数据驱动和知识感知可解释人工智能综述作者:Xiao-HuiLi,CalebChenCao,YuhanShi,WeiBai,HanGao,LuyuQiu,CongWang,YuanyuanGao,ShenjiaZhang,XunXue,andLeiChen.文章目录==Abstract====Introduction====综述==一、数据驱动的可解释人工智能DATA-DRIVENEXPLAI

ICLR2018，DCRNN，模型借鉴了StructuredSequenceModelingWithGraphConvolutionalRecurrentNetworks(ICLR2017reject)里面的DCRNN，将该模型应用于了交通预测上。而且后者的论文使用的卷积是Defferrard提出的图卷积，这篇论文中使用的是扩散卷积，这种扩散卷积使用的是随机游走，与Diffusion-Convol

@Author：LiDong@Date：2022-11-13机器学习（MachineLearning）是一门数据驱动（Data-driven）的科学，所谓的数据驱动是指需要使用样本数据训练模型（trainmodel

13AData-DrivenGraphGenerativeModelforTemporalInteractionNetworkslink:https://scholar.google.com.sg/scholar_url?url=https://par.nsf.gov/servl

本文主要研究恶意软件，重点是区别APT相关恶意软件和非APT恶意软件之前的关系，并且寻找其中的可解释性。1.Introduction分类：在研究与apt相关的恶意软件时考虑不同类型的特征将会很有趣，这不仅是为了提高准确性，也是为了更好地了解其本质。因此，本工作提出使用静态、动态和网络相关的特征、可解释的和通过领域知识选择的特征，以及知名的机器学习技术来分析apt相关的恶意软件与无任何已知关联的通用

图片发自AppThetitleDataDrivenCityis,ofcourse,aprovocation.Mostofourcontributors'reactionspointoutthedangerousfallacyofblindlyminingintothedelugeofdatageneratedbyourdigitallyenhancedlives,asthoughoptimalso

前一篇文章告诉了大家用于对话生成系统的各个开源数据集，现在我们来看一下这些数据集该怎么用。首先，回顾一下是各个数据集的信息。人机对话数据集人--人有限域的口语对话数据集人--人开放域的口语对话数据集人--人脚本数据集人--人书面对话数据集一.预处理在将机器学习方法应用于对话语料库之前，通常先进行某种形式的预处理。预处理的目的是在信息损失最小的情况下对数据集进行标准化。这可以减少数据的稀缺性，最终使

所以我们需要一种Data-Driven的开发方式，通过工具（Snips）来自动化的生成准确、优雅的代码，让开发者减少重复无意义的工作，将更多精力放在产品以及业务上。

论文原文：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364032117306093论文被引：351（08/06/220）论文年份：2018AbstractEnergyisthelifebloodofmodernsocieties.Inthepastdecades,theworld’senergyconsumptionandassocia

注意feature-state仅仅能被使用在paint属性支持data-driven样式中。["feature-state",string]:valuegeometry-type获取

使用分类的circle-color属性函数实现可视化body{margin:0;padding:0;}#map{position:absolute;top:0;bottom:0;width:100%;}mapboxgl.accessToken='';varmap=newmapboxgl.Map({container:'map',style:'mapbox://styles/mapbox/light

DDT是python的第三方库，全名称为：Data-Driven/DecoratedTests。

其引入额外的尺度因子λ\lambdaλ来对不同维度的输出进行自适应训练（即Data-Driven的意思），通过对尺度因子进行稀疏化约束，得到可以安全裁剪的对象。  作者把本文方

论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-019-0912-1下一阶段，解决地球系统科学问题将采用混合模型–包含物理过程的模型和许多data-driven机器学习模型相结合

论文：Multi-LabelImageRecognitionwithGraphConvolutionalNetworks通过data-driven方式建立有向图用于描述标签之间的关联关系，提出了基于图卷积

数据驱动下的机会约束优化考虑下列形式的分布鲁棒优化问题：min⁡x∈XcTxs.t.P[ξ~∈S(x)]≥1−ϵ,  ∀P∈F(θ)(1)\begin{aligned}\mathop{\min}\limits_{\boldsymbol{x}\in\mathcal{X}}&\quad\boldsymbol{c}^T\boldsymbol{x}\\\text{s.t.}&\quad\mathbb{P}

对于输入的数据缺乏空间变换不变形(lackofspatiallyinvariantabilitytoinputdata)，因此作者引入了一个spatialtransformermodule，不需要额外的监督，能够以data-driven

对于输入的数据缺乏空间变换不变形(lackofspatiallyinvariantabilitytoinputdata)，因此作者引入了一个spatialtransformermodule，不需要额外的监督，能够以data-driven

学习文档：https://ustbhuangyi.github.io/vue-analysis/data-driven/mounted.html挂载到DOMsrc/core/instance/init.js

简介金融业最近以极高的速度采用了Python，一些最大的投资银行和对冲基金使用它来构建核心交易和风险管理系统。针对Python3进行了更新，本手册的第二版帮助您开始使用该语言，指导开发人员和定量分析师通过Python库和工具构建财务应用程序和交互式财务分析。在整本书中使用实际例子，作者YvesHilpisch还向您展示了如何基于一个大型的，现实的案例研究，为基于蒙特卡罗模拟的衍生品和风险分析开发一

定义：RobotFramework框架是一个通用的测试框架，易于使用，采用表格式语法，统一测试用例格式；可以使用关键字驱动（keyword-driven）、数据驱动（data-driven）和行为驱动开发

这里引入统计学习和机器学习的区别：1.统计学习是theory-driven，对数据分布进行假设，以强大的数学理论支撑解释因果，注重参数推断（Inference）；机器学习是data-driven，依赖于大数据规模预测未来

Data-DrivenEvolutionaryOptimization:AnOverviewandCaseStudies论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/8456559本文介绍了数据驱动进化优化的综述，对论文的翻译和总结目录1：中英对照翻译I.INTRODUCTIONII.DATA-DRIVENEVOLUTIONARYOPTIMIZATIONA.D

学习文档：https://ustbhuangyi.github.io/vue-analysis/data-driven/update.html2.连接上一节在上一节中我们提到了在src/core/instance

译自Apress.Pro.ASP.NET.2.0.in.C#.2005第7章ADO.NET基础相当多的计算机应用，包括桌面和Web应用，都是数据驱动的（data-driven）。

所以我们需要一种Data-Driven的开发方式，通过工具（Snips）来自动化的生成准确、优雅的代码，让开发者减少重复无意义的工作，将更多精力放在产品以及业务上。

原文地址：http://cs231n.github.io/classification/############################################################################33这是一篇入门级的文章，为了向计算机视觉专业外的学生介绍图像识别问题以及数据驱动方法。内容如下：１．图像分类，数据驱动方法，算法流程介绍２．最近邻分类器/k-