Predictive 第2页

IPB帧编码顺序解码顺序显示顺序

Pframe:前向预测编码帧又称predictive-frame，通过充分将低于图像序列中前面已编码帧的时间冗余信息来压缩传输数据量的编码图像，也叫预测帧；Bframe:双向预测内插编码

jhluroom·2020-09-11 01:14

视频编解码概念：时间戳DTS和PTS的相关分析

Pframe:前向预测编码帧又称predictive-frame，通过充分将低于图像序列中前面已编码帧

飞翔的鲲·2020-09-11 00:24

讲座展示：Live From Redmond: Microsoft AJAX Patterns - Implementing Predictive Fetch with Microsoft ASP.N.

简介这次我选择的讲座，是最近在LiveFromRedmond系列WebCast中JoeStagner的讲座“MicrosoftAJAXPatterns-ImplementingPredictiveFetchwithMicrosoftASP.NET2.0AJAXExtensions”。JoeStagner是UI,Tools&PlatformsTeam的ProgramManager。作者在他的Blog

weixin_34250709·2020-08-26 23:09

论文笔记《Empirical analysis of predictive algorithms for collaborative filtering》协同过滤预测算法的实验分析

2013年的一篇论文。为使用IUF数据来提升模型效果提供了实验依据。看看实验设计也是蛮有意思的，很好的一套设计实验和评估的套路。

Just Jump·2020-08-25 16:30

【论文整理】model-based control Model Learning and Model-predictive Control (MPC)

ModelLearningandModel-predictiveControl(MPC)Learningmodel-basedplanningfromscratch,R.PascanuandY.Lietal.,Arxiv2017DeepReinforcementLearninginaHandfulofTrialsusingProbabilisticDynamicsModels,K.Chuaetal

DrogoZhang·2020-08-25 01:53

[ICDE‘20] Sequence-Aware Factorization Machines for Temporal Predictive Analytics (SeqFM)

原论文Motivation现有的基于矩阵分解的模型不能捕捉序列信息，于是作者提出了新颖的SeqFM模型，分别学习静态特征（如性别）、动态特征（如交互信息）以及二者之间的关系。Introduction为了避免特征工程中手工设计，FMs(factorizationmachines)用来将原始的特征嵌入到隐向量空间，并且通过对emb内积学习特征之间的联系。但是plainFM受限于线性表达能力，DNN-b

_Mogician·2020-08-22 14:46

H264编码之GOP含义

●I帧即Intra-codedpicture（帧内编码图像帧），不参考其他图像帧，只利用本帧的信息进行编码●P帧即Predictive-codedPicture（预测编码图像帧），利用之前的I帧或P帧，

xiaoyida11·2020-08-21 11:17

I,P,B帧和PTS,DTS的关系,GOP相关

Pframe:前向预测编码帧又称predictive-frame，通过充分将低于图像序列中前面已编码帧的时间冗余信息来压缩传输数据量的编码图

wudebao5220150·2020-08-21 11:17

I,P,B帧和PTS,DTS的关系及GOP基本概念——简介

Pframe:前向预测编码帧又称predictive-frame，通过充分将低于图像序列中前面已编码帧的时间冗余信

hpclinux·2020-08-21 10:04

视频编解码基本概念之 GOP

●I帧即Intra-codedpicture（帧内编码图像帧），不参考其他图像帧，只利用本帧的信息进行编码●P帧即Predictive-codedPicture（预测编码图像帧），利用之前的I帧或

哀酱·2020-08-21 10:58

Intel Media SDK H264 encoder GOP setting

I帧可以看成是一个图像经过压缩后的产物；Pframe:前向预测编码帧，又称predictive-frame，通过充分将低于图像序列中前面已编码帧的时间冗余信息来压缩传输数据量的编码图像

weixin_34354945·2020-08-21 08:04

H264 GOP 扫盲

●I帧即Intra-codedpicture（帧内编码图像帧），不参考其他图像帧，只利用本帧的信息进行编码●P帧即Predictive-codedPicture（预测编码图像帧），利用之前的I帧或P帧，

piperzero·2020-08-21 07:58

预测性编码（Predictive Coding）简介

预测性编码（PredictiveCoding）简介YanpingHuangandRajeshP.N.Rao摘要预测性编码（PredictiveCoding）是在神经系统中对认知冗余进行缩减（understandingredundancyreduction）并且进行高效编码的统一框架。通过仅仅传入感觉信号中没有被预测到的部分，预测性编码能够让神经系统减少信息冗余，并且可以充分利用神经元的在追踪信息动

旧人赋荒年·2020-08-19 07:58

模型预测控制（MPC,Model Predictive Control）

发展历史20世纪70年代后期，一类新型的计算机控制算法出现在美法等国的工业过程领域，如动态矩阵控制(DMC,DynamicMatrixControl)、模型算法控制(MAC,ModelAlgorithmControl)。1987年，首次有学者阐述了该系列算法的动因、机理及其在控制工业中的控制效果。自此，预测控制(PredictiveControl)开始出现在控制领域中。现在我们所说的预测控制，包括

lichunhong000·2020-08-19 05:16

MPC自学资料总结

1.书籍：《无人驾驶车辆模型预测控制》2.视频：https://ww2.mathworks.cn/videos/understanding-model-predictive-control-part-1

tingfenghanlei·2020-08-19 04:35

论文笔记：Anomaly Detection in Video Using Predictive Convolutional Long Short-Term Memory Networks

本文使用Conv-LSTM做视频中的异常检测，涉及到预测帧、重构误差，2016年发表的文章，还是有阅读的价值。摘要异常事件的定义模棱两可，因此在长视频序列中自动检测异常事件具有挑战性。作者通过学习生成模型来解决这个问题，该模型可以使用有限的监督来识别视频中的异常。本文提出了端到端的可训练复合卷积长期短期记忆（Conv-LSTM）网络，该网络能够从少量输入帧中预测视频序列的演变。规律性分数是从一组具

Forizon·2020-08-16 06:18

视频编解码 GOP基本概念

1.I帧即Intra-codedpicture（帧内编码图像帧），不参考其他图像帧，只利用本帧的信息进行编码2.P帧即Predictive-codedPicture（预测编码图像帧），利用之前的I帧

daiqiao_ios·2020-08-15 13:59

论文笔记：2004-Model Predictive Control of a Mobile Robot Using Linearization

摘要提出了一种非完整约束轮式移动机器人的最优控制方案。众所周知，具有非完整约束的wheeledmobilerobot(WMR)不能通过连续可微的时不变控制律来反馈稳定。利用模型预测控制（MPC），自然地得到了一个不连续的控制律。MPC的主要优点之一是能够直接处理约束（由于状态或输入限制）。二次规划（QP）通过对WMR误差模型的逐次线性化来求解线性MPC。引言移动机器人控制领域是近几十年来研究的热点

HTL2018·2020-07-29 15:03

H264编码之GOP含义

●I帧即Intra-codedpicture（帧内编码图像帧），不参考其他图像帧，只利用本帧的信息进行编码●P帧即Predictive-codedPicture（预测编码图像帧），利用之前的I帧或P帧，

zencher·2020-07-29 02:49

使用Apache Spark进行预测性数据分析--数据准备篇

本文是BoutrosEl-Gamil的使用ApacheSpark进行预测性数据分析系列文章的第二篇，http://www.data-automaton.com/2019/01/04/predictive-data-analytics-with-apache-spark-part

dbLenis·2020-07-28 23:14

【论文阅读笔记】RETAIN: An Interpretable Predictive Model for Healthcare using Reverse Time Attention Mechan

EdwardChoi⇤,MohammadTahaBahadori⇤,JoshuaA.Kulas⇤201630thConferenceonNeuralInformationProcessingSystems(NIPS2016)文章代码：https://github.com/mp2893/retain本文提出REverseTimeAttentionmodel(RETAIN)用于分析Electronic

cskywit·2020-07-15 21:59

MATLAB模型预测控制（MPC,Model Predictive Control）

模型预测控制是一种基于模型的闭环优化控制策略。预测控制算法的三要素：内部（预测）模型、参考轨迹、控制算法。现在一般则更清楚地表述为内部（预测）模型、滚动优化、反馈控制。大量的预测控制权威性文献都无一例外地指出,预测控制最大的吸引力在于它具有显式处理约束的能力,这种能力来自其基于模型对系统未来动态行为的预测,通过把约束加到未来的输入、输出或状态变量上,可以把约束显式表示在一个在线求解的二次规划或非线

weixin_30786617·2020-07-13 17:10

Machine learning for predictive maintenance: where to start?

Ref:https://medium.com/bigdatarepublic/machine-learning-for-predictive-maintenance-where-to-start-5f3b7586acfbThinkaboutallthemachinesyouuseduringayear

yaoxy·2020-07-12 18:53

模型预测控制（MPC,Model Predictive Control）

发展历史20世纪70年代后期，一类新型的计算机控制算法出现在美法等国的工业过程领域，如动态矩阵控制(DMC,DynamicMatrixControl)、模型算法控制(MAC,ModelAlgorithmControl)。1987年，首次有学者阐述了该系列算法的动因、机理及其在控制工业中的控制效果。自此，预测控制(PredictiveControl)开始出现在控制领域中。现在我们所说的预测控制，包括

东巴图·2020-07-11 02:31

论文笔记：Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics

hexiangnan2017NeuralFactorizationMachinesforSparsePredictiveAnalyticsManypredictivetasksofwebapplicationsneedtomodelcategoricalvariables,suchasuserIDsanddemographicslikegendersandoccupations.Toapplyst

duo'la'mi'ya·2020-07-08 04:37

FFMPEG开发过程中的相关术语

Houwch·2020-07-07 09:25

译文：当CPI变贵时，预测分析就更有价值

作者：JulianRungeWooga数据分析原文链接：http://gamasutra.com/blogs/JulianRunge/20141104/229287/Predictive_analytics_set_to_become_more_valuable_in_light_of_rising_CPIs.php

Ginny·2020-07-07 06:37

论文笔记：Simple and Scalable Predictive Uncertainty Estimation using Deep Ensembles

BalajiLakshminarayananAlexanderPritzelCharlesBlundellDeepMind{balajiln,apritzel,cblundell}@google.com提出问题1.神经网络容易产生过于自信的预测，而错误预测的代价不可接受，必须要估计不确定度。2.让网络知道自己知道什么。在领域外预测（out-of-distribution）输出高预测不确定性。现有办

weixin_40371649·2020-07-06 02:17

Simple and Scalable Predictive Uncertainty Estimation using Deep Ensembles

普通的机器学习分类回归问题都是点估计，即模型给出的输出是一个realvalue，或者是各个类别的probability。但是模型对于不同点的估计，确信度应该是不同的。对于和以往出现过样本非常相似的点，给出的预测确信度比较高，对于和以往出现过点距离比较远的点的估计，确信度应该降低。目前衡量神经网络结果不确定性的方法主要是贝叶斯神经网络，每一层的w和b都是服从一个分布而非是确定的值，所以自然，最后的估

nick__huang·2020-07-05 17:41

浅析十三种常用的数据挖掘的技术

数据挖掘的任务是从数据集中发现模式，可以发现的模式有很多种，按功能可以分为两大类：预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式。

lwh2424·2020-07-05 16:09

H265 HEVC 协议文档第4章缩写词及其含义翻译

创建一个表格缩写含义BBi-predictive：双向预测，即B帧或B条带，B条带中的CU可以采用帧内或帧间预测编码，每个预测块采用双向预测方式进行预测，B条带编码时同时使用参考图像列表0和参考图像列表

aflyeaglenku·2020-07-04 10:17

解决GitHub的raw.githubusercontent.com无法连接问题

Ubuntu下连接raw.githubusercontent.com失败wgethttps://raw.githubusercontent.com/madmashup/targeted-marketing-predictive-engine

加大码先生·2020-07-02 07:09

Churn Model 系列一:业务角度

用户流失模型：http://www.newnorth.com/creating-a-predictive-churn-mode-part-1l/CreatingaPredictiveChurnModel

三少GG·2020-07-01 04:30

使用Apache Spark进行预测性数据分析--简介篇

本文是BoutrosEl-Gamil的使用ApacheSpark进行预测性数据分析系列文章的开篇，http://www.data-automaton.com/2019/01/03/predictive-data-analytics-with-apache-spark-part

dbLenis·2020-06-29 21:59

自动驾驶中的模型预测控制（Model Predictive Control）

一、什么是模型预测控制（MPC）MPC主要用于车道线的追踪，保持车辆轨迹相对平稳。MPC将车道追踪任务重构成一个寻找最优解的问题，优化问题的最优解就是最优的轨迹。我们每走一步都会按照目前的状态求解一个最优化的轨迹，然后按照轨迹走一步，紧接着继续按照传感器获得的新值继续求解最优轨迹，保证轨迹跟我们要追踪的车道线的最大拟合。这个过程中，因为我们每动一步，就是一个时间片段，因为各种误差的存在，导致我们的

Frank-Han·2020-06-29 06:04

Deep learning-based human motion recognition for predictive context-aware human-robot collaboration

0摘要智能制造领域中，提高人机协作（HRC）的运营效率和安全性的关键是人类操作员和机器人之间实时的情境感知（contextawareness）。通过对人类操作员的行为分析，可以提高情境感知的准确性和可靠性。为实现这一目标，本文利用深度学习技术，进行连续人体行为分析和HRC需求预测，从而改进机器人计划和控制，共同完成任务。我们提出的方法运动到发动机装配的案例中，验证了可行性。1引言近年来，人机协作（

Jayxbx·2020-06-28 20:37

解读数据分析是神马？

根据分析的级别，分为常规报表、即席查询、多维分析（又称为钻取或者OLAP）、报警、统计分析、预报（或者时间序列预测）、预测性（predictive）模型和优化常规报表：常规报表广为人知，它们通常按照一定的周期产生

weixin_34130389·2020-06-28 12:46

论文笔记《Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics》

原文链接本文发表于信息检索领域顶级会议SIGIR2017代码链接摘要在当今互联网工业界中，有许多预测任务需要用到大量的类别特征。要想将这些类别特征送入到模型中，就必须得将其onehot。但这样一来，就会产生大量的稀疏特征，要想从这些稀疏特征中充分学习到有用的信息，必须要考虑特征之间的相互作用。FM算法是一种常用的解决方案，因为它充分考虑了二阶特征之间的相互作用。然而FM有一个缺点，就是它仅仅以线性

ttv56·2020-06-27 09:30

【加精】商业预测模型的展望

http://www.predictiveanalyticsworld.com/lower-costs-with-predictive-analytics.phpSixWaystoLowerCostswithPredictiveAnalyticsByEricSiegel

三少GG·2020-06-26 07:52

翻译：Predictive learning vs. representation learning 预测学习与表示学习

Whenyoutakeamachinelearningclass,there’sagoodchanceit’sdividedintoaunitonsupervisedlearningandaunitonunsupervisedlearning.Wecertainlycareaboutthisdistinctionforapracticalreason:oftenthere’sordersofmag

wisgon·2020-06-25 08:58

【时空序列预测第三篇】PredRNN: Recurrent Neural Networks for Predictive Learning using Spatiotemporal LSTMs

前言接下来保持住节奏，每周起码一篇paperreading，要时刻了解研究的前沿，是一个不管是工程岗位还是研究岗位AIer必备的工作，共勉！一、Address这是nips2017年的一篇paper，来自于清华的团队PredRNN:RecurrentNeuralNetworksforPredictiveLearningusingSpatiotemporalLSTMshttp://ise.thss.t

AI蜗牛车·2020-06-25 07:53

[量化大讲堂系列1]量化策略模型的测试方法简介：递推式检验VS交叉式检验

在量化策略模型特别是预测式（Predictive-BasedTradingModel）量化策略模型的开发过程中，关键的一步是对模型进行样本外的检验。

SONGLU·2020-06-21 22:11

论文阅读：（NFM）Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics

文章目录摘要一、Introduction二、NFM基本原理1、系统框架1、EmbeddingLayer2、Bi-InteractionLayer3、HiddenLayer4、PredictionLayer2、NFMvsWide&Deep、DeepCross三、训练1、目标函数2、参数估计3、Dropout4、BatchNormalization四、实验部分1、数据集2、实验结果摘要在很多预测任务中

工藤旧一·2020-04-23 13:34

现代社会需要怎样的医生

现代社会需要怎样的医生（口腔医生）21世纪将是生命科学的时代，在医学领域上，逐渐是4P医学的时代—预防性（preventive），预测性（predictive），个体性（personalized）以及患者的参与性

大兵小将2016·2020-03-22 19:17

该如何解读“数据分析”？

根据分析的级别，分为常规报表、即席查询、多维分析（又称为钻取或者OLAP）、警报、统计分析、预报（或者时间序列预测）、预测型建模（预测性（predictive）模型）和优化。

NPS爱好者·2020-03-21 11:28

Exasmoc NTPS410 Online Multivariable, Model Predictive and Optimizing Controller-1

ExasmocNTPS410在线多变量，模型预测和优化控制器内容PART-CAIDA数据生成器，用于CENTUM和其他供应商的DCSC1.简介.................................................................................................................................

橡果·2020-03-15 17:43

BA: Predictive Data

Regressionmodels(linear,non-linear,singlevariableormultiplevariables)withgoodRsquarecanhelptopredicttheperiodtwo(t+1period)outcomes.Andwecanalsoleveragethisoutcometogetoptimalstrategy,suchaspricingstr

安妮李斯特·2020-03-09 13:26

[译]机器学习技术用于预测性维护

英文原文链接：https://www.infoq.com/articles/machine-learning-techniques-predictive-maintenance作者：SrinathPerera

NatalieCai·2020-02-13 16:00

CV知识图谱

CV目的：modelselection可以参考这篇回答：https://stats.stackexchange.com/questions/52274/how-to-choose-a-predictive-model-after-k-fold-cross-validationFig1

dario0558·2020-01-10 00:00

NFM 《Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics》

一.论文解读特征交互对许多预测任务有非常重要的作用，特别是对于稀疏数据。FactorizationMachines(FMs)是一种非常有效的二阶特征交互方法，但是其只是捕捉到了特征间的线性关系，对于特征间的非线性关系及真实数据的内在结构是无效的。NeuralFactorizationMachine(NFM)结合了FM的二阶特征构建能力及神经网络的非线性特征构建能力。1.NFM的预测函数：其中，和表

_诉说·2020-01-03 21:27

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