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Prisemi芯导移动电源整体EOS解决方案全新上线

EOS(ElectricalOverStree)中文解释为电气过应力，是元器件比较常见的损坏原因之一，其表现方式是高电压,高电流或者高电流+高电压产生大量的热能，使元器件内部温度过高从而损坏元器件（大家常说的烧坏），是由电气系统中的脉冲导致的一种损害电子器件的事件。随着科技的不断进步，各类电子产品更新迭代也逐步加快，与此同时，由于世界各地的使用环境不同，每一位消费者的使用习惯不同，都会造成偶发性的

SZKOYUELEC深圳光与电子·2022-12-20 15:03

python对数坐标

/(1+0.1j*w))plt.subplot(221)plt.plot(w,b,linewidth=2,linestyle="-")plt.ylim(0,1)plt.subplot(222)plt.semilogx

小木猿·2022-12-19 15:37

吴恩达机器学习笔记week1——初识机器学习

监督学习1-4.无监督学习1-1.欢迎参加《机器学习》课程MachineLearningGrewoutofworkinAlNewcapabilityforcomputersExamples:DatabaseminingLargedatasetsfromgrowthofautomation

Saulty·2022-12-19 10:55

半监督短语挖掘：autophrase是什么？

论文地址：《AutomatedPhraseMiningfromMassiveTextCorpora》git地址：GitHub-shangjingbo1226/AutoPhrase:AutoPhrase:

薇酱·2022-12-19 08:15

stm32f103zet6的GPIO基础知识

IO数量16*7=112个，GPIOA~GPIOG7组,共144个引脚IO模式很多IO口既可以做为输入，也可以做为输出输入模式VSS指的是地，VDD是高电平，MOS英文全称为Metal-Oxide-Semiconductor

MAR-Sky·2022-12-19 03:00

”AE-OT A NEW GENERATIVE MODEL BASED ON EXTENDED“阅读笔记

"AE-OTANEWGENERATIVEMODELBASEDONEXTENDEDSEMI-DISCRETEOPTIMALTRANSPORT”阅读笔记来源：ICLR2020链接：https://openreview.net

巍巍微澜·2022-12-18 21:38

第13章半监督学习

第13章半监督学习13.1未标记样本有标记样本：样本的类别标记已知未标记样本：样本的类别标记未知主动学习的目标是使用尽量少的查询来获得尽量号的性能半监督学习(semi-supervisedlearning

CharlesVan·2022-12-18 10:52

自监督论文阅读系列：TMI20 基于样本相似度的半监督学习用于医学图像分类

论文题目：Semi-supervisedMedicalImageClassificationwithRelation-drivenSelf-ensemblingModel。

yafee123·2022-12-17 22:41

Semi-supervised medical image segmentation via learning consistency under transformations.

“Semi-supervisedmedicalimagesegmentationvialearningconsistencyundertransformations.”InternationalConferenceonMedicalImageComputingandComputer-AssistedIntervention.Springer

爱格白·2022-12-17 22:41

Inconsistency-aware Uncertainty Estimation for Semi-supervised Medical Image Segmentation

2021IEEETransactionsonMedicalImaging(TMI)语义分割、医学图像分割论文目录前言一、主要亮点二、理论方法1.ProblemAnalysis1.1twocost-sensitivesettings1.2CertainregionandUncertainregion2.网络框架2.1mainframeworkofCoraNet2.2Certainty-awarePr

LANG_C_·2022-12-17 22:40

【论文精读】Semi-supervised Medical Image Segmentation through Dual-task Consistency

语义分割论文CVPR2021基于双任务一致性的半监督医学图像分割代码：GitHub-HiLab-git/DTC:Semi-supervisedMedicalImageSegmentationthroughDual-taskConsistency

LANG_C_·2022-12-17 22:10

半监督学习笔记总结

半监督学习半监督定义半监督深度学习半监督深度学习三种算法第一种：第二种：第三种：让网络workinsemi-supervisedfashion方法一：Pseudo-Label方法二：Semi-SupervisedLearningwithLadderNetworks

付付要努力呀·2022-12-17 22:10

【CVPR2020】Semi-Supervised Semantic Image Segmentation with Self-correcting Networks

Abstract摘要Introduction介绍Method方法AncillarySegmentationModel辅助分割模型Self-correctionmodule自校正模块Noself-correctionmodule无自校正模块Linearself-correctionmodule线性自校正模块Convolutionalself-correctionmodule卷积自校正模块Experi

PRIS-SCMonkey·2022-12-17 22:09

Bi-Modality Medical Image Synthesis Using Semi-Supervised Sequential Generative Adversarial Networks

Bi-ModalityMedicalImageSynthesisUsingSemi-SupervisedSequentialGenerativeAdversarialNetworks论文阅读中的问题和思考

liyiersan123·2022-12-17 22:39

《Semi-supervised Medical Image Segmentation Using Cross-Model Pseudo-Supervision with Shape Awarene》

论文解读《Semi-supervisedMedicalImageSegmentationUsingCross-ModelPseudo-SupervisionwithShapeAwarenessandLocalContextConstraints

渔歌畅晚·2022-12-17 22:08

论文解读《Semi-supervised Contrastive Learning for Label-efficient Medical Image Segmentation》

论文解读《半监督对比学习高效标签的医学图像分割》期刊名：MICCAI2021代码：代码地址论文地址：论文地址一、摘要：1）深度学习在医学图像分割中，依赖标注数据的监督训练。2）生物医学图像的注释需要该领域知识。3）对比学习学习数据（不带标签）有利于隐藏层特征提取。4）预训练处理部分标签信息，监督局部对比损失，相同标签的像素聚集在嵌入空间（embeddingspace）周围。5）计算损失需要像素级的

渔歌畅晚·2022-12-17 22:07

《论文阅读》FocalMix: Semi-Supervised Learning for 3D Medical Image Detection

留个笔记自用FocalMix:Semi-SupervisedLearningfor3DMedicalImageDetection做什么3D医学图像分割，也是传统应用了，就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程

未知丶丶·2022-12-17 22:06

[论文阅读] Multi-task Attention-Based Semi-supervised Learning for Medical Image Segmentation

[论文地址][代码][MICCAI19]Abstract我们提出了一种新型的半监督图像分割方法，它同时优化了监督分割和无监督重建目标。重建目标使用一种注意力机制，将对应于不同类别的图像区域的重建分开。所提出的方法在两个应用中进行了评估：脑瘤和白质超密集区的分割。我们的方法在未标记的和少量标记的图像上进行训练，其表现优于用相同数量的图像训练的有监督的CNN和在未标记的数据上预训练的CNN。在消融实验

xiongxyowo·2022-12-17 22:36

半监督分割与Transformer结合论文阅读（更新中）

一.Semi-SupervisedMedicalImageSegmentationviaCrossTeachingbetweenCNNandTransformer（MIDL2022）论文地址：https

啥也不会就会混·2022-12-17 22:36

翻译：Semi-supervised Medical Image Segmentation through Dual-task Consistency

Semi-supervisedMedicalImageSegmentationthroughDual-taskConsistency（基于双任务一致性的半监督医学图像分割）文献：Semi-supervisedMedicalImageSegmentationthroughDual-taskConsistency

阿里云小仙女·2022-12-17 22:06

摘要*7（）

1、BoostMIS:BoostingMedicalImageSemi-supervisedLearningwithAdaptivePseudoLabelingandInformativeActiveAnnotation

momoka9·2022-12-17 22:05

[论文阅读] BoostMIS: Boosting Medical Image Semi-supervised Learning with Adaptive Pseudo Labeling

[论文地址][代码][CVPR22]部分描述可能不准确，详见本文评论区Abstract在本文中，我们提出了一个名为BoostMIS的新型半监督学习(SSL)框架，它结合了自适应伪标签和信息性主动注释，以释放医学图像SSL模型的潜力：(1)BoostMIS可以根据当前的学习状态，自适应地利用集群假设和未标记数据的一致性规范化。这一策略可以自适应地生成由任务模型预测转换而来的单次"硬"标签，以更好地进

xiongxyowo·2022-12-17 22:04

2022_TIP_DSNet

2.解决方法提出Dual-SemiRGB-DSalientObjectDetectionNetwork（DS-Net），利用

小羊咩~·2022-12-16 06:30

自监督学习（self-supervised learning）（20201124）

首先先对上面的概念进行简述：半监督（semi-supervisedlearning）：利用好大量无标注数据和少量有标注数据进行监督学习；远程监督（distant-supervisedlearning）：

柚芷·2022-12-16 00:52

【论文精读】……ConvNeXt……(CNN和Transformer打起来了，A ConvNet for the 2020s)

aRoadmap（现代化路线）1.MacroDesign模块2.ResNeXt-ify模块3.InvertedBottleneck模块：4.LargeKernelSizes模块：5.variouslayer-wiseMicroDesign

深度不学习！！·2022-12-15 21:37

喜讯丨创新微MinewSemi的MS11SF1系列荣获2022中国IoT创新奖—产品金狮奖

北京时间2022年12月8日，由知名电子科技媒体“电子发烧友”举办的2022第九届中国IoT大会在深圳圆满落幕，创新微MinewSemi凭借高性能、低功耗的WiFi+BLECombo模块—MS11SF1

MinewSemi创新微·2022-12-15 12:48

hadoop 实现 Join reduce side join + BloomFilter

在某些情况下，SemiJoin抽取出来的小表的key集合在内存中仍然存放不下，这时候可以使用BloomFiler以节省空间。BloomFilter最常见的作用是：判断某个元素是否在一个集合里面。

Jee.Li·2022-12-15 11:36

读《A survey on semi-supervised learning》（二）

4包装方法包装方法是半监督学习中最古老和最广为人知的算法之一（Zhu，2008）。他们利用一个或多个有监督的基础学习器，用原始标记数据和先前未标记的数据迭代训练这些数据，这些数据是用来自学习器早期迭代的预测增强的。后者通常被称为伪标签数据。该程序通常包括训练和伪标记两个交替的步骤。在训练步骤中，一个或多个有监督的分类器在标记的数据上训练，也可能是以前迭代的伪标记数据。在伪标签步骤中，生成的分类器用

Ritannn·2022-12-15 09:13

LASSO问题

JohnLafferty和LarryWasserman在2006年的一篇评论中提到：Somecurrentchallenges…arehighdimensionaldata,sparsity,semi-supervisedlearning

视言·2022-12-14 11:03

Introduction to CMOS Image Sensors图像处理器

Thearrivalofhigh-resolutionsolidstateimagingdevices,primarilycharge-coupleddevices(CCDs)andcomplementarymetaloxidesemiconductor

anmndy·2022-12-14 06:13

机器视觉-工业相机篇

目前市面上工业相机大多是基于CCD（ChargeCoupledDevice）或CMOS（ComplementaryMetalOxideSemiconductor）芯片的相机。

Luckboy_2020·2022-12-14 06:34

Zero-shot Learning 综述4

（上文中的DMaP也是直推式学习）典型文章：Semi-supervisedVocabulary-informedLearning(SSVoc)-2016CVPR当

小灰狼@花花·2022-12-14 05:10

【研一小白论文精读】《Big Self-Supervised Models are Strong Semi-Supervised Learners》

【研一小白论文精读】研一已经开学了，距离上一次自己写博客也有一段时间了，上一次写的博客我自己看简直又臭又长，这次是第二次，也不知道能不能做出一些改变。首先声明，我自己仍然是一个学术小白，理论基础极差，代码能力也几乎没有，更没有任何部署项目代码的能力，英语水平更是拉跨，本科毕业前六级飘过考研英语二70，面对这种纯英文的专业学术论文更是无从下手。那有人就要问了，你这么捞为啥上来就要读英语论文呢？我的导

Titus W·2022-12-14 05:09

CVPR 2021｜一个绝妙的想法：在类别不平衡的数据上施展半监督学习

https://zhuanlan.zhihu.com/p/360067653编辑丨极市平台CReST:AClass-RebalancingSelf-TrainingFrameworkforImbalancedSemi-SupervisedLearning

视学算法·2022-12-14 00:33

【菜鸡读论文】Margin-Mix: Semi-Supervised Learning for Face Expression Recognition

【菜鸡读论文】Margin-Mix:Semi-SupervisedLearningforFaceExpressionRecognition感觉最近的每天都在见证历史，上海现在也开始全面放开了，很多高校都已经开始遣返了

猫头丁·2022-12-13 21:33

【(强推)李宏毅2021/2022春机器学习课程】2022-如何有效的使用自监督模型-Data-Efficient &Parameter-Efficient Tuning

存在问题3.Data-EfficientFine-tuning：PromptTuning（提示，更有效地利用数据，比如数据量少的情况下）数据量更少4.Data-EfficientFine-tuning：Semi-supervisedLearning

I"ll carry you·2022-12-13 17:10

【论文阅读】Causality matters in medical imaging

CausalitymattersB1PredictiveanalyticsinmedicalimagingCausalityinmedicalimagingF2WorkedclinicalexamplesexamplesdiscussionDatascarcityTacklingdatascarcityviasemi-supervis

Better Rose·2022-12-13 10:26

python模板匹配图像_使用Python+OpenCV进行图像模板匹配(Match Template)

公众号管理系列目录思维导图下面我们来看一个思维导图,这样就可以更快了解所需要的功能:上一节我们利用了一个简单的代码例子,完成了与微信公众号的对话(给公众号发一条信息,并得到回复)这一节将讲解公众号如何设...KMA&&semi

風烟過客·2022-12-12 18:33

Vue3 10多种组件通讯方法

本文会涉及的知识点：Propsemitsexpose/refNon-Propsv-model插槽slotprovide/inject总线

德育处主任Pro·2022-12-12 14:35

Vue3 过10种组件通讯方式

本文会涉及的知识点：Propsemitsexpose/refNon-Propsv-model插槽slotprovide/inject总线

德育处主任Pro·2022-12-12 14:04

vue3.2组件通讯的七种方式

涉及到的知识点如下：propsemitexpose/refv-modelprovide/injectmittVuex/pinia一、props【父组件传值给子组件】importChildfrom"@/components

✎﹏ℳ๓₯㎕·2022-12-12 14:01

基于MVS的三维重建算法学习笔记（四）— 立体匹配经典算法Semi-Global Matching（SGM）论文翻译及要点解读

基于MVS的三维重建算法学习笔记（四）—立体匹配经典算法Semi-GlobalMatching（SGM）论文翻译及要点解读声明SGM概述CostCalculation（像素代价计算）——MI互信息代价AggregationofCosts

右边的口袋·2022-12-10 10:44

离散选择模型

MNP)1.3Thenestedmultinomiallogitmodel(NMNL)1.4Theexponomialchoicemodel(EC)2.representativeagentmodel3.semi-parametricchoice

琉璃树下·2022-12-10 09:12

ICV：2021年，全球车载CIS市场 onsemi和OmnVision两强的份额进一步加大

随着车辆从先进的驾驶员辅助系统(ADAS)发展到Fullautonomy，一项关键技术就是使用先进的图像传感器来赋能车辆感知周围的世界。受2020年全球车市需求疲软的因素，以及各大车厂排产计划不及预期，导致2021年全球主要车厂均出现备货量偏低的情况，其中，车用半导体受产能受排挤影响最为显著，12英寸的车用CIS和MCU已经成为2021年车用半导体短缺最为严重的领域。2021年，随着Level2智

AI_Plus·2022-12-09 20:53

【论文阅读】Semi-supervised classification with graph convolutional networks

论文地址：[1609.02907]Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks(arxiv.org)引言图神经网络GCN旨在解决的问题是

野生的野蛮人·2022-12-09 11:27

论文解读6——Semi-Supervised Classification With Graph Convolutional Networks（GCN）

目录1、文章贡献2、数学理论2.1图2.2邻接矩阵2.3度矩阵2.4拉普拉斯矩阵2.5图傅里叶变换3、GCN算法原理4、实验5、GCN局限最近想学习一下图神经网络，发现了这篇关于图卷积的文献，初读的时候发现里面涉及了很多没学过的数学理论，于是又去恶补了一下度矩阵、邻接矩阵、拉普拉斯矩阵、图傅里叶变换、谱图理论到底是什么东西，把能看懂的部分整理如下1、文章贡献提出了一种基于图结构的半监督学习方法GC

对流层的酱猪肘·2022-12-09 11:27

【图卷积网络】Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks

论文：Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks代码：TensorFlow、PyTorch摘要我们提出了一种基于图的结构化数据的半监督学习的可扩展方法

gkm0120·2022-12-09 11:56

文章综述——SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS

一、代码1.代码下载：https://github.com/tkipf/pygcn代码运行方式：1）cmd安装：pythonsetup.pyinstall（作用是作者ThomasKipf已经将写好图卷积网络gcn做成了安装包，安装在python目录下的lib）2）cmd运行：pythontrain.py注PyTorch0.4or0.5Python2.7or3.6代码运行结果：2.代码详解1）tra

欧神仙crossover·2022-12-09 11:55

Semi-supervised classification with graph convolutional networks

研究意义:1、在拓扑图中可以有效的提取空间特征2、拓扑图中每个顶点的相邻顶点数目可能不同，所以不能用同样大小的卷积核进行卷积操作本文主要结构如下所示:一、Abstract提出将卷积操作应用到图上，通过图频域的近似分析来建模学习图的局部结构和结点特征。二、Introduction介绍图上结点分类的半监督问题，通过神经网络学习结点的表式，半监督定义lossfunction，提出了图上神经网络传播规则并

BUPT-WT·2022-12-09 11:54

GCN经典论文笔记：Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks

这篇文章就是对《Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetworks》这篇发表在2017年ICLR上的

娃娃酱斯密酱·2022-12-09 11:21

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