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- 在机器学习任务中，一些非线性问题，可以创建一个特征组合。特征组合是指通过将两个或多个输入特征相乘，来对特征空间中的非线性规律进行编码的合成特征。 在机器学习任务中，一些非线性问题，可以创建一个特征组合。特征组合是指通过将两个或多个输入特征相乘，来对特征空间中的非线性规律进行编码的合成特征。
- 多目标跟踪这个具有挑战性的任务需要同时完成跟踪目标的初始化、定位并构建时空上的跟踪轨迹。本文将这个任务构建为一个帧到帧的集合预测问题，并提出了一个基于transformer的端到端的多目标跟踪方法TrackFormer。本文模型通过注意力机制实现了帧与帧之间的数据关联，完成了视频序列间的跟踪轨迹的预测。 多目标跟踪这个具有挑战性的任务需要同时完成跟踪目标的初始化、定位并构建时空上的跟踪轨迹。本文将这个任务构建为一个帧到帧的集合预测问题，并提出了一个基于transformer的端到端的多目标跟踪方法TrackFormer。本文模型通过注意力机制实现了帧与帧之间的数据关联，完成了视频序列间的跟踪轨迹的预测。
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- 随着AI的快速发展，如何快速准备大量高质量的数据已经成为AI开发过程中一个极具挑战性的问题！随着视频监控、抖音等短视频APP的快速发展，视频数据越来越多，应用也越来越广，比如人脸识别门禁、人脸识别考勤、交通违规识别、智能交通等，这些AI技术的应用离不开视频及其标注数据的准备。本教程将基于视频类型的数据集，指导您如何使用华为云ModelArts对视频类数据进行快速标注，得到高质量的视频标注数据。 随着AI的快速发展，如何快速准备大量高质量的数据已经成为AI开发过程中一个极具挑战性的问题！随着视频监控、抖音等短视频APP的快速发展，视频数据越来越多，应用也越来越广，比如人脸识别门禁、人脸识别考勤、交通违规识别、智能交通等，这些AI技术的应用离不开视频及其标注数据的准备。本教程将基于视频类型的数据集，指导您如何使用华为云ModelArts对视频类数据进行快速标注，得到高质量的视频标注数据。
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- 一、背景分子动力学的仿真模拟广泛应用于医药、化学、生物、材料等领域，研究模拟物质的微观结构，可以帮助我们理解物质的宏观性质，甚至对物质的宏观性质做出预测，物质的微观结构是由原子间的相互作用决定的，所以分子动力学仿真模拟的重点就在于如何建立模型描述分子间的相互作用传统的建模手段有两种：DFT（第一性原理）和经验力场DFTDFT又称为第一性原理，具体建模和计算的过程非常复杂，需要很高深的数学和领... 一、背景分子动力学的仿真模拟广泛应用于医药、化学、生物、材料等领域，研究模拟物质的微观结构，可以帮助我们理解物质的宏观性质，甚至对物质的宏观性质做出预测，物质的微观结构是由原子间的相互作用决定的，所以分子动力学仿真模拟的重点就在于如何建立模型描述分子间的相互作用传统的建模手段有两种：DFT（第一性原理）和经验力场DFTDFT又称为第一性原理，具体建模和计算的过程非常复杂，需要很高深的数学和领...
- 在文档图像中提取关键信息在自动化办公应用中至关重要。传统基于模板匹配或者规则的方法，在通用性方面、未见过版式模板数据方面，效果都不好；为此，本文提出了一种端到端的空间多模态图推理模型（SDMG-R），能有效的从未见过的模板数据中提取关键信息，并且通用性更好。 在文档图像中提取关键信息在自动化办公应用中至关重要。传统基于模板匹配或者规则的方法，在通用性方面、未见过版式模板数据方面，效果都不好；为此，本文提出了一种端到端的空间多模态图推理模型（SDMG-R），能有效的从未见过的模板数据中提取关键信息，并且通用性更好。
- AIOps指多层技术平台，这些平台采用分析和机器学习技术分析从多种IT运营工具和设备收集的大数据，自动实时确定并应对问题，从而实现IT运营的自动化和增强。 AIOps指多层技术平台，这些平台采用分析和机器学习技术分析从多种IT运营工具和设备收集的大数据，自动实时确定并应对问题，从而实现IT运营的自动化和增强。
- 目标检测是计算机视觉项目中非常重要的一部分，而Yolo系列是常用的目标检测算法。目前使用较多的是Yolov3，Yolov4和Yolov5算法，是在Yolov3比较经典的one-stage网络结构的各个部分不断整合创新发展起来的。Yolov5的官方代码中，有Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。本文将对Yolov5做一个介绍，并在ModelArts平台上实践。 目标检测是计算机视觉项目中非常重要的一部分，而Yolo系列是常用的目标检测算法。目前使用较多的是Yolov3，Yolov4和Yolov5算法，是在Yolov3比较经典的one-stage网络结构的各个部分不断整合创新发展起来的。Yolov5的官方代码中，有Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。本文将对Yolov5做一个介绍，并在ModelArts平台上实践。
- 在进行AI开发的过程中，往往需要进行大量的调试才能得到满意的结果。modelarts开发环境提供了训练和推理的调试工具，帮助用户快速验证自己的模型，并无缝衔接modelarts训练和推理服务。本文将借助一篇在线案例，说明如何在开发环境中，利用SDK快速完成AI开发的本地调试工作。 在进行AI开发的过程中，往往需要进行大量的调试才能得到满意的结果。modelarts开发环境提供了训练和推理的调试工具，帮助用户快速验证自己的模型，并无缝衔接modelarts训练和推理服务。本文将借助一篇在线案例，说明如何在开发环境中，利用SDK快速完成AI开发的本地调试工作。
- 本文介绍在modelarts里使用自定义算法进行训练、导入模型、部署服务的过程。如果你用过了modelarts的自动学习，然后你觉得自动学习过于自动了，想试试不那么自动的；或者你用过了Modelarts的市场订阅算法（以前叫预置算法），然后你觉得只是把别人写好的攻略再重复一遍，你还想尝试一点更新的东西；那你也许可能对本文有一点感兴趣，虽然这里的过程结束后，没有生产出有任何业务意义的服务，但是... 本文介绍在modelarts里使用自定义算法进行训练、导入模型、部署服务的过程。如果你用过了modelarts的自动学习，然后你觉得自动学习过于自动了，想试试不那么自动的；或者你用过了Modelarts的市场订阅算法（以前叫预置算法），然后你觉得只是把别人写好的攻略再重复一遍，你还想尝试一点更新的东西；那你也许可能对本文有一点感兴趣，虽然这里的过程结束后，没有生产出有任何业务意义的服务，但是...
- 1. 深扒CNN：也谈机器学习的本质 现在，从OCR性能优化系列（一）中的图1左下角的输入开始，串一遍图一的流程。首先是输入27张待识别的文字片段图片，每张图片的大小为32*132。这些图片会经过一个CNN网络进行编码，输出32个27*384的初步编码矩阵。如下图所示： 值得注意的是，在这步操作中出现了维度次序的调整，即输入由27*（32*132）变成了 2... 1. 深扒CNN：也谈机器学习的本质 现在，从OCR性能优化系列（一）中的图1左下角的输入开始，串一遍图一的流程。首先是输入27张待识别的文字片段图片，每张图片的大小为32*132。这些图片会经过一个CNN网络进行编码，输出32个27*384的初步编码矩阵。如下图所示： 值得注意的是，在这步操作中出现了维度次序的调整，即输入由27*（32*132）变成了 2...
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