相信很多来这里的人和我第一次到这里一样，都是想找一种比较好的目标跟踪算法，或者想对目标跟踪这个领域有比较深入的了解，虽然这个问题是经典目标跟踪算法，但事实上，可能我们并不需要那些曾经辉煌但已被拍在沙滩上的tracke...

现实中的数据通常存在长尾分布，其中一些类别占据数据集的大部分，而大多数稀有样本包含的数量有限，使用交叉熵的分类模型难以很好的分类尾部数据。在这篇论文中，作者专注不平衡数据的表示学习。通过作者的理论分析，发现对于...

作者 | Richard Sutton编译 | bluemin编辑 | 陈彩娴“可塑性损失”（Loss of Plasticity）是深度神经网络最常被诟病的一个缺点，这也是基于深度学习的 AI 系统被认为无法持续学习的原因之一。对于人脑而言，“可塑性”是指产...

Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机器学习问题...

计算机科学与技术专业本科毕业，目前在上海某知名互联网公司担任测试开发工程师，日常工作内容涉及功能测试、接口测试、自动化测试、性能测试以及一些测试工具和测试平台的研发。...

语义分割（全像素语义分割）作为经典的计算机视觉问题（图像分类，物体识别检测，语义分割）。其涉及将一些原始数据（例如：平面图像）作为输入并将它们转换为具有突出显示的感兴趣区域的掩膜，其中图像中的每个像素根据其所属的对象被分...

天气预报对人们的生产和生活都有巨大的影响。传统的天气预报主要依靠基于第一性原理的数值天气预报模型完成。得益于观测手段、同化算法和物理参数化方法的进步，数值预报模型在过去几十年取得了非常大的进步。然而，这些...

闪电是自然界中最具危害的现象之一。比如2020年，在加州由于闪电导致的森林大火，这仍然很难预报。威斯康星大学一项新的研究旨在基于机器学习改善闪电预报。...