端到端深度人脸识别系统由三个关键要素构成：人脸检测（face detection）、人脸对齐（face alignment）和人脸表征（face representation）。其中，人脸检测的作用是定位静止图像或视频帧中的人脸位置。然后，人脸对齐将人脸校准到一个...

在过去的数年，见证了机器学习（ML）和计算机科学领域的许多变化。按照这种长弧形的进步模式，人们或许将在接下来的几年中看到许多令人兴奋的进展，这些进步最终将造福数十亿人的生活，并产生比以往更深远的影响。...

在接下来的内容，作者主要讨论了几种重要的机器学习方法，重点介绍它们的优缺点。表1显示了不同机器学习方法的比较。首先介绍的是，不基于神经网络的方法，也称为“传统机器学习”。此类模型可以使用各种软件包来训练，包括Pyt...

机器学习，深度学习已经变得越来越重要，其中的算法与模型也开始慢慢渗透到我们生活之中。圣诞假期读到一篇非常有趣的综述，主要的内容是讲作为生物学家，如何进行机器学习的学习。下面和大家一起学习这篇文章。...

2021年12月20日，来自美国匹兹堡大学药学院的Junmei Wang和德克萨斯大学生物医学工程系的Pengyu Ren等人在Curr Opin Struc Biol合作发表综述“小分子通用力场的最新进展”。...

目前的anchor-free目标检测器非常简单和有效，但缺乏精确的标签分配方法，这限制了它们与经典的基于Anchor的模型竞争的潜力，这些模型由基于IoU度量的精心设计的分配方法支持。...

然而，由于计算范式的不同，很难将AdderNet在大规模图像分类上的现有成功直接继承到图像超分辨率任务中。具体来说，加法器操作不容易学习标识映射，这对于图像处理任务是必不可少的。此外，AdderNet无法保证高通滤波器的功能。...

文本分类是自然语言处理中最基本的任务。由于深度学习的空前成功，过去十年中该领域的研究激增。已有的文献提出了许多方法，数据集和评估指标，从而需要对这些内容进行全面的总结。本文回顾1961年至2020年的文本分类方法，重...

此处需要特别说明：事件列，即指从手指接触屏幕至手指离开屏幕这个过程产生的一系列事件。一般情况下，事件列都是以DOWN事件开始、UP事件结束，中间有无数的MOVE事件。...

传感器图像处理在工程和科研中都具有广泛的应用，例如：图像处理是机器视觉的基础，能够提高人机交互的效率，扩宽机器人的使用范围；在科研方面，相关学者把图像处理与分子动力学相结合，实现了多晶材料、梯度结构等裂纹扩展路径的...