原文链接：http://tecdat.cn/?p=24162在这个例子中，我们考虑马尔可夫转换随机波动率模型。统计模型设 yt为因变量，xt 为 yt 未观察到的对数波动率。对于 t≤tmax，随机波动率模型定义如下状态变量 ct 遵循具有转移概率的二状态马尔可夫过程N(m,σ2)表示均值 m 和方差 σ2的正态分布。BUGS语言统计模型文件内容 'vol.bug'：...

骨架（或中轴线）具有在二进制形状和自然图像中提供紧凑而有意义的对象表示的潜力（以下简称为“形状”和“图像”），适用于图像表示和各种多媒体应用。在实践中，对象骨架通常以图形格式编码，即“骨架图”，以便于骨架修剪、匹配、分类和分析任务。为了术语的清晰，通常将各种骨架图组件定义如下：1） 端点：骨架点只有一个...

在外界人眼中，达摩院人才济济，大多是奇人异士，做着神秘且高端的研究。不曾想，这群有如扫地僧一般的神秘专家们竟然做了一个百宝箱——阿里云视觉智能开放平台（vision.aliyun.com），将研究出来的各种人脸识别，图像识别等视觉AI能力都开放了出来！打开百宝箱可以看到他们已经做了人脸识别，文字识别，商品理解，内容安...

最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。这个简短的演示说明了使用r软件包的DCC模型及其方法的使用，尤其是在存在MVT分布形状参数的情况下进行2级DCC估计的另一种方法

本文由ScriptEcho平台提供技术支持项目地址：传送门## 基于 Transformers.js 的图片景深3D图生成应用场景本代码可以将一张普通的图片转换为具有景深效果的 3D 图，可用于创建逼真的 3D 场景或增强图片的视觉吸引力。代码基本功能该代码使用 Transformers.js 中的深度估计模型，分析图片中物体的深度信息，并生成一张位移...

在这篇文章中，我将对多元线性回归使用block的Gibbs采样，得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。然后，对采样器进行编码，并使用模拟数据对其进行测试 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ）。

在2021年HDC大会的主题演讲中提到，华为HMS Core图形引擎服务（Scene Kit）正协同三七游戏一起打造实时DDGI（动态漫反射全局光照：Dynamic Diffuse Global Illumination）技术，该技术已进入验证阶段。

听了讲座后感觉这个课题可以从上述四方面入手。在形态中的例子：鱼叶海马的游动；六斑刺鲀的膨胀。在行为中的例子：沙丁鱼群游动；鱼游动避障；鲤鱼跃龙门行为。在习性中的例子：交配，产卵，珊瑚小丑鱼协作环境。

Datawhale Datawhale干货 AI写真：InstantID，开源：小红书马斯克与郭德纲，一位是相声界的顶流，一位是科技界的大咖。想象一下，他们的形象融合，会是什么样？小红书最新推出的开源项目 —— InstantID 让这种“跨界融合”成为可能。来瞧瞧，“马德纲”有惊艳到你吗？InstantID 是一个基于扩散模型的图像生成解决方案，能实现...

原文链接：[链接] 我们在研究工作中使用广义加性模型（GAMs）。mgcv软件包是一套优秀的软件，可以为非常大的数据集指定、拟合和可视化GAMs。这篇文章介绍一下广义加性模型（GAMs）目前可以实现的功能。我们需要加载mgcv {代码...} 受欢迎的例子数据集dat中的数据在GAM相关的研究中得到了很好的研究，包含了一些协变量--...

他们推出Bootstrap3D框架，结合微调的具备3D感知能力的多模态大模型。这个框架能够自动生成任意数量的高质量的多视角图片数据，助力多视图扩散模型的训练。

新智元 新智元  新智元报道  编辑：编辑部 HYZ【新智元导读】突破计算极限，智源研究院开发出实时3D模拟数字孪生心脏仿真系统。这一划时代技术突破，将为心脏疾病临床诊疗开启精确模拟的全新纪元。心脏，作为重要器官之一，其功能正常与否直接影响人类的生命延续。电生理特性反映了心脏的健康和疾病状态。心脏电生理活动...

编者按：随着自监督学习的研究逐步深入，迁移学习的范式已经广泛应用于视觉学习的各个领域，大量的视觉任务都通过使用自监督预训练和有监督微调的方式来部署任务。而微软亚洲研究院的研究员们希望打破这一范式，在 NeurIPS 2021 发表的论文中，研究员们提出了一个可以从无标签视频中学习物体检测和分割的模型，使得自监...

新智元 新智元  新智元报道  编辑：LRST【新智元导读】香港中文大学（深圳）的研究团队发布TASTE-Rob数据集，含100856个精准匹配语言指令的交互视频，助力机器人通过模仿学习提升操作泛化能力。团队还开发三阶段视频生成流程，优化手部姿态，显著提升视频真实感和机器人操作准确度。随着具身智能的不断发展，机器人操作...

本文简要介绍了一种简单的状态转移模型，该模型构成了隐马尔可夫模型（HMM）的特例。这些模型拟合时间序列数据中的非平稳性。从应用的角度来看，这些模型在评估经济/市场状态时非常有用。这里的讨论主要围绕使用这些模型的科学性。

本文将详细的介绍一下在教程中的图片分类项目为什么要用准确率(Accuracy)来作为评价指标。使用准确率(Accuracy)的时候，数据需要满足那些条件。

在上篇文章一文看尽RNN（循环神经网络）中，我们对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业界得到了广泛的应用。下面我们就对LSTM模型做一个总结。