全文链接：[链接]最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。模拟SV模型的估计方法： {代码...} {代码...} 绘制上证指数收益时间序列图、散点图、自相关图与偏自相关图我们选取上证指数5分钟高频数...

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大多数用于检测人工智能生成图像的深度学习方法取决于生成图像的方法，或者取决于图像的性质/语义，其中模型只能检测人工智能生成的人、脸、汽车等特定对象。

今天咱们来聊聊计算机视觉领域最核心的技术之一——图像分类。顾名思义图像分类是指根据图像信息把不同类别的图像自动区分开来，并能指出图像类别信息。如图 1 所示，当前图像分类技术有着非常广泛的应用场景。

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通过将图像形成过程分解为去噪自动编码器的顺序应用，扩散模型 （DM） 在图像数据及其他数据上实现了最先进的合成结果。此外，它们的配方允许将它们应用于图像修改任务，例如直接修复，而无需重新训练。然而，由于这些模型通常直接在像素空间中运行，因此优化强大的 DM 通常需要花费数百个 GPU 天，并且由于顺序评估，推...

我找到了出现这种情况的原因，是React Component在Chrome下的渲染速度太慢了，当componentDidMount执行时，使用findDOMNode获取到的组件对象属性还没有完全渲染出来，所以获取到的height值不等于其真实值。

关注前沿科技 量子位使用大模型合成的数据，就能显著提升3D生成能力？来自上海交大、香港中文大学等团队还真做到了。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。结果表明，新的合成数据能够显著提高现有3D生...

在图像分类任务中，图像数据的增广是一种常用的正则化方法，主要用于增加训练数据集，让数据集尽可能的多样化，使得训练的模型具有更强的泛化能力，常用于数据量不足或者模型参数较多的场景。除了 ImageNet 分类任务标准数据增广方法外，还有8种数据增广方式非常常用，这里对其进行简单的介绍和对比，大家也可以将这些增...

行内人都知道，二手车交易的核心问题在于车况信息不透明。中国二手车交易市场制度尚不完善，长期以来缺少行业公认的车辆估值标准和车况检测标准，二手车商提供的估值和车况信息不够透明。这导致用户和车商交易双方都陷入了循环困境：用户对车商信任不足，购买意愿低；二手车商缺少潜在客户线索，为招揽客户不惜采用虚假...

11月17日，第二十一届广州国际汽车展览会（下称“广州车展”）拉开帷幕，如祺出行完全自主研发的自动驾驶解决方案在本届广州车展公开亮相。作为国内行业领先的出行科技与服务公司，如祺出行以数据为核心驱动，打造自动驾驶技术闭环迭代平台，面向汽车制造商、自动驾驶解决方案供应商和传感器厂商，推出了由数据标注平台ONT...

原文链接：[链接]最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转换动态回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文估计实际GDP增长率的两状态Markov区制转换动态回归模型  （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ）。创建模型进行估计通过指定转移矩阵和两个区制的AR（0）（仅常数）子模型的两状态离散时间马尔可夫链，...

Yolo(You only look once)是经典的单阶段目标检测方法, 它于2016年提出第一版Yolov1，至今仍有许多基于它的改进模型。本文主要介绍的Yolov3就是其中之一。首先来介绍Yolo v1、v2(Yolo9000)以及Yolov3之间有什么区别及改进之处。Yolov1首先将目标检测作为一个回归问题来解决，使用单个神经网络直接从整个图片中预测边界框...

文章结论：BERT模型效果爆炸，但创新一般（真自信）。下面按照历史沿革分为 个部分做记录：一、预训练——从CV讲到NLP二、WE考古史三、从Word Embedding到ELMo四、从Word Embedding到GPT五、BERT诞生