该领域的最新成果，首次实现了高精度的具有统计学真实性的自然驾驶仿真环境，并登上《Nature Communications》，并被选为编辑精选文章（Editor’s Highlights）。

熟悉传统非参数核平滑方法的人会明白，这些方法假定基础数据本质上是连续的，但事实往往并非如此。一种同时处理连续数据和分类数据存在的方法称为“频率”方法，其中数据被分解为对应于分类变量假设值的子集（“单元格”），然后才将密度或位置应用于每个单元格中剩余的连续数据。

迁移学习在CV任务的作用已经广为人知。其一般会使用预训练的深度卷积网络来解决新任务。这些网络在大规模标注数据集，如ImageNet中监督训练好。它们的提取的特征能很好适应新任务。

预测不确定性量化在数据驱动决策过程中具有关键作用。无论是评估医疗干预的风险概率还是预测金融市场的价格波动范围，我们常需要构建预测区间——即以特定置信度包含目标真值的概率区间。

全文链接：[链接]原文出处：拓端数据部落公众号摘要:此报告首先将dataset进行数据清洗，得到dataset_new。再将dataset_new中属性分为基本信息、贷款行为/意愿信息和征信信息三类，并逐一进行分析。在对基本信息的分析中得出，在贷款未结清者中，青年群体、中等教育程度群体、中等和高收入群体的频数较高，同时已婚、受薪...

按ITU-R BT. 601建议，数字化后的输入图像格式为720*576像素，帧频为25帧/s，采样格式为4:2:2，量化精度为8bit，则数码率：(720 576 + 360 576 + 360 576) 25帧/s * 8bit = 165.888Mbit/s。如果视频信号数字化后直接存放在650MB的光盘中，在不考虑音频信号的情况下，每张光盘只能存储31s的视频信号。数据压缩的理论基础...

ACM SIGKDD （国际数据挖掘与知识发现大会，简称 KDD）是数据挖掘领域的国际顶级会议。KDD Cup比赛是由SIGKDD主办的数据挖掘研究领域的国际顶级赛事，从1997年开始，每年举办一次，是目前数据挖掘领域最具影响力的赛事。该比赛同时面向企业界和学术界，云集了世界数据挖掘界的顶尖专家、学者、工程师、学生等参加，为数...

医学图像分割是医学影像处理领域中关键而复杂的一步，主要是通过将医学图像中具有特殊含义的部分分割提取出来，从而可为临床诊断、康复治疗、疾病跟踪提供支持。近年来，在计算机和人工智能的加持下，基于深度学习的分割方式已经逐渐成为医学图像分割的主流方法，其相关成果也百花齐放。

本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。

原文链接：[链接]最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。在本文中，你将看到如何使用一个被称为长短时记忆的时间序列模型。LSTM模型很强大，特别是在保留长期记忆方...

多模态模型变得越来越有效，部分原因在于统一的组件，例如 Transformer 架构。然而，多模态模型仍然经常包含许多特定于任务和模态的部分和训练过程。 例如，CLIP 通过对比损失训练独立的文本和图像塔。 CLIPPO 选择使用对比损失进行训练，尝试使用纯像素模型来执行图像、文本和多模式任务。 CLIPPO 执行基于图像的任务，...

比DeepSeek-R1贵270倍，OpenAI史上最贵模型来了！就在刚刚，OpenAI上线了推理模型o1-pro的API。本来大家还挺高兴，结果一看到价格，悬着的心终于死了。100万输入/输出token价格分别为150美元和600美元对比DeepSeek模型，其输出价格整整比R1贵了270倍，以至于有网友大肆吐槽：除非其智能达到了爱因斯坦级别，否则不值得。...

幻觉（Hallucination），即生成事实错误或不一致的信息，已成为视觉-语言模型 (VLMs）可靠性面临的核心挑战。随着VLMs在自动驾驶、医疗诊断等关键领域的广泛应用，幻觉问题因其潜在的重大后果而备受关注。

随着自媒体的不断发展，多种模态数据例如图像、文本、语音、视频等不断增长，创造了互联网上丰富多彩的世界。为了准确建模用户的多模态内容，跨模态检索是跨模态理解的重要任务，采用一种模态的数据作为数据，检索另一种模态的数据。其中，图文检索是跨模态检索的一种主流任务，广泛应用于各种网络应用中，其难点在于跨...

简介： 工业视觉智能团队在交付了多个工业视觉智能质检项目后，发现了工业视觉智能的共性问题和解法，打造了工业视觉智能平台，通过平台的方式积累和提升工业视觉的通用能力。在平台建设上最核心的能力是算法能力。算法能力包括不断增强的单点算法能力和不断扩充的新算法能力。那么如何将算法能力输出到平台呢？答案是算...

跳跃扩散过程为连续演化过程中的偏差提供了一种建模手段。但是，跳跃扩散过程的微积分使其难以分析非线性模型。本文开发了一种方法，用于逼近具有依赖性或随机强度的多变量跳跃扩散的转移密度。通过推导支配过程时变的方程组，我们能够通过密度因子化来近似转移密度，将跳跃扩散的动态与无跳跃扩散的动态进行对比。在这...

关注前沿科技 量子位又一个国产多模态大模型开源！XVERSE-V，来自元象，还是同样的无条件免费商用。此前元象曾率先发布国内规模最大的开源大模型，如今开源家族系列又多了一个。最新的多模态大模型支持任意宽高比图像输入，在主流评测中保持着效果领先——在多项权威多模态评测中，XVERSE-V超过零一万物Yi-VL-34B、面壁智...