原文链接：[链接] 假设调查人员有兴趣检查减肥干预方法的三个组成部分。这三个组成部分是：记录食物日记（是/否）增加活动（是/否）家访（是/否）调查员计划调查所有  ，实验条件的组合。实验条件为要执行因子设计，您需要为多个因子（变量）中的每一个选择固定数量的水平，然后以所有可能的组合运行实验。这些因素可以...

最近，基于生成式AI技术批量产出真/像/美的个人写真应用非常受欢迎。同时，随着 Stable Diffusion 领域开源社区的快速发展，社区也涌现了类似 FaceChain 的开源项目，帮助开发者开发个性化的真人写真生成应用。越来越多开发者对这个方向投来关注，希望得到更多灵活的开发方式。

在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。例如当需要进行需求预测时，如果只储备最可能的需求预测量，那么缺货的概率非常的大。但是如果库存处于预测的第95个百分位数(需求有95%的可能性小于或等于该值)，那么缺货数量会减少到大约...

AI生成内容已深度渗透至生活的方方面面，从艺术创作到设计领域，再到信息传播与版权保护，其影响力无处不在。然而，随着生成模型技术的飞速发展，如何精准甄别AI生成图像成为业界与学界共同聚焦的难题。来自小红书生态算法团队、中科大、上海交通大学联合提出行业稀缺的全人工标注Chameleon基准和行业领先的AIDE检测方法...

同时各路线的ETA（estimated time of arrival，预估到达时间）会直接显示给用户，这是用户关心的核心点之一。用户给定起点和终点后，我们的任务是预测起终点的ETA，ETA的准确率越高，给用户带来的出行体验越好。

LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据。网络状态包含在所有先前时间步长中记住的信息。您可以使用 LSTM 网络使用先前的时间步长作为输入来预测时间序列或序列的后续值。要训练 LSTM 网络进行时间序列预测，请训练具有序列输出的回归 LSTM 网络，其中响应（目标）是训练序...

关注前沿科技 量子位AI生成内容已深度渗透至生活的方方面面，从艺术创作到设计领域，再到信息传播与版权保护，其影响力无处不在。然而，随着生成模型技术的飞速发展，如何精准甄别AI生成图像成为业界与学界共同聚焦的难题。来自小红书生态算法团队、中科大、上海交通大学联合提出行业稀缺的全人工标注Chameleon基准和行...

在计算机视觉中，生成模型是一类能够生成合成图像的模型。例如，一个被训练来生成人脸的模型，每次都会生成一张从未被该模型或任何人看到过的人脸。生成模型最著名的例子是GAN(生成对抗网络)。它有生成器和鉴别器，它们相互对抗，然后生成图像。由于模型本身具有对抗性，因此很难进行训练。这使得很难达到一个最优的平衡...

在当今的数字化时代，数据的爆炸式增长既带来了机遇，也带来了挑战。如何从海量的数据中高效地提取有价值的信息，并进行准确的分类和预测，成为了众多领域亟待解决的关键问题。

计算机视觉领域顶级会议 European Conference on Computer Vision（ECCV 2024）将于9月29日至10月4日在意大利米兰召开，快手音视频技术部联合清华大学所发表的题为《XPSR: Cross-modal Priors for Diffusion-based Image Super-Resolution》——基于扩散模型和跨模态先验信息的图像修复模型的最新研究成果被会议收录。ECCV...

内容一览： 材料检测在工程、科学及制造业中扮演着至关重要的角色。传统的材料检测方法，例如切割和化学试剂检测具有破坏性，同时较为耗费时间和资源。近期，MIT 科学家利用深度学习开发了一种技术，能够填补缺失信息，并进一步通过表面观察确定材料的内部结构。 关键词： 深度学习 材料检测 CNN

关注前沿科技 量子位无需物理引擎，单个模型也能实现“渲染+逆渲染”了！在计算机图形和视觉领域，渲染是指将3D模型变成逼真的2D图片，逆渲染则是从2D图片分析出3D模型的各种属性（如材质、光照等）。现在，从材质分解（逆渲染）——材质编辑——物体渲染的整个流程，都被统一到了一个框架中，且在性能方面达到了新SOTA。该研...

让机器人精准抓起透明物体，这个难题终于被解决了。而且还是仅靠一张图、单目的那种方法。效果是这样的：这就是由地瓜机器人和中科院自动化所等单位共同提出的一项新研究——MODEST，一个针对透明物体的单目深度估计和语义分割的多任务框架。MODEST算法框架作为通用抓取模型的前置模块，即插即用，灵活高效，且无需依赖额...

在本文中，我们描述了灵活的竞争风险回归模型。回归模型被指定为转移概率，也就是竞争性风险设置中的累积发生率。该模型包含Fine和Gray（1999）的模型作为一个特例。这可以用来对次分布危险的比例假设做拟合度测试（Scheike和Zhang 2008）。还可以为预测的累积发病率曲线构建置信区间。我们将这些方法应用于Pintilie（20...

EasyPhoto 是一个基于 SD WebUI 的艺术照生成插件。支持低代码操作、自定义风格，让更多开发者灵活地开发自己的风格化艺术照生成应用。

在数字化浪潮席卷各行各业的当下，数据已成为驱动决策的核心要素。作为数据科学工作者，我们深刻意识到，从复杂的数据中挖掘有价值的信息，并将其转化为切实可行的解决方案，是应对各领域挑战的关键。

为了在实践中拟合DCC（MVT）模型，要么假定第一阶段的QML，要么必须在阶段中共同估算共同的形状参数。在下面的示例中，一种替代方法用于估计近似共同形状参数。