本文会不定期更新1、引言在模式识别领域，指纹识别是少有的、依赖传统技术就能够取得很高识别率的子领域。早在1970年代，当时的自动指纹识别技术就已经能帮助警方破案了。可能因为传统技术太成功了，深度学习在指纹识别领域的应用起步较晚。不过随着深度学习的蓬勃发展，研究者逐渐基于各种深度学习技术实现了指纹识别的各个模块，取得了越来越好的性能。2019年，Springer出版社联系HandbookofFingerprintRecognition前两版（2004第一版，2009第二版）的作者写第三版的时候，Maltoni教授曾经有点犹豫。他觉得，如果是10年前人脸识别的专著，现在肯定需要重写了，因为过去10
网内计算：可编程数据平面和技术特定应用综述摘要——与云计算相比，边缘计算提供了更靠近终端设备的处理，降低了用户体验的延迟。最新的In-NetworkComputing范例采用可编程网络元素在数据达到边缘或云服务器之前计算，促进了常见的基于边缘/云服务器的计算，提出了更靠近终端设备的线速处理能力。本文讨论了In-NetworkComputing的用例、使能技术和协议。根据我们的研究，考虑到可编程数据平面作为一种使能技术，潜在的In-NetworkComputing应用包括In-Network分析、In-Network缓存、In-Network安全和In-Network协调。此外，在云计算、边缘计
文字生成视频当前挑战和发展现状_哔哩哔哩_bilibili今天我们聊了什么是texttovideo，它的原理和目前的研究进展。texttovideo是一种将文本转换为视频的技术，它可以通过图像处理、语音识别和自然语言处理等技术来实现。目前，texttovideo的研究主要集中在以下几个方面：文本到视频的编码和解码、文本识别和语音合成、视频的生成和播放等。虽然texttovideo技术已经取得了一些进展，但是仍然存在一些挑战，如高,视频播放量518、弹幕量0、点赞数12、投硬币枚数3、收藏人数7、转发人数2,视频作者小工蚁创始人,作者简介小工蚁创始人张文斌原土豆网第九个员工，土豆网技术总监；担任
更多可见计算机视觉-Paper&Code-知乎自开发深度神经网络以来，几乎在日常生活的每个方面都给人类提供了比较理性的建议。但是，尽管取得了这一成就，神经网络的设计和训练仍然是具有很大挑战性和不可解释性，同时众多的超参数也着实让人头痛，因此被认为是在炼丹。因此为了降低普通用户的技术门槛，自动超参数优化（HPO）已成为学术界和工业领域的热门话题。本文主要目的在回顾了有关HPO的最重要的主题。主要分为以下几个部分模型训练和结构相关的关键超参数，并讨论了它们的重要性和定义值范的围HPO中主要的优化算法及其适用性，包括它们的效率和准确性HPO的一些框架与工具包，比较它们对最先进搜索算法的支持Paper
交通系统速度预测综述：从车辆到交通【公共交通数据集】【开源模型整理】分享这篇综述，希望对大家有帮助。如有错误，请多指正！ZeweiZhou,ZiruYang,YuanjianZhang,YanjunHuang,HongChen,ZhuopingYu,Acomprehensivestudyofspeedpredictionintransportationsystem:Fromvehicletotraffic,iScience,Volume25,Issue3,2022,103909,ISSN2589-0042,https://doi.org/10.1016/j.isci.2022.103909.(
6月7日-9日，“2023中国水博览会暨中国（国际）水务高峰论坛”上，“智慧水利”再次成为热议话题。智慧水利是在以智慧城市为代表的智慧型社会建设中产生的相关先进理念和高新技术在水利行业的创新应用，是云计算、大数据、物联网、传感器等技术的综合应用。与传统水利相比，智慧水利可以促进水利规划、工程建设、运行管理和社会服务的智慧化，提升水资源的利用效率和水旱灾害的防御能力，改善水环境和水生态，保障国家水安全和经济社会的可持续发展。一切新技术的兴起都有其对应的时代背景，智慧水利自然也不例外。智慧水利应时而生二十世纪，随着各国经济的恢复和发展，水利事业进入蓬勃发展的新时期。但是在某些地方，由于对水土资源的
GWO通过模拟灰狼群体捕食行为，基于狼群群体协作的机制来达到优化的目的。 GWO算法具有结构简单、需要调节的参数少、容易实现等特点，其中存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡，因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能。1. 灰狼优化算法原理 第一层：层狼群。种群中的领导者，负责带领整个狼群狩猎猎物，即优化算法中的最优解。 第二层：层狼群。负责协助 层狼群，即优化算法中的次优解。 第三层：层狼群。听从和的命令和决策，负责侦查、放哨等。适应度差的 和 会降为。 第四层：层
GWO通过模拟灰狼群体捕食行为，基于狼群群体协作的机制来达到优化的目的。 GWO算法具有结构简单、需要调节的参数少、容易实现等特点，其中存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡，因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能。1. 灰狼优化算法原理 第一层：层狼群。种群中的领导者，负责带领整个狼群狩猎猎物，即优化算法中的最优解。 第二层：层狼群。负责协助 层狼群，即优化算法中的次优解。 第三层：层狼群。听从和的命令和决策，负责侦查、放哨等。适应度差的 和 会降为。 第四层：层
目录优化算法综述数学规划法精确算法（exactalgorithm）启发式VS.元启发式启发式算法元启发式算法Whatisthedifferencebetweenheuristicsandmeta-heuristics?多目标智能优化算法模拟进化算法与传统的精确算法（确定性算法）的区别优化算法分类算法介绍帝国竞争算法（ImperialistCompetitiveAlgorithm，ICA）分支定界法（BranchandBound,BB）NSGA-Ⅱ算法遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）禁忌搜索算法（TabuSearch，TS）文化基因算法（MemeticAlgorithm，MA）
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1708.01967.pdf目录摘要1引言2.假新闻定义2.1假新闻的定义2.2传统新闻媒体上的假新闻 2.3社交媒体上的假新闻3.假新闻检测3.1问题定义3.2特征提取3.2.1新闻内容特征3.2.2社会语境特征3.3模型构建 3.3.1新闻内容模型3.3.2社会背景模型4.评估检测效果4.1数据集4.2评估指标5.相关领域5.1谣言分类5.2真相发现5.3点击诱饵检测5.4垃圾邮件发送者和机器人检测6.有待解决的问题和未来的研究7.结论摘要 社交媒体的作用： 新闻消费的社交媒体是一把双刃剑。一方面，它的低成本
