据人民日报,巴西圣卡塔琳娜联邦大学2日发布的一项研究结果显示,在圣卡塔琳娜州首府弗洛里亚诺波利斯市去年11月27日采集的下水道水样中检测出新冠病毒。这一发现比美洲大陆确诊的首例新冠肺炎病例,即今年1月20日美国确诊首例病例早2个月,比巴西政府今年2月底通报的首例确诊病例早3个月。报告指出,新冠病毒早在世界范围内宣布第一例确诊病例前的1个多月就已经出现在巴西。

据央视新闻,截至当地时间7月4日18时,根据巴西卫生部发布的数据,巴西全国新冠肺炎确诊病例累计1577004例,确诊病例比前一日新增37923例,死亡病例64265例,新增死亡病例1091例,累计康复人数876359人。

温度与湿度的变化造就了漆艺品上自然灵动的纹理,也成就了每件作品的独一无二,张一琳将这种无法控制的结果称之为“一种惊喜”。

由Chen等人设计的新颖框架(2020)可用于估计概率密度。时间序列预测改善了许多业务决策方案(例如,资源管理)。概率预测可以从历史数据中提取信息,并最大限度地减少未来事件的不确定性。当预测任务是预测数以百万计的相关数据系列时(如在零售业务中),它需要大量的劳动力和计算资源来进行参数估计。为了解决这些困难,他们提出了基于CNN的密度估计和预测框架。他们的框架可以学习系列之间的潜在关联。他们的工作中的新颖之处在于他们提出的深层TCN,如其体系结构所示:

“我现在会尝试把漆和各种各样的材料结合,去尝试有没有新的可能。”张一琳说,天然大漆独特的包容性在她的作品中体现得淋漓尽致。

每一件作品要经过层层套色,再用砂纸打磨,在这段制作过程中往往需要几个月的时间。“到最后却往往会有意想不到的惊喜。”张一琳说,漆艺制作中的这种惊喜感让她对每件作品都有了未知的期待。

下一部分提供了此经典TCN的实现和扩展。

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这篇文章回顾了几个最新的基于TCN的解决方案。

编码器-解码器框架如图1所示,其中有关体系结构的更多信息可以在前两个参考文献中找到(在文章末尾)。提供了最关键的问题,如下所示:TCN可以采用一系列任意长度并将其输出为相同长度。在使用一维完全卷积网络体系结构的情况下,使用因果卷积。一个关键特征是,时间t的输出   仅与t之前发生的元素卷积  。

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2019年汇健科技的研发管线多款产品取得重大进展,其与行业龙头企业合作开发的全球首台套用于肿瘤肽谱检测的ClinMS-Plat®Ⅰ质谱诊断分析系统即将下线。同时,汇健科技构建了首款Bio-pSi®肠癌液体活检诊断试剂及AI诊断模型,准确率高达90%以上,临床样本的双盲测试平均准确率高达85%以上,特别是对早期肠癌的盲测准确率高达89.5%,克服了肠癌液体活检早期诊断漏诊率高的缺陷。

Lea等人的开创性工作。(2016)首先提出了基于视频的动作分割的时间卷积网络(TCN)。此常规过程的两个步骤包括:首先,使用(通常)对时空信息进行编码的CNN来计算低级特征,其次,将这些低级特征输入到使用(通常是)捕获高级时域信息的分类器中)RNN。这种方法的主要缺点是需要两个单独的模型。 TCN提供了一种统一的方法来分层捕获所有两个级别的信息。

拼车和在线导航服务可以改善交通预测效果并改变人们的出行方式。通过更好的交通预测可以实现更少的交通拥堵,更少的污染,安全和快速的驾驶等。由于这是实时数据驱动的问题,因此有必要利用即将到来的流量的累积数据。基于此,Dai等人最近(2020)提出了一种混合时空图卷积网络(H-STGCN)。总体思路是利用分段衬里流量密度关系的优势,并将即将来临的交通量转换为等效的行进时间。他们在这项工作中使用的最有趣的方法之一是图卷积以捕获空间依赖性。复合邻接矩阵捕获流量近似的固有特征(更多信息,请参见Li,2017)。在以下架构中,提出了四个模块来描述整个预测过程。

我们首先介绍运动检测的案例研究,并简要回顾一下TCN架构及其相对于传统方法(如卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN))的优势。然后介绍了TCN的几个新颖应用,包括改善交通预测,声音事件定位和检测以及概率预测。

今年是张一琳与漆打交道的第8年。当初班里一起学漆艺的50个同学里,如今只剩下2个人还在坚持做,她就是其中一个。

耳坠上细小的纹路,是张一琳用碎鸡蛋壳一点点黏上去的;胸口上佩戴的胸针,脱胎自某样不知名的果子;随手捡来的植物、斑驳的老墙块、一张普通的白纸,到了她手中都能诞生出不一样的作品。

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大漆虽“娇贵”,却也意外“友好”。

在这篇文章中,我们介绍了最近的工作:基于时间卷积网络,比经典的CNN和RNN方法更好地完成时间序列任务的方法。  

漆艺品制作环节 椒江发布供图

声音事件定位和检测(SELD)的领域在不断增长。对环境的了解在自主导航中起着至关重要的作用。Guirguis等最近(2020)提出了一种声音事件SELD-TCN的新颖架构。他们声称,他们的框架在现场培训方面比当前最先进的技术领先。在他们的SELDnet(以下结构)中,以44.1 kHz采样的多声道音频记录通过应用短时傅立叶变换提取频谱的相位和幅度,并将其堆叠为单独的输入特征。然后,连接卷积块和循环块(双向GRU),然后连接完全连接的块。SELDnet的输出是声音事件检测(SED)和到达方向(DOA)。

各式各样的漆艺品 椒江发布供图

大漆包容性强,可以和各种材料结合,如皮具、木头、布、金属、陶瓷等。在张一琳的工作室内,不少意料之外的东西出现在她的作品中。

游戏体感加持 双声道外放、陀螺仪、G传感震动

在张一琳看来,漆艺的推广之路并不孤寂。“漆艺越来越受到重视,很多院校开始开设这个专业,很多设计师来跨界融合它,各行各业来了解漆艺的人也越来越多,古老的漆艺未来可期。”(完)

编码器-解码器模块解决方案可能有助于实际的大规模应用设计。

张一琳在制作漆艺品 椒江发布供图

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对于这种珍贵的材料,张一琳十分珍惜。她说:“生漆遇到空气易氧化,用完得赶紧盖回去,有时候不小心弄出来多了,也要赶紧把它用到实处。”

每日经济新闻综合央视新闻、人民日报

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采漆不易,一棵漆树整个生命周期只能割出10公斤生漆,一次得割3000棵漆树才能采集到1公斤生漆,故有“百里千刀一斤漆”之说。

为了超越它,他们提出了SELD-TCN:

漆艺品 椒江发布供图

由于扩张的卷积使网络能够处理各种输入,因此可能需要更深入的网络(在反向传播期间,网络会受到不稳定梯度的影响)。他们通过适应WaveNet(Dario et al。,2017)架构克服了这一挑战。他们表明SELD任务不需要循环层,并成功检测到活动声音事件的开始和结束时间。

漆艺品制作,首先需制作胎底,可分为裱布、刮灰两个步骤,增强作品的硬度,再进行表面装饰。漆艺技法众多,根据成品需要的效果选择不同技法,例如髹涂、打磨、起纹、推光、揩清等。这些技法常需重复好几遍,才能得到理想的效果,因此整个制作周期较长。

随着Yan等人最近发表的研究成果,围绕TCN的话题甚至传到了《自然》杂志上。(2020)在TCN上进行天气预报任务。在他们的工作中,使用TCN和LSTM进行了对比实验。他们的结果之一是,除其他方法外,TCN在使用时序数据的预测任务中表现出色。

团队成员有大数据专家、算法工程师、图像处理工程师、产品经理、产品运营、IT咨询人、在校师生;志愿者们来自IBM、AVL、Adobe、阿里、百度等知名企业,北大、清华、港大、中科院、南卡罗莱纳大学、早稻田大学等海内外高校研究所。

传承与创新从来不是对立的,在保有传统的基础上做出调整,创新出让年轻人更感兴趣的作品,这是张一琳认为更好推广漆艺的方法之一。

各式各样的漆艺品 椒江发布供图

“我现在做一个植物脱胎的系列作品,就是将一些大自然中捡拾到的果子、豆子做一个脱胎,保留它最自然的形态来创作。”张一琳说,她将这些花果草木的形态复刻下来,做成一件件精细的首饰,有的一眼就能分辨,有的也会难以辨别,这些日常中偶见之物,正以这种独特的艺术形式被保留下来。

“我们年轻一辈去学漆艺,希望中国漆艺发展越来越好。”为让更多人了解漆艺,张一琳开始运营公众号,整理一些国内外漆艺家们的作品进行分享,还在工作室开设教授漆艺的课程,和学员们一起交流制作。

“师法自然”是张一琳一直以来的一种创作方向。她很喜欢到户外去,接触大自然,在大自然中寻找创作的灵感,将所见所思传达到作品中。

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