深度图补全的目的是从深度传感器捕获的稀疏图预测密集像素级深度。它在自动驾驶、三维重建、增强现实和机器人导航等各种应用中发挥着至关重要的作用。最近在这项任务上的成功已经被证明和主导基于深度学习的解决方案。在这篇论文中，我们第一次提供了一个全面的文献综述，帮助读者更好地把握研究趋势，清楚地了解当前的进展。我们从网络架构、损失函数、基准数据集和学习策略的设计方面对相关研究进行了调研，并提出了一种新的分类法来分类现有的方法。此外，我们还对两种广泛使用的基准数据集(包括室内数据集和室外数据集)上的模型性能进行了定量比较。最后，我们讨论了前人工作所面临的挑战，并对未来的研究方向提出了一些见解。

TamoGraph is a powerful and user-friendly wireless site survey software tool for collecting, visualizing, and analyzing 802.11 a/b/g/n/ac/ax Wi-Fi data. Wireless network deployment and maintenance requires the use of a professional RF site survey tool that facilitates otherwise time-consuming and very complex tasks, such as ongoing analysis and reporting of signal strength, noise and interference, channel allocation, data rates, etc.

深度学习的显著成功引发了人们对其在医学诊断中的应用的兴趣。即使最先进的深度学习模型在对不同类型的医疗数据进行分类时达到了人类水平的准确性，但这些模型在临床工作流程中很难被采用，主要是因为它们缺乏可解释性。深度学习模型的黑盒性提出了设计策略来解释这些模型的决策过程的需要，这导致了可解释人工智能(XAI)这个话题的产生。在此背景下，我们提供了XAI应用于医疗诊断的全面综述，包括可视化、文本和基于示例的解释方法。此外，这项工作回顾了现有的医学成像数据集和现有的指标，以评估解释的质量。作为对大多数现有综述的补充，我们包含了一组基于报告生成方法之间的性能比较。最后，还讨论了XAI在医学影像应用中的主要挑战。 https://www.zhuanzhi.ai/paper/f6e90091666dbcaa5b40c1ab82e9703b 引言 人工智能(AI)领域在过去十年取得的进展，支持了大多数计算机视觉应用的准确性的显著提高。医学图像分析是在对不同类型的医学数据(如胸部X光片[80]、角膜图像[147])进行分类时取得人类水平精确度的应用之一。然而，尽管有这些进展，自动化医学成像在临床实践中很少

matlab中云滴代码2020 年 Kaggle 机器学习和数据科学调查 语境 这个存储库中的代码是我为了从 Kaggle 的 . 此外，为了查看原始的 Kaggle Notebook，请遵循此 。 数据预处理 调查数据具有特定的结构，可以方便地清理和更改数据框的某些属性。 一些问题： 列名很冗长，它们不是描述性的。 列名已通过将“ Part ”和“_”替换为“.”，将“OTHER”替换为“0”来更改： # Formating the columns for comfortable access column_dict = {} # Getting the dictionary needed to change the column names for col in res . columns : n_col = col . replace ( '_Part_' , '.' ) n_col = n_col . replace ( '_' , '.' ) n_col = n_col . replace ( 'OTHER' , '0' ) column_dict [ col ] = n_c

随着网络信息的爆炸式增长，推荐系统在缓解信息过载方面发挥了重要作用。由于推荐系统具有重要的应用价值，这一领域的研究一直在不断涌现。近年来，图神经网络(GNN)技术得到了广泛的关注，它能将节点信息和拓扑结构自然地结合起来。由于GNN在图形数据学习方面的优越性能，GNN方法在许多领域得到了广泛的应用。在推荐系统中，主要的挑战是从用户/项目的交互和可用的边信息中学习有效的嵌入用户/项目。由于大多数信息本质上具有图结构，而网络神经网络在表示学习方面具有优势，因此将图神经网络应用于推荐系统的研究十分活跃。本文旨在对基于图神经网络的推荐系统的最新研究成果进行全面的综述。具体地说，我们提供了基于图神经网络的推荐模型的分类，并阐述了与该领域发展相关的新观点。

目标检测二十年综述Object Detection in 20 Years: A Survey中英对照翻译、重点及关键词标注

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【导读】注意力机制是深度学习核心的构建之一，注意力机制是深度学习核心的构件之一，来自Mohammed Hassanin等学者发表了《深度学习视觉注意力》综述论文，提供了50种注意力技巧的深入综述，并根据它们最突出的特征进行了分类。

Reinforcement Learning A Survey This paper surveys the eld of reinforcement learning from a computer-science perspective. It is written to be accessible to researchers familiar with machine learning. Both the historical basis of the eld and a broad selection of current work are summarized. Reinforcement learning is the problem faced by an agent that learns behavior through trial-and-error interactions with a dynamic environment. The work described here has a resemblance to work in psychology,

1.1、经济和金融形势回顾及展望 1.2、银行业发展回顾及趋势展望 1.3、紧跟监管指引防范金融风险 2.1、智启发展，慧赋数银 (战略篇) 2.2、智控未来，慧应自如 (实务篇) 3、商业银行财务摘要