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Nature AlphaGo 全文论文翻译版

2009年的IEEE最佳论文翻译，基于暗通道先验的图像去雾

对论文“physics-infordmed neural networks A deep learning framework for solving forword and inverse problems”的全文翻译，希望能够为大家提供便利。

现有的寻找社会群体的研究主要集中在社交网络中的密集子图。然而，寻找社会脆弱的群体也有许多重要的应用。在本文中，我们引入了K三角的概念来度量群的最小值。然后，我们制定了一个新的研究问题，最小K三角形断开组（MKTG），以找到一个社会脆弱的群体从在线社交网络。我们证明了MKTG是任意图中任意比率内的NPHard和不可逼近的，但在阈值图中是多项式时间可跟踪的。设计了两种算法，即TARA和TRA-ADV，利用图论方法有效地解决了一般图上的MKTG问题。在七个真实数据集上的实验结果表明，所提出的算法在效率和解决方案质量方面优于现有方法。

奇点到来，超越人类 《Nature论文：人工智能从0-1自学打败阿法狗 》论文翻译.pdf

1 Introduction 我们的方法是基于以下观察:有大量在线图片的情况下，应该存在在相似光照，天气，曝光条件，相似分辨率和足够长基线的子集。通过自动识别这些子集，我们可以极大地简化问题，在提供足够的视差进行精确重建的同时，匹配外观和比例相似的图像。虽然这个想法是概念上很简单,他的有效执行需要两个方面：在图像层面，估计尺度，外观和足够长的基线；在像素层面，处理遮挡，杂乱，局部光线变化，并鼓励水平和垂直上视差的匹配。我们的主要贡献是设计和分析这样一个自适应的视图选择过程。我们发现这种方法在很多场景和cpc上都是有效的。事实上，我们的实验表明，简单的匹配指标能够在许多场景的重要部分上容忍惊人的广泛的照明变化。虽然我们希望未来的工作能扩展这一操作范围，甚至利用外观上的巨大变化，但我们相信结合简单度量的视图选择是一种有效的工具，也是从互联网派生的集合中重建场景的重要的第一步。

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