在本次综述中，我们全面回顾了轨迹数据管理的最新研究趋势，包括轨迹预处理、轨迹存储、常用的轨迹分析工具，如查询空间和空间文本的轨迹数据，以及轨迹聚类。我们还探讨了四种密切相关的分析任务，它们通常用于交互式或实时处理的轨迹数据。并首次回顾了深度轨迹学习。最后，我们概述了轨道管理系统应具备的基本质量，以最大限度地提高灵活性。

本文希望能给你一个技能的基础，你可以在你需要的时候建立，特别是给你一点数学的成熟——对数学是什么和数学定义和证明如何工作的基本理解。

纽约大学《深度学习》2021课程全部放出 该课程自2021年春季开始由Yann LeCun与Alfredo Canziani等共同执教。 CDS发布了Yann LeCun的深度学习（DS-GA 1008）课程的所有材料，包括带英文字幕教学视频、书面讲义、课件以及带有PyTorch实现的可执行Jupyter Notebooks。 课程关注深度学习和表示学习的最新技术，重点关注有监督和无监督深度学习、嵌入方法、度量学习、卷积和循环网，以及在计算机视觉、自然语言理解和语音识别方面的应用。前提条件包括:DS-GA 1001数据科学入门或研究生水平的机器学习课程。

NYU Depth Dataset V2 is provided by NYU.本数据集由纽约大学提供。 indoorsegmentationandsupportinferencefromRGBDImages.pdf

纽约大学的博士论文答辩ppt，关于生物学方面的模式发现

此为纽约大学NYU设计的一个用于MATLAB的Pyr工具包，包含了使用到的各种小的函数文件，主要是滤波器等，其中包含了一部分C文件，可以使用mex编译提升MATLAB程序的运行效率。 主要包含了binomialFilter.m blur.m blurDn.m buildGpyr.m buildLpyr.m buildSCFpyr.m buildSCFpyrLevs.m buildSFpyr.m buildSFpyrLevs.m buildSpyr.m buildSpyrLevs.m buildWpyr.m这些功能函数文件。