一文聊聊4D毫米波雷达目标检测与跟踪算法
由聚类算法在单帧点云得到目标输出;提取目标的特征,包括统计特征(比如点位置的均值,方差等)和运动特征(比如速度和加速度等);根据特征计算当前帧的检测目标(detections)与已跟踪的多个目标(tracks)的相似度;按照相似度将detections分配给tracks;卡尔曼滤波更新tracks的状态参数(位置、速度等)。毫米波雷达公开...
机器学习之K近邻算法基本原理
机器学习中的K近邻算法是一种基于实例的学习算法,有点像“人以类聚,物以群分”的说法。之前的文章很多都是说算法原理,这篇文章,我们来讲讲其优缺点和使用场景。一、K近邻算法如何理解?K近邻(K-NearestNeighbor,KNN)是一种基于实例的学习算法,它利用训练数据集中与待分类样本最相似的K个样本的类别来判断...
机器学习中的动态时间规整(DTW)算法
DTW算法在机器学习中有着广泛的应用,主要包括:时间序列分类:在需要对时间序列进行分类的任务中,DTW可以作为相似度度量,帮助确定序列属于哪个类别。模式识别和异常检测:通过比较时间序列与已知的模式或正常范围的序列,DTW可以用于识别特定的模式或检测异常情况。聚类分析:在时间序列聚类任务中,DTW距离可以作为聚类算法...
问题触发的算法模型响应机制探索
在问题识别环节,可以组合运用分词技术(如N-gram模型、隐Markov模型、最大熵模型和神经网络算法)、TF-IDF等文本特征选择与向量化模型技术选择问题数据中的特征和概念;运用词向量技术(如Word2Vec)和潜在狄利克雷分布(LDA)主题分析技术,可提取问题数据中的关键词和若干主题,并可标示主题与关键词之间的权重情况,建立主题...
人工智能(AI)鸟类监测识别系统
相对而言,鸟类监测识别具有较高复杂性,鸟类飞行路线不定、落点不定、时间不定,监测区域多样(森林、湿地、湖泊、草地等),部分鸟类习性、形体、颜色具有极高相似度,这些因素使得对鸟类监测识别技术的要求极高。针对以上因素,天信互通科技系列AI鸟类监测系统实现了针对性的各种识别算法,充分考虑鸟类检测识别的各类场景,可...
万字长文,腾讯、清华等多位生物大模型作者专访,畅谈AI生物学,解析...
张学工:为了研究将scFoundation等LCM整合到生物学研究中,将其应用分为两大类很有帮助:细胞级任务和基因级任务(www.e993.com)2024年7月27日。细胞级任务通常侧重于识别细胞的特征,例如细胞类型注释或药物敏感性预测。基因级任务更多地是了解基因之间的关系或预测基因表达的变化,例如通过基因网络推断或基因扰动预测。
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
二、聚类算法1.聚类算法的基本概念在无监督学习中,聚类算法是一类将数据集分成若干个群组的算法。这些群组称为“簇”。每个簇内的数据点彼此之间相似度较高,而不同簇的数据点相似度较低。聚类算法要做的就是,在没有任何预先标注的情况下,将相似的数据点归为一簇,将不相似的数据点划分到不同的簇中。
中后台产品实践:以智慧城市场景【数据融合治理平台】产品为例 |...
运用AI算法(文本相似度算法、图片相似度、多模理解等技术)进行实体及实体属性的对齐,即不同的描述,但均指向同一对象。比如“吴亦凡”(吴签),均有可能指向同一人;又比如不同社交账号,但其使用者均为同一人;再比如同一事件(涉事主体、事件摘要、事发地均为同一地点),但文本描述上有所不同,需要运用NLP语义识别能力...
如何来利用论文查重规则降重?
首先,需要对待查重的论文进行预处理,包括清理无用信息、分析论文结构等。然后,利用文字匹配的方法对关键词进行搜索和比较,进一步筛选出可能存在重复的内容。接下来,通过相似度比较算法对剩余的文本进行相似度分析,找出可能的雷同部分。最后,利用网上查重工具进行综合检测和验证,确保论文的原创性。
头条、油条商标有多像?Python检测发现相似度高达98.4%
4种算法对比“头条”与“油条”logo,相似度高达98.4%在本菌一番猛烈的搜索下,发现了Github上一个用Python检测图片相似度的项目identifysimilarimages:在这个项目中一共提到了用4种算法检测图片相似度,分别是:直方图距离计算;平均哈希算法;感知哈希算法以及差异哈希算法。