1.可以在博客园中使用latex代码输出公式,以后再以不用复制图片粘贴啦: http://www.cnblogs.com/cmt/p/3279312.html 例如以下代码两边加上 $ 符号后 x(k + 1)=\Phi(k) x(k)+\Gamma(k) w(k),可产生 $\LaTeX$ 公式 $  x(k + 1)=\Phi(k) x(k)+\Gamma(k) w(k)  $ 2.IEEE模板:http://www.ieee.org/publications_standards/publi…

美国时间2月7-12日,AAAI 2020大会在纽约正式拉开序幕,AAAI作为全球人工智能领域的顶级学术会议,每年评审并收录来自全球最顶尖的学术论文,这些学术研究引领着技术的趋势和未来.京东云与AI在本次大会上有10篇论文被AAAI收录,涉及自然语言处理.计算机视觉.机器学习等领域, 充分展现了京东用技术驱动公司成长的发展模式以及技术实力,技术创新和应用落地也成为这些论文最吸引行业关注的亮点. 本届会议共收到的有效论文投稿超过8800篇,其中7737 篇论文进入评审环节,最终录取数量为1591篇…

本文由  网易云发布. 10月22日至29日,全球计算机视觉顶尖专家们共聚威尼斯,参加ICCV2017国际计算机视觉大会,就领域内最新成果展开集中研讨,大会论文集也代表了计算机视觉领域最新的发展方向和最高水平.网易云安全(易盾)图像算法工程师邸新汉提交的两篇ICCV论文均被大会收录,并受邀参与专题研讨. ICCV是计算机视觉领域最高级别的会议,由IEEE主办,全球范围内每两年召开一次.一直以来,ICCV的论文录用率非常低,是计算机视觉方向三大国际会议(另外两个为CVPR.ECCV)中公认级别最高…

  转自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_564978430100iqpp.html   学术界,尤其是国内学术界,把SCI,EI看得太重,很多大学都要求博士毕业要有SCI,硕士毕业要有EI文章.在加拿大,就我看来,不是很注重这一块,主要是分期刊和会议,另外就是业内有自己的标准,哪些是牛的期刊,哪些是一般的.甚至觉得有的好的会议比一般的期刊都要好,那种会议的每一篇稿件的审稿人有5到6个,通常回来的审稿意见都有论文本身那么长. 无论如何,这是一个潮流,一个趋势,我们不…

Kinect SDK v2预览版的主要功能的使用介绍,基本上完成了.这次,是关于取得Body(人体姿势)方法的说明.   上一节,是使用Kinect SDK v2预览版从Kinect v2预览版取得BodyIndex(人体区域)的方法.  这一节,介绍从Kinect取得Body(人体姿势)的方法. Body   到目前为止,Kinect能取得Depth(通过传感器的距离信息)和BodyIndex(人体区域).并且,基于这些数据可以取得人体姿势.     Kinect的人体姿势,是向学习了基于庞大…

编辑:Happy 首发:AIWalker Paper:https://arxiv.org/abs/2103.13634 Code:https://github.com/hellloxiaotian/ACNet 本文是哈工大左旺孟老师团队在图像超分方面的最新工作,已被IEEE TSMC收录.本文将ACNet中的非对称卷积思想与LESRCNN进行组合,取得了更好的性能.由于作者尚未开源,故笔者进行了简单的复现,复现还是挺容易的,哈哈. Abstract 本文提出了一种非对称CNN网络ACNet,它由…

转自<知乎>如何写好一篇高质量的IEEE/ACM Transaction级别的计算机科学论文? 问题: 作为一个博士生,一直为写论文头疼,读过很多高质量论文,觉得写的真好,但是轮到自己写总是力不从心. 最讨厌的是活生生的把一个A级别的idea写成C质量的论文….. 在这里的高质量限于IEEE/ACM Transaction级别,或者同等级别的Conference, 例如SIGKDD,CVPR,STOC,CCS之类 看过很多如何写论文的文章或者视频, 但都面向的是如何写论文, 而不是如何写Tra…

0.特别提示:本次会议要求各位作者根据审稿意见进行认真修改,然后经过大会主席的检查合格才允许上传IEEE eXpress,主要的目的是为了保证论文集的质量,不让论文格式出现五花八门的情况,确保会议后被EI和ISTP检索.目前会议主席检查了大约100篇的修改稿,问题比较多,只有10篇左右一次检查通过,大部分都经过1次或2次修改.目前这一100篇中也只有40篇通过检查,所以请各位作者加紧时间修改上传,不要等到最后日期. 1. 基本要求:请大家使用IEEE CS两栏格式的模板(WORD, Latex)…

之前所学习的论文中求解稀疏解的时候一般采用的都是最小二乘方法进行计算,为了降低计算复杂度和减少内存,这篇论文梯度追踪,属于贪婪算法中一种.主要为三种:梯度(gradient).共轭梯度(conjugate gradient).近似共轭梯度(an approximation to the conjugate gradient),看师兄之前做压缩感知的更新点就是使用近似共轭梯度方法代替了StOMP中的最小二乘的步骤. 首先说明一下论文中的符号表示: Γn表示第n次迭代过程中所选择的原子的索引 ΦΓn…

论文在第二部分先提出了贪婪算法框架,如下截图所示: 接着根据原子选择的方法不同,提出了SWOMP(分段弱正交匹配追踪)算法,以下部分为转载<压缩感知重构算法之分段弱正交匹配追踪(SWOMP)> 分段弱正交匹配追踪(StagewiseWeak OMP)可以说是StOMP的一种改进算法,它们的唯一不同是选择原子时的门限设置,这可以降低对测量矩阵的要求.我们称这里的原子选择方式为“弱选择”(Weak Selection),详见文献[1]的第3部分“III. STAGEWISE WEAK ELEMEN…