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R-ggplot2 学术散点图绘制
引言 本期推文，我们使用 R-ggplot2 绘制学术拟合散点图，关注公众号并后台回复"资源分享"即可获取包括本篇教程的数据及其他绘图教程的Python代码和对应数据 ? ? 。 02. 这种效果是万万不能进行学术发表的，当然，你可以通过ggthemes 包 选择合适主题进行修饰。而推文的目的在于熟悉和理解绘图函数，再说了，一些统计指标还是需要自己另行添加的。 R2 及拟合方程。 （4）样式更改 还是和 Python-matplotlib 绘制一样Python-matplotlib学术散点图绘制 ，我们通过定制化修改进行散点图样式的更改，具体代码如下： library(ggpubr 到这里，一幅符合学术出版的相关性散点图就绘制完成了，我想需要绘制的图表元素应该都体现出来了 ? ? 03. 总结 R-ggplot2 绘制相关性学术散点图还是很方便的(毕竟有好多优秀的第三方包
1.8K10发布于 2021-02-22 - 来自专栏人工智能前沿讲习
【学术人生】英文学术论文写作——词汇积累和常见错误（2）
为此，我们推出“学术人生”专栏，介绍科研的方法与经验，为你的科研学习提供帮助，敬请关注。 1、首字母缩略词第一次出现，不应首字母大写；如….Depth of Field (DoF)….. ，应改为depth of field(DoF) 2、adv.副词修饰adj.形容词时，可以不使用短连线，如spatially-invariant，用spatially invariant更好 3、non
1.1K10发布于 2021-03-17 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
R-ggplot2 学术箱线图制作
引言 之前有和群里的小伙伴讨论说"将之前Python-matplotlib 绘制的图用R-ggplot2重新绘制"，也得到很多小伙伴的响应 ? ? 。 R-ggplot2 绘制 （1）数据预览 由于数据和之前的数据一样，且ggplot2 对绘图数据也是有一定要求，现给出数据如下（部分）： ? （2）数据可视化 R-ggplot2 绘制箱线图很简单，主要为 geom_boxplot() ,先采用默认的参数绘制 ，代码如下： plot_pir <- ggplot(data = box_data, 虽然默认的格式还不错，但想要符合学术图表要求，还是需要们进行定制化修改，如箱线图的宽、颜色、字体以及一些主题 颜色等，下面我们进行修改。 大家可以直接阅读ggplot2的官网(https://ggplot2.tidyverse.org/reference/theme.html) 进行查看。上述代码结果如下： ?
1.8K10发布于 2021-02-22 - 来自专栏caoqi95的记录日志
英文学术写作入门(2) - 论文介绍
各个段落的目的 Introduction ---- Thesis Statement 1st Support Topic ---- Details & Examples 2nd Support 学术论文的一些准则 使用第三人称 标注引用来源 使用正确的语法和标点符号 使用正确的格式 Introduction 在写引言介绍的时候，主要从这几方面介绍：Hooks，Funnels，and Thesis paragraph 的结构如下所示： Topic Sentence Support idea # 1 details and examples Support idea # 2 每一个 Body paragraph 需要包含 Topic Sentence ，且有 2 到 4 个支持的想法论述，再包含 1 到 3 个详细的例子。
54020发布于 2019-03-28 - 来自专栏玉树芝兰
Roam 学术写作好课推荐：Cite to Write v2
Photo by Debby Hudson on Unsplash 2020 年，我买了 Cite to Write 课程第一版，讲如何用 Roam Research 做学术研究笔记。 Lukas 厚道之处在于，之后他又推出了 2 门课程，分别叫做 Galaxy Brain 和 Roam in Context。 Galaxy Brain 的特点，是不局限于学术圈用户，让更广泛的应用场景中，都能体现思维算法（Algorithms of Thought）。 之后，把 Roam Research 与学术相关的特性纵览一遍。 注意，第一版里面特色的 block 等介绍，都予以了保留和更新。 之后，就开始「上大锤」了。 多一份轻松与从容，走向学术的成功。
75030发布于 2021-11-05 - 来自专栏深度学习自然语言处理
【学术会议】如何rebuttal学术论文?
三部分来聊聊学术论文（主要针对人工智能领域会议和期刊）rebuttal的那些事。 || What is peer review？ “Peer review”趣图（原图来自网络） Peer review是一种学术成果审查程序，即作者的学术著作或proposal被同一领域的其他专家学者评审，并根据评审意见决定是否予以录用（Accept 对于计算机学科特别是人工智能领域的学术会议和期刊，其均有相对成熟和流程化的同行评议（即审稿）机制。 这些稿件会由PC Chair根据一定规则（如TPMS[2]或bidding[3]）分配给高级程序委员会委员（Senior PC，IJCAI/AAAI一般是这个叫法）或领域主席（Area Chair，CVPR 与会议论文不同的是，正是由于没有明确的deadline，期刊审稿意见的“出炉”时间往往极不确定且普遍周期较长（3-8个月不等），第一轮评审之后审稿人一般会给出如下四种推荐意见之一：1）接收（Accept）；2）
2.7K20发布于 2020-02-18 - 来自专栏新智元
2亿篇论文免费看！「微软学术」停用，OpenAlex要接班
新智元报道 编辑：David 时光 【新智元导读】为了接替已下线的「微软学术搜索」，大型免费学术索引OpenAlex已于今年年初正式上线，它涵盖2亿篇科学文献，易学易用，完全免费，网站将于2月上线 最近，大型免费学术资源索引OpenAlex宣布上线，该索引包含超过 2 亿份科学文献。 这个资源索引服务名为OpenAlex，源自古代埃及亚历山大图书馆馆名。 微软「学术图谱」接班人 无论是研究人员，还是开发者，都需要大量查阅论文、专著等学术成果。近年来，越来越多的人开始绕过学术出版商的「付费墙」，通过多种手段免费获取学术资源。 不过目前网站开发尚未完成，预计在今年2月上线。 「我花了大约2小时就学会了OpenAlex，而开始用MAG却要一周。」另一位使用者Roar Bakken Stovner说。
99620编辑于 2022-02-24 - 来自专栏灯塔大数据
学术大讲堂 | （一）新兴信息技术领域展望（2）
（2）感知智能。目前的人工智能应用大多属于这一阶段，比如语音识别、人脸识别等。感知智能解决的是人类感官的问题。 （3）认知智能。这一阶段将上升到抽象层面。 图3-1 人工智能发展的四个层面 2、深度学习的本质和局限 当前的人工智能研究范畴主要集中在深度学习。深度学习是机器学习的一个子类。 图3-2 深度学习领域关系图谱 为了理解这个问题，首先需要理解深度学习的本质。事实上，机器学习的本质是寻找分类超平面。 2、 明确目标——站在行业角度看问题，定一个较高的目标：在局部做到行业领先，输出领先的学术成果；建立国际影响力；通过我们的努力推动中国电信成为国家的创新领先企业；主导产业发展。 图4-2 新兴技术研究所发展路径 最后希望所内各个团队之间相互融合、共同促进。彼此的技术、应用、解决方案层面都有需要相互打通的地方。
76720发布于 2019-05-07 - 来自专栏全栈程序员必看
谷歌学术搜索文献_谷歌学术论文翻译
TotalNum sheet.write(TotalNum, 0, TotalNum) sheet.write(TotalNum, 1, paper.title) sheet.write(TotalNum, 2, = data.sheet_by_index(0) article_titles = table.col_values(1)[1:] article_links = table.col_values(2) www.nature.com/articles/s41598-021-87315-7.pdf" url1 = "https://www.sci-hub.ren/doi:10.1067/mva.2003.139#" url2 10.1067/mva.2003.139#" Hubber.getPDF(url,"test.pdf") Hubber.getPDF(url1,"test1.pdf") Hubber.getPDF(url2, "test2.pdf") 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
1.1K20编辑于 2022-11-10 - 来自专栏深度学习自然语言处理
【学术分享】40个科研学术网站，收藏必备，予取予求！
www.sci-hub.cc/ 中国版以及备用站点：http://www.sci-hub.cn/、http://www.sci-hub.xyz/ 所以，提供以下几个新的变种网址： 1.http://sci-hub.se 2. 目前，大陆对谷歌相关网站是屏蔽的，但可以采用一些代理或者镜像网站登陆谷歌学术，我们暂时提供2个比较稳定的谷歌学术网址，http://scholar.glgoo.org/、https://xs.glgoo.net 网址为： 1.http://gen.lib.rus.ec/ 2.http://libgen.io/ 3.http://libgen.org/ 4.http://libgen.io/scimag/ Library 「台大学术期刊数据库」收录台大各学术研究单位出版之中外学术期刊论文篇目与全文，审查过程严谨、内容丰富详实、撰写格式一致，具相当程度之学术水平，为查询中国台湾一流学府之学术研究发展、辅助教学研究之最佳数据库 commenced by JST in FY2005 aiming at two goals: (1) to preserve of academic heritages of Japan, and (2)
11.6K10发布于 2019-12-26 - 来自专栏小汪Waud
享受学术社交
2 寻找潜在合作机会 通常你所在团队难以对你课题中涉及到的技术和方法都有完备的体系，你不熟悉的方法，也许是别人家的家常便饭。 2 准备好自我介绍 熟练的中英文自我介绍和课题介绍是必须的。 根据我的观察，大部分学生只有等到要汇报/答辩的时候才会临时准备PPT，慌乱中反而会出现逻辑跳跃等问题。 复盘以后我觉得主要有以下原因 1 报告人、参会人来源丰富 由于是国际性会议，本次的报告人和参会人来自多个国家，以8月4号下午的Plant Pathogenic Bacterial Diseases分会场为例，10名报告人中只有2位中国国籍的教授 部分会议安排 2 在研究领域已有一定的积累和思考 相比于21年第一次参加学术会议（记第一次参加学术会议），我少了许多稚气，多了些许知识。 2 待人真诚是一件值得终身学习的事 学术社交是步入学术圈的充分不必要条件。我是e人，所以我觉得不管是和同领域的学者交流观点，还是和不同领域的学者感受交叉学科的魅力，都是一件让人兴奋、有意思的事情。
39710编辑于 2024-08-26 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递2.28
Subjects: cs.CL 2.Improving Massively Multilingual ASR With Auxiliary CTC Objectives 标题：使用辅助 CTC 目标改进大规模多语言 发现疾病进展中预测时间模式的表型 作者：Yuchao Qin, Mihaela van der Schaar, Changhee Lee 文章链接：https://arxiv.org/abs/2302.01660v2
26320编辑于 2023-05-15 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递3.4
Bui, Dinh-Tuan Tran, Joo-Ho Lee 文章链接：https://arxiv.org/abs/2402.18011 项目代码：https://thpjp.github.io/pl2map 2.VastGaussian: Vast 3D Gaussians for Large Scene Reconstruction (CVPR 2024) 标题：VastGaussian：用于大型场景重建的
31410编辑于 2024-03-04 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递1.1
2.CaLDiff: Camera Localization in NeRF via Pose Diffusion 标题：CaLDiff：NeRF 中通过姿势扩散进行相机定位 作者：Rashik Shrestha
28510编辑于 2024-01-04 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递1.6
arxiv.org/abs/2401.01702 项目代码：https://image-sculpting.github.io/ 摘要： 我们推出了图像雕刻，这是一种通过结合 3D 几何和图形工具来编辑 2D 图像雕刻将 2D 对象转换为 3D，从而能够与其 3D 几何体直接交互。后期编辑后，这些对象被重新渲染为 2D，合并到原始图像中，通过从粗到细的增强过程产生高保真结果。 2.Learning the 3D Fauna of the Web 标题：学习网络的 3D 动物群 作者：Zizhang Li, Dor Litvak, Ruining Li, Yunzhi Zhang 动物建模的一个关键瓶颈是训练数据的可用性有限，我们通过简单地从 2D 互联网图像中学习来克服这一瓶颈。我们表明，先前针对特定类别的尝试无法推广到训练图像有限的稀有物种。
25200编辑于 2024-01-14 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递9.12
2.Towards Practical Capture of High-Fidelity Relightable Avatars(SIGGRAPH Asia 2023) 标题：迈向高保真可重新照明化身的实际捕捉
34810编辑于 2023-09-19 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递12.22
具体来说，我们提出（1）一种基于使用现成模型的最近示例搜索的无监督提示检索方法，以及（2）一种监督提示检索方法，该方法训练神经网络选择直接最大化上下文的示例学习表现。 2.Efficient Quantization Strategies for Latent Diffusion Models 标题：潜在扩散模型的高效量化策略 作者：Yuewei Yang, Xiaoliang
22410编辑于 2023-12-28 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递2.26
2.CounterCurate: Enhancing Physical and Semantic Visio-Linguistic Compositional Reasoning via Counterfactual Bennamoun 文章链接：https://arxiv.org/abs/2402.11141 摘要： 这篇综述深入研究了语义感知神经辐射场 (NeRF) 在视觉场景理解中的作用，涵盖了 250 多篇学术论文的分析
33110编辑于 2024-02-26 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递9.23
我们的方法结合了四个主要组件的优势：（1）单目深度和法线预测器，用于预测关键的几何线索，（2）能够划分目标对象的潜在不可见部分的空间雕刻方法，（3）在大规模图像数据集上预训练的生成模型，可以完成目标的不可见区域 2.FoleyGen: Visually-Guided Audio Generation 标题：FoleyGen：视觉引导音频生成 作者：Xinhao Mei, Varun Nagaraja, Gael 然而，视频到音频（V2A）生成的任务仍然是一个挑战，主要是因为高维视觉和听觉数据之间的复杂关系，以及与时间同步相关的挑战。 在本研究中，我们介绍了 FoleyGen，一个基于语言建模范式构建的开放域 V2A 生成系统。FoleyGen 利用现成的神经音频编解码器在波形和离散标记之间进行双向转换。 V2A 生成中的一个普遍问题是生成的音频与视频中的可见动作不一致。为了解决这个问题，我们探索了三种新颖的视觉注意机制。
32820编辑于 2023-09-27 - 来自专栏AiCharm
每日学术速递7.30
项目页面：此 https URL 2.NeRF-Det: Learning Geometry-Aware Volumetric Representation for Multi-View 3D Object 具体来说，在像素数据的标准去噪 U-Net 中，我们用空间频率感知卷积和注意力模块来补充 2D 卷积和仅空间注意力层，以联合建模小波数据中空间域和频率域的互补信息。 推荐阅读 每日学术速递7.29 2023-07-29 这次来真的？ 室温常压超导全球复现一文速览 2023-07-28 每日学术速递7.28 2023-07-28 每日学术速递7.27 2023-07-27 树莓派上运行 Stable Diffusion，260MB
31920编辑于 2023-09-06
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