成为VIP会员查看完整内容
VIP会员码认证
首页
主题
发现
会员
服务
注册
·
登录
0
Ergodic Measure Preserving Flows
2018 年 8 月 13 日
Arxiv
Yichuan Zhang,Jose Miguel Hernandez-Lobato,Zoubin Ghahramani
登录查看更多
点赞并收藏
0
暂时没有读者
0
权益说明
本文档仅做收录索引使用,若发现您的权益受到侵害,请立即联系客服(微信: zhuanzhi02,邮箱:bd@zhuanzhi.ai),我们会尽快为您处理
相关内容
视觉识别系统
关注
10
视觉识别系统
出自“头脑风暴”一词。所谓头脑风暴(Brain-storming)系统是运用系统的、统一的视觉符号系统。视觉识别是静态的识别符号具体化、视觉化的传达形式,项目最多,层面最广,效果更直接。视觉识别系统属于CIS中的VI,用完整、体系的视觉传达体系,将企业理念、文化特质、服务内容、企业规范等抽象语意转换为具体符号的概念,塑造出独特的企业形象。视觉识别系统分为基本要素系统和应用要素系统两方面。基本要素系统主要包括:企业名称、企业标志、标准字、标准色、象征图案、宣传口语、市场行销报告书等。应用系统主要包括:办公事务用品、生产设备、建筑环境、产品包装、广告媒体、交通工具、衣着制服、旗帜、招牌、标识牌、橱窗、陈列展示等。视觉识别(VI)在CI系统大众所接受,据有主导的地位。
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
生成式对抗网络先验贝叶斯推断,Bayesian Inference with Generative Adversarial Network Priors
专知会员服务
27+阅读 · 2020年2月18日
【强化学习论文推荐集合】2019年必读的10篇TOP强化学习论文,My Top 10 Deep RL Papers of 2019
专知会员服务
41+阅读 · 2020年1月15日
在线变分推断,76页ppt,A Regret Bound for Online Variational Inference
专知会员服务
19+阅读 · 2019年12月2日
【变分推断课件】Lectures on Variational Inference:Statistical Analysis of Variational Approximations(附带pdf)
专知会员服务
15+阅读 · 2019年11月30日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
45+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
31+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
53+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
【CMU卡内基梅隆大学】深度学习在计算机视觉的应用:方法,解释,因果与公平性
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月9日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Hyper-Parameter Optimization: A Review of Algorithms and Applications
Arxiv
16+阅读 · 2020年3月12日
On Improving Decentralized Hysteretic Deep Reinforcement Learning
Arxiv
3+阅读 · 2018年12月15日
A Probe into Understanding GAN and VAE models
Arxiv
9+阅读 · 2018年12月13日
Nonparametric Topic Modeling with Neural Inference
Arxiv
3+阅读 · 2018年6月18日
Improving Image Captioning with Conditional Generative Adversarial Nets
Arxiv
9+阅读 · 2018年5月18日
Adversarial Feature Augmentation for Unsupervised Domain Adaptation
Arxiv
6+阅读 · 2018年5月4日
Generative Model for Heterogeneous Inference
Arxiv
4+阅读 · 2018年4月26日
A Study on Overfitting in Deep Reinforcement Learning
Arxiv
7+阅读 · 2018年4月20日
The Search Problem in Mixture Models
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
Being Robust (in High Dimensions) Can Be Practical
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月14日
VIP会员
自助开通(推荐)
客服开通
详情
相关主题
视觉识别系统
MCMC
推断
MoDELS
马尔可夫链蒙特卡罗
Neural Networks
计算学习理论
机器学习
相关VIP内容
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
生成式对抗网络先验贝叶斯推断,Bayesian Inference with Generative Adversarial Network Priors
专知会员服务
27+阅读 · 2020年2月18日
【强化学习论文推荐集合】2019年必读的10篇TOP强化学习论文,My Top 10 Deep RL Papers of 2019
专知会员服务
41+阅读 · 2020年1月15日
在线变分推断,76页ppt,A Regret Bound for Online Variational Inference
专知会员服务
19+阅读 · 2019年12月2日
【变分推断课件】Lectures on Variational Inference:Statistical Analysis of Variational Approximations(附带pdf)
专知会员服务
15+阅读 · 2019年11月30日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
45+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
31+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
53+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
【CMU卡内基梅隆大学】深度学习在计算机视觉的应用:方法,解释,因果与公平性
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月9日
热门VIP内容
开通专知VIP会员 享更多权益服务
利用生成式人工智能普及兵棋推演
联合作战中心(JWC)是北约指挥转型愿景中的主要兵棋推演中心
《陆军军官和军官学员军事教育中的兵棋推演》286页
《多层兵棋推演:中间兵力能力推演的经验教训》
相关资讯
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
相关论文
Hyper-Parameter Optimization: A Review of Algorithms and Applications
Arxiv
16+阅读 · 2020年3月12日
On Improving Decentralized Hysteretic Deep Reinforcement Learning
Arxiv
3+阅读 · 2018年12月15日
A Probe into Understanding GAN and VAE models
Arxiv
9+阅读 · 2018年12月13日
Nonparametric Topic Modeling with Neural Inference
Arxiv
3+阅读 · 2018年6月18日
Improving Image Captioning with Conditional Generative Adversarial Nets
Arxiv
9+阅读 · 2018年5月18日
Adversarial Feature Augmentation for Unsupervised Domain Adaptation
Arxiv
6+阅读 · 2018年5月4日
Generative Model for Heterogeneous Inference
Arxiv
4+阅读 · 2018年4月26日
A Study on Overfitting in Deep Reinforcement Learning
Arxiv
7+阅读 · 2018年4月20日
The Search Problem in Mixture Models
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
Being Robust (in High Dimensions) Can Be Practical
Arxiv
3+阅读 · 2017年12月14日
大家都在搜
卡尔曼
智能仓储
基于大型语言模型
无人地面车辆
兵棋推演
TDGN
电力电子
精益管理体系
无人艇
Stable Diffusion
Top
提示
微信扫码
咨询专知VIP会员与技术项目合作
(加微信请备注: "专知")
微信扫码咨询专知VIP会员
Top