杰

杰哥好,哈哈!
要有魄力,即使失败,也不要让自己的人生平庸! 如果您觉得看过的文章还不错,请帮我点一个右边广告(没有任何副作用),谢谢!
 
 

常用链接

  • 我的随笔
  • 我的评论
  • 我参与的随笔

留言簿(57)

  • 给我留言
  • 查看公开留言
  • 查看私人留言

随笔分类

  • Matlab(58) (rss)
  • Optimization(7) (rss)
  • Python(4) (rss)
  • Search(30) (rss)
  • 名人(9) (rss)
  • 软件使用(Software)(66) (rss)
  • 学术(102) (rss)

随笔档案

  • 2021年3月 (2)
  • 2021年2月 (1)
  • 2021年1月 (1)
  • 2020年10月 (1)
  • 2020年9月 (1)
  • 2019年2月 (1)
  • 2018年10月 (1)
  • 2018年9月 (2)
  • 2018年8月 (1)
  • 2018年7月 (2)
  • 2018年6月 (1)
  • 2018年5月 (1)
  • 2018年4月 (1)
  • 2018年3月 (4)
  • 2018年2月 (2)
  • 2018年1月 (1)
  • 2017年12月 (4)
  • 2017年11月 (2)
  • 2017年9月 (2)
  • 2017年8月 (1)
  • 2017年7月 (1)
  • 2017年6月 (4)
  • 2017年5月 (3)
  • 2017年4月 (1)
  • 2017年1月 (1)
  • 2016年12月 (8)
  • 2016年11月 (3)
  • 2016年10月 (3)
  • 2016年9月 (2)
  • 2016年8月 (2)
  • 2016年7月 (4)
  • 2016年6月 (6)
  • 2016年5月 (7)
  • 2016年4月 (1)
  • 2016年3月 (3)
  • 2016年2月 (1)
  • 2016年1月 (2)
  • 2015年12月 (6)
  • 2015年11月 (3)
  • 2015年10月 (4)
  • 2015年9月 (3)
  • 2015年8月 (5)
  • 2015年7月 (6)
  • 2015年6月 (7)
  • 2015年5月 (8)
  • 2015年4月 (9)
  • 2015年3月 (4)
  • 2015年2月 (1)
  • 2015年1月 (3)
  • 2014年12月 (4)
  • 2014年11月 (2)
  • 2014年10月 (5)
  • 2014年9月 (3)
  • 2014年8月 (5)
  • 2014年7月 (7)
  • 2014年6月 (4)
  • 2014年5月 (1)
  • 2014年4月 (1)
  • 2014年3月 (2)
  • 2013年12月 (4)
  • 2013年11月 (3)
  • 2013年9月 (4)
  • 2013年8月 (3)
  • 2013年7月 (6)
  • 2013年6月 (4)
  • 2013年5月 (1)
  • 2013年4月 (1)
  • 2013年3月 (2)
  • 2013年2月 (1)
  • 2013年1月 (3)
  • 2012年12月 (3)
  • 2012年11月 (10)
  • 2012年10月 (11)
  • 2012年9月 (2)
  • 2012年8月 (6)
  • 2012年7月 (6)
  • 2012年6月 (4)
  • 2012年5月 (1)
  • 2012年4月 (3)
  • 2012年3月 (5)
  • 2012年1月 (1)
  • 2011年12月 (1)
  • 2011年11月 (4)
  • 2011年10月 (3)
  • 2011年9月 (3)
  • 2011年8月 (1)
  • 2011年7月 (1)
  • 2011年6月 (2)
  • 2011年5月 (2)
  • 2011年2月 (1)
  • 2011年1月 (3)
  • 2010年12月 (7)
  • 2010年11月 (5)
  • 2010年10月 (7)
  • 2010年9月 (3)
  • 2010年8月 (7)
  • 2010年7月 (7)
  • 2010年5月 (5)
  • 2010年3月 (6)
  • 2010年1月 (5)
  • 2009年12月 (5)
  • 2009年11月 (4)
  • 2009年10月 (5)
  • 2009年9月 (4)
  • 2009年8月 (1)
  • 2009年7月 (2)
  • 2009年6月 (3)
  • 2009年5月 (1)
  • 2009年4月 (3)
  • 2009年3月 (5)
  • 2009年2月 (2)
  • 2009年1月 (1)
  • 2008年12月 (1)
  • 2008年10月 (1)
  • 2008年9月 (1)
  • 2008年8月 (1)
  • 2008年7月 (4)
  • 2008年5月 (2)
  • 2008年1月 (1)
  • 2006年11月 (1)
  • 2006年4月 (1)

相册

  • 搞笑图片

Other

  • 安徽电力公司客服网站
  • 编程
  • 程序员联合开发网
  • 经典歌曲
  • 两全其美
  • 新雨丝
  • 中国工商银行
  • 中国建设银行
  • 中国建设银行信用卡
  • 中国农业银行

Paper submission

  • ACM Computing Surveys
  • AI in medicine
  • amino acids
  • Artificial Intelligence Review
  • Bioinformatics
  • BMCBioinformatics
  • conference Rankings
  • conference(CVPR)
  • conference(ICML)
  • conference(NIPS)
  • conferences
  • Current Bioinformatics
  • CVIU
  • Electronics Letters
  • IJCM
  • IJCV
  • IJPRAI
  • Image and Vision Computing
  • Neural Computing and Applications (NCA)
  • Neural Networks
  • Neurocomputing
  • Pattern Recognition
  • Pattern Recognition Letters
  • pieee
  • TASE
  • TBD
  • Tbiom
  • TCDS
  • TCSS
  • TCSVT
  • TCYB
  • TGRS
  • TIFS
  • TII
  • TIP
  • TKDE
  • TMM
  • TNNLS
  • TPAMI
  • TSMCS
  • TVT

福彩

  • 安徽福彩网
  • 双色球玩法规则介绍

留学相关

  • Google翻译
  • 爱词霸在线词典
  • 美国总领事馆
  • 普特英语听力
  • 太傻论坛
  • 在线科技词典

论坛

  • 科大bbs
  • 科学岛论坛
  • 模式识别爱好者论坛

搜索

  • arxiv
  • google ipv6
  • google台湾
  • google香港
  • google学术搜索
  • Journal citation reports (JCR)
  • scholarpedia
  • wikipedia维基百科
  • 北京天气预报
  • 电驴
  • 合肥天气预报
  • 乐乎(下载电影)
  • 微软学术搜索

学者

  • Dacheng tao
  • Deng Cai
  • Dengyong Zhou
  • dodo
  • Jian Yang
  • Jie Gui
  • Meina Kan
  • Tianyi Zhou
  • Tongliang Liu
  • Weifeng Liu
  • Xiaojin Zhu
  • yong xu (hit)
  • Zhen Lei (ia)
  • 桂卫华
  • 中科院水生所所长桂建芳

邮箱

  • 126邮箱abroad
  • 126邮箱国内
  • google 邮箱
  • hotmail
  • Seu (东南大学)
  • 科大校友邮箱
  • 科大邮箱
  • 中科院

中科大和中科院

  • Niu Group (inside)
  • Niu Group (Outside)
  • 合肥研究院图书馆
  • 智能所

搜索

  •  

最新评论

  • 1. re: Office 2010中删除Endnote web 插件
  • 真是救了我呀!
  • --ss
  • 2. re: metric learning(度量学习)
  • 76765
  • --656
  • 3. re: 全新的美国计算机学科排名[未登录]
  • 随便拉出一个来就能秒天朝的 北*大学,清*大学到火星...
  • --chipset
  • 4. re:【超智多能思维科学研究所】致 蒲慕明教授的eMail
  • 评论内容较长,点击标题查看
  • --江伟
  • 5. re: Adobe distiller: Cambria not found, using Courier. 报错解决办法
  • 解决了,谢谢!
  • --lyh

阅读排行榜

  • 1. [转贴]Google被封、gmail.com邮箱、gmail登录不了的办法(25670)
  • 2. arg min的含义是什么?(24472)
  • 3. latex问题集锦(19430)
  • 4. matlab命令窗口输出函数disp和display(17326)
  • 5. MATLAB字符串数组(15446)

评论排行榜

  • 1. K近邻分类器的matlab代码(Matlab code of k-nearest neighbors)(13)
  • 2. LibSVM学习记录(6)
  • 3. 全国接听免费附加套餐(5)
  • 4. EndNote 乱码 解决方案(5)
  • 5. 孟岩blog理解矩阵一、二, 三(5)

Powered by: 博客园
模板提供:沪江博客
C++博客 | 首页 | 发新随笔 | 发新文章 | 联系 | 聚合 | 管理

Caltech 101 results
google: Caltech 101 results, and then you will find: http://zybler.blogspot.com/2009/08/table-of-results-for-famous-public.html

Table of results for Caltech 101 dataset

Results shown here are all trained using 30 samples from each category.
  1. Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition (ARXIV 2014)
    Cited 0 times. 91.44%
     ± 0.7%
  2. Visualizing and Understanding Convolutional Networks (ARXIV 2013)
    Cited 14 times. 86.5% ± 0.5%
    Additional info: Pre-trained with ImageNet
  3. Group-Sensitive Multiple Kernel Learning for Object Categorization (ICCV 2009)
    Cited 75 times. 84.3%
    Additional Info: GS-MKL
  4. Reference-Based Scheme Combined With K-SVD for Scene Image Categorization (2013)
    Cited 2 times. 83%
  5. Multipath Sparse Coding Using Hierarchical Matching Pursuit (CVPR 2013)
    Cited 2 times. 82.5%
     ± 0.5%
    Additional Info: Multipath Hierarchical Matching Pursuit
    Link to paper's project page
  6. LP-Beta + Geometric blur + PHOW gray/color + Self-Similarity
    82.1% ± 0.3%
  7. Learning Subcategory Relevances for Category Recognition (CVPR 2008)
    Cited 40 times. 81.9%
  8. Object Recognition as Ranking Holistic Figure-Ground Hypotheses (CVPR 2010)
    Cited 68 times. 81.9%
    Additional Info: Regression with Post-Processing.
  9. Image Classification using Random Forests and Ferns (ICCV 2007)
    Cited 378 times. 81.3%
    Additional Info: Bosch Multi-way SVM
  10. Spatially Local Coding for Object Recognition (ACCV 2010)
    Cited 0 time. 81% 
    ± 0.2%
    Additional Info: Multi-scale SIFT features extracted every 4 pixels.
    Link to paper's project page
    Link to paper's source code
    Link to paper's poster
  11. Local Pyramidal Descriptors for Image Recognition (PAMI 2013)
    Cited 1 time. 80.13%
    Additional Info: P-SIFT + Fisher encoding + SPM + Linear SVM
    Link to paper's project page (Contains source code, demo available)
  12. Sparse Spatial Coding: A Novel Approach for Efficient and Accurate Object Recognition (ICRA 2012)
    Cited 7 times. 80.02% ± 0.36%
    Additional Info: dictionary size is 4096.
  13. Distance-based Mixture Modeling for Classification via Hypothetical Local Mapping (2013)
    Cited 0 times. 80%
     ± 0.75%
  14. In Defense of Nearest-Neighbor Based Image Classification (CVPR 2008)
    Cited 442 times. 79.23%
    Additional Info: NBNN (5 descriptors)
  15. Smooth Sparse Coding via Marginal Regression for Learning Sparse Representations (2012)
    Cited 0 times. 79.11
     ± 0.87%
    Additional info: dictionary size = 4096
  16. Unsupervised and Supervised Visual Codes with Restricted Boltzmann Machines (ECCV 2012)
    Cited 4 times. 78.9% ± 1.1%
    Additional info: 1024 codewords trained on macrofeatures with supervised fine-tuning.
    Link to paper's poster
  17. Robust Classification of Objects, Faces, and Flowers Using Natural Image Statistics (CVPR 2010)
    Cited 49 times. 78.5% ± 0.5%
    Link to paper's supplemental material
    Link to paper's project page
    Link to paper's source code (MATLAB)
  18. Visual Geometric Group (VGG)'s implementation of Multiple Kernel Image Classifier trained on dense SIFT, self-similarity, and geometric blur features
    78.20% ± 0.4%
    Additional Info: Result of 77.8% is obtained by combining dense SIFT, self-similarity, and geometric blur features with the multiple kernel learning
  19. Efficient Learning of Sparse, Distributed, Convolutional Feature Representations for Object Recognition (ICCV 2011)
    Cited 19 times. 77.8%
    Additional info: CRBM K=4096
  20. On Feature Combination for Multiclass Object Detection (ICCV 2009)
    Cited 312 times. 77.8% ± 0.4%
    Additional info: LP-β
    Link to paper's project page (Contains results, source code and pre-computed features)
  21. Representing shape with a spatial pyramid kernel (CIVR 2007)Cited 547 times. 77.8%
  22. Additional info: Result of 77.8% is obtained by combining all 4 cues (shape 180, shape 360, gray appearance and color appearance.
  23. The devil is in the details - an evaluation of recent feature encoding methods (BMVC 2011)
    Cited 91 times. 77.78% ± 0.56%
    Additional info: Fisher (FK)
    Link to paper's project page (Contains dataset and source code)
  24. Object Recognition with Hierarchical Kernel Descriptors (CVPR 2011)
    Cited 29 times. 77.5%
    Link to paper's project page (Contains dataset, demos and source code)
  25. Ask the locals: multi-way local pooling for image recognition (ICCV 2011)
    Cited 44 times. 77.3%
     ± 0.6%
    Link to paper's supplemental material
  26. A Binary Classification Framework for Two-Stage Multiple Kernel Learning (ICML 2012)
    Cited 5 times. 77.2%
  27. Kernel Descriptors for Visual Recognition (NIPS 2010)
    Cited 48 times. 76.4% ± 0.7%
    Additional info: KDES-A(M)
  28. Local Naive Bayes Nearest Neighbor for Image Classification (CVPR 2012)
    Cited 17 times. 76% 
    ± 0.9%
    Link to paper's associated technical report
    Link to paper's source code
    Link to paper's project page
  29. Fast approximations to structured sparse coding and applications to object classification (2012)
    Cited 2 times. 75.7% ± 1%
  30. Learning mid-level features for recognition (CVPR 2010)
    Cited 221 times. 75.7% ± 1.1%
    Additional Info: Sparse Codes, Intersection Kernel.
  31. Object and Action Classification with Latent Window Parameters (IJCV 2013)
    Cited 0 times. 75.31% 
    ± 0.68%
  32. Beyond Spatial Pyramids: Receptive Field Learning for Pooled Image Features (2012)
    Cited 27 times. 75.3% ± 0.7%
  33. Image classification with multiple feature (2011)
    Cited 3 times. 75% ± 0.8%
  34. In Defense of Soft-assignment Coding (ICCV 2011)
    Cited 46 times. 74.2% ± 0.8%
    Link to author's web site
    Link to paper's source code
  35. Locality-constrained Linear Coding for Image Classification (CVPR 2010)
    Cited 446 times. 73.44%
    Project web site: Link to Project web site
    Source code: Link to MATLAB code (rar)
  36. Linear Spatial Pyramid Matching Using Sparse Coding for Image Classification (CVPR 2009)
    Cited 621 times. 73.2% ± 0.54%
    Additional Info: Sparse coding, max pooling, linear SVM
    Project web site: Link to Project web site
    Source code: Link to MATLAB code (rar)
  37. High Dimensional Nonlinear Learning using Local Coordinate Coding (Technical Report 2009)
    Cited 3 times. 73.14%
    Additional Info: Local coordinate coding, max pooling, linear SVM
  38. Recognition using Regions (CVPR 2009)
    Cited 156 times. 73.1%
  39. The importance of Encoding Versus Training with Sparse Coding and Vector Quantization (ICML 2011)
    Cited 101 times. 72.6%
  40. Learning Coupled Conditional Random Field for Image Decomposition with Application on Object Categorization (CVPR 2008)
    Cited 10 times. 70.38%
  41. Fast Image Search for Learned Metrics (CVPR 2008)
    Cited 126 times. 69.6%
    Additional info: ML+CORR
  42. A Multi-Scale Learning Framework for Visual Categorization (ACCV 2010)
    Cited 2 times. 68.5%
    Additional info: sparse coding (K = 900)
  43. Caltech-256 Object Category Dataset (2007)
    Cited 544 times. 67.6%
    Additional Info: Griffin's SPM
  44. Improved Spatial Pyramid Matching for Image Classification (ACCV 2010)
    Cited 3 times. 67.36% ± 0.17%
  45. Variable Sparsity Kernel Learning (JMLR 2011)
    Cited 23 times. 67.07%
  46. Deep Learning of Invariant Features via Simulated Fixations in Video (2012)
    Cited 2 times. 
    66%
    Additional info: Trained also with 
    video (unrelated to Caltech-101) obtained 74.6%
  47. Similarity-based cross-layered hierarchical representations for object categorization (CVPR 2008)
    Cited 47 times. 66.5%
    Additional Info: Shapinals
  48. SVM-KNN - Discriminative Nearest Neighbor Classification for Visual Category Recognition (CVPR 2006)
    Cited 568 times. 66.2% ± 0.5%
  49. The Hierarchical Beta Process for Convolutional Factor Analysis and Deep Learning (ICML 2011)
    Cited 7 times. 65.8% ± 0.6%
  50. Combined Descriptors in Spatial Pyramid Domain for Image Classification (2012)
    Cited 0 times. 65.5% ± 0.49%
  51. Bag-of-Features Kernel Eigen Spaces for Classification (ICPR 2008)
    Cited 2 times. 65.5% ± 0.7%
  52. Image Retrieval and Classification using Local Distance Functions (NIPS 2006)
    Cited 136 times. 65.2%
  53. Convolutional Deep Belief Networks for Scalable Unsupervised Learning of Hierarchical Representations (ICML 2009)
    Cited 315 times. 65.4% ± 0.5%
    Additional Info: CDBN (first+second layers)
  54. Beyond Bags of Features: Spatial Pyramid Matching for Recognizing Natural Scene Categories(CVPR 2006)
    Cited 2582 times. 64.6% ± 0.8%
    Additional Info: L=2, M=200, Pyramid
    S
    ource code: Link to MATLAB code (zip)
    Slides: Link
  55. Kernel Codebooks for Scene Categorization (ECCV 2008)
    Cited 224 times. 64.12%
  56. Visual Word Ambiguity (PAMI 2010)
    Cited 257 times. 64.1%
  57. Using dependent regions for object categorization in a generative framework (CVPR 2006)
    Cited 121 times. 63%
  58. SIFTing the Relevant from the Irrelevant - Automatically Detecting Objects in Training Images (2009)
    Cited 0 times. 61.45%
  59. Pyramid Match Kernels: Discriminative Classification with Sets of Image Features (ICCV 2005)
    Cited 849 times. 58.2%
  60. Efficient Classification for Additive Kernel SVMs (PAMI 2012)
    Cited 11 times. 56.59% ± 0.77%
  61. Max-Margin Additive Classifiers for Detection (ICCV 2009)
    Cited 79 times. 56.49%
  62. Multiclass Object Recognition with Sparse, Localized Features (CVPR 2006)
    Cited 345 times. 56%
  63. Efficiently Matching Sets of Features with Random Histograms (2008)
    Cited 46 times. 54.1%
  64. Unsupervised Learning of Invariant Feature Hierarchies with Applications to Object Recognition (2007)
    Cited 235 times. 54%
  65. Fast Inference in Sparse Coding Algorithms with Applications to Object Recognition (2008)
    Cited 64 times. 53%
  66. Classification using Intersection Kernel Support Vector Machines is Efficient (2008)
    Cited 396 times. 52%
    Project web site: Link
    Source code: Link to MATLAB/C code (tar.gz)
  67. Object Recognition with Features Inspired by Visual Cortex (2006)
    Cited 536 times. 42%
Posted by Hao Wooi Lim at 10:49:00 PM
posted @ 2013-08-08 12:28 杰哥 阅读(2350) | 评论 (0) | 编辑 收藏
 
[zz]IEEE 高级会员
IEEE <wbr>高级会员
 
 

今天收到了IEEE美国总部的一封信,告知我已经批准我升级为高级会员(Senior Member)。 IEEE的全称是Institute of Electrical and Electronic Engineers (电器与电子工程师学会)。 IEEE本来是美国的一个专业学术与技术团体,但随着影响力的扩大,已经发展成为一个全球性的组织,在全球拥有36.7万会员。

 

IEEE会员分这样几类:学生会员(Student member),会员(Member),高级会员(Senior Member),会士(Fellow, 有人又成为院士)。前面两类可以个人申请加入。 而成为高级会员必须本人申请以及3名其他高级会员或会士的推荐。 成为会士就更难了,只有在目个专业领域有特殊贡献的专家才有资格。会士审批的程序也比较复杂,就像中国的院士一样,需要个人申请、其他会士推荐、最后由会士投票。本人1992年成为学生会员,1995年成为会员,由于在工业界和大学频繁更换工作岗位,影响了研究成果的产出,因此到现在才升级成为高级会员。尽管在IEEE会员中只有8%的人能成为高级会员或者会士,但如果自己能更加专注于学术研究的话,也许已经有资格成为会士了,想想还真的有些惭愧。

http://blog.sciencenet.cn/blog-40028-322063.html

加入IEEE会员的好处

前段时间要参加一个IEEE的国际会议,发现会员和非会员的注册费用差别90美元,于是就对加入IEEE会员的好处进行了研究,首先来介绍一下IEEE的会员制度。

按级别递进:

1.Student Member: 2子类

  学生会员级别,只要是相关的本科生或者研究生,交钱就可以参加,有Student member和Graduate Student member两种,后者是从Student member到member的过度会费打折期;学生会员升级工作每年进行两次,分别在6月和8月。学生会员毕业后,其学生会员资格随之终止,根据实际情况升级至相应会员等级,学生会员的会员年限不得超过8年。

1.Associate Member:

准会员,凡对IT 领域感兴趣者均可申请加入,当在IEEE所涉及的学科领域具有六年以上的教育和工作经历,可申请升级为会员。学生会员、准会员没有投票权。

2.Member:博士或硕士学生会员和准会员均可升级为会员。

3.Senior Member:高级会员,牛人,需要会士或者高会推荐才能申请。高级会员要求申请者需是IEEE相关领域的工程师、科学家、教师、技术主管或发明家,从业经验需达到十年,并在其中五年有杰出表现。高级会员和会士的学术能力是得到国际上同行所承认。

4.Fellow:

会士,巨牛,需要会士会龄+推荐才能申请。在IEEE所涉及的各个行业领域做出杰出成绩和突出贡献的人经过评审,IEEE董事会会授予其会士称号。会士是一个荣誉称号,要满足两个条 件,一个是要起码有5年的会龄,另外一个条件是要有5个FELLOW的推荐,一年大概有250个FELLOW产生,相当于会员总数的0.1% ,所以相当有价值. 

Life Member:3子类

终生会员,这个不是一个级别概念,其实是一个年龄概念。终身会员需要同时满足以下两个条件:1.会员年龄需达到65岁;2. 会员年龄和其成为IEEE会员的年数之和需大于100。所以应该有Life Member, Life Senior Member 和Life Fellow三类。

其他还有,荣誉会员,失业会员(未交钱),低收入会员,以及相关的志愿者等

IEEE会员的一个责任就是交会费维持其运行,那么加入IEEE会员有哪些好处?

1.参加IEEE举办的学术会议,享受打折会议注册费;

2.会员可以以Society为单元,用类似QQ的即时软件在线沟通,信息共享;收到有关你专业的技术信息和会议消息;可以和国际上的同行专家建立联系,开展各种交流和合作活动;

3.学生会员可以参与国际会议中论文奖的评选以及每个分会每年举行的研究奖励奖;

4.获得参与、领导或志愿协助IEEE各种活动中的机会;

5.免费出版物,包括200多种电子书,以及各种杂志,《Spectrum》杂志,《IEEE学报》(月刊)、《IEEE杂志》(月刊)、《IEEE综论》(月刊)、《IEEE指南》(每年出版一次);还有800多种已经颁发或正在制订的各种标准;各专业分学会还出版各种期刊杂志和会议论文集;

6.有偿教育课程,IEEE编有各种继续教育教材,包括各种音像制品,开办各种短训课程和培训班,在大型学术会议前,举办带有继续教育性质的Tutorial等;

7.办签证的方便之处,据说IEEE会员赴美签证相对比较容易。

8.可以获得一个IEEE网上的email地址; 

9.可以免费下载使用微软的软件,这个我估计是和所在学校有合作才行,我的可以,叫做,IEEE
ELMS for MSDNAA Software Center;

10.建立个人myIEEE主页,定制和获取行业研究信息。

 

posted @ 2013-07-16 14:41 杰哥 阅读(2678) | 评论 (0) | 编辑 收藏
 
奇怪的问题汇总
电脑键盘奇怪的错误: 非杀毒原因,杀毒,没有中病毒。百度或谷歌搜索:打U 弹出控制面板

奇怪的MSN问题:MSN 一个地方能登陆 另一个地方不能登陆
同一个笔记本,在牛Group能登陆msn,在肥家和lab都不能。
http://bbs.fobshanghai.com/thread-2369120-1-1.html
用这个方法没有解决
skype添加联系人,没法添加hotmail邮箱的联系人,而且分组在不同的电脑之间没法同步,在skype上msn的联系人没法添加备注,skype在打电话方面比较不错,但是skype和msn的接口做得很差。guangqi也发现有这个问题
posted @ 2013-07-16 14:33 杰哥 阅读(434) | 评论 (2) | 编辑 收藏
 
matlab中对角阵的存储,diag vs spdiags
Feiping Nie的NIPS 2010公布代码L21R21第44行用的D = spdiags(d,0,n,n);可用D =diag(d)实现类似功能,但可能效率更低,在54服务器FRGC 30Train,前者耗时22秒,后者耗时53秒。因为前者采用稀疏存储,更节省内存。Nie老师讲:功能相同,但由于是sparse的矩阵,矩阵很大时会快很多。
简单例子:
p=[1 2 3]; D1=diag(p);D2 =  spdiags(p',0,3,3);
posted @ 2013-07-07 11:39 杰哥 阅读(2112) | 评论 (0) | 编辑 收藏
 
matlab高效实现矩阵乘以对角阵
[dim,num]=size(Data);weight是一个1×num的行向量,够成一个对角阵P=diag(weight);目标:实现Data*P
方式一:Data*diag(weight),这种需要dim×num×(2num-1)个加法或乘法;
方式二:Data.*repmat(weight,dim,1),这种只需要dim×num个乘法。
这就是Ran He的CVPR 12代码CRFS第31行用:X1 = Data.*repmat(weight,dim,1)实现Data*P的原因。
posted @ 2013-07-04 14:28 杰哥 阅读(808) | 评论 (0) | 编辑 收藏
 
RLDA
TKDE 2008论文SRDA提到的Regularized LDA (RLDA),RLDA的解是Sb相对(Sw+alpha*I)或者(St+alpha*I)的广义特征向量,其中alpha*I (I是单位矩阵)的目的是为了克服Sw或者St奇异的问题。 (See my Gmail Jul 4, 2013)
posted @ 2013-07-04 12:55 杰哥 阅读(468) | 评论 (0) | 编辑 收藏
 
能不用inv尽量不用
Ran He老师讲他CVPR 2012公式20不是用inv求的,他和学生说过能不用inv,尽量不用,用左除或者右除,解线性方程组。不能受我matlab教材影响,左除或者右除和求inv是不等价的。Feiping Nie的NIPS 2010公布代码L21R21第45行实现一个矩阵的逆乘以另外一个矩阵,也用右除。类似实现一个矩阵乘以另外一个矩阵的逆,用左除,不用inv

http://zhidao.baidu.com/question/308277515.html
左除要不要求矩阵可逆?为什么一个不可逆的矩阵a在matlaB中用inv(a)*y不可计算,用a\y就可以计算了?
答:左除不要求矩阵可逆,在matlab中inv(a)*y与a\y并不等同,左除命令有更深的内涵,当a为方阵且可逆时,二者都能得到正确结果,但左除精度更高,运算数度快(我实验下来,确实是这样),特别当A为病态矩阵时,inv(A)*y的计算结果不可靠(不过这种矩阵出现的概率很低),但用左除计算出的结果却很可靠,因为左除是matlab设计的一个智能算符,他可以智能地选择算法;当方程为矛盾方程(也就是独立方程个数多余未知数个数)时,此时显然没有精确解,但很多时候我们需要x在最小二乘意义下的解,此时用A\y就能得到x的最小二乘解。

Haiqing Li说他从来不看这些中文的,有些人可能回答得不专业或误解,到matlab帮助搜索arithmetic operators有左除或者右除详细解释

测试例子:
第一个matlab的m文件
% 生成数据
rand('state',0);
n = 10000;% 也可设置为1000
A = randn(n,n);
B = randn(n,1);
save MyFile1 A B;

第二个matlab的m文件
% 测试求逆时间
tic;
load MyFile1;
n = size(A,1);
C1 = inv(A'*A+0.01*eye(n))*B;
save MyFile2 C1;
toc;

第三个matlab的m文件
% 测试左除时间
tic;
load MyFile1;
n = size(A,1);
C2 = (A'*A+0.01*eye(n))\B;
save MyFile3 C2;
toc;
posted @ 2013-07-03 22:47 杰哥 阅读(1543) | 评论 (0) | 编辑 收藏
 
SMCA和SMCB改名了
SMCA->IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems
SMCB->IEEE Transactions on Cybernetics
IEEE Transactions on Human-Machine Systems (理解:Systems, Man, and Cybernetics直接用man不太好)
IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Part C: Applications and Reviews 保持不变
http://www.ieeesmc.org/publications/index.html

posted @ 2013-06-20 09:44 杰哥 阅读(1021) | 评论 (0) | 编辑 收藏
 
COVER LETTER(投稿信)实用指南[ZZ]
http://blog.sciencenet.cn/blog-3777-9079.html

本资源来源于:鸭绿江论坛

1、 什么是cover letter?
指的是投稿信

2、cover letter的内容主要包括那些?
应该简述所投稿件的核心内容、主要发现和意义,拟投期刊,对稿件处理有无特殊要求等(如“not to review” list)。另外,请附上主要作者的中文姓名、通讯地址、电话、传真和e-mail地址。此外有的杂志要求推荐几位审稿人及其联系方式。以及谁已经阅读过该文(当然是牛人)。
我投的那个杂志是要求说明你论文研究的意义,以及与这个杂志的相关性,另外还有的可能要写明你没有一搞多投等。此外临床实验要求写明符合伦理学要求。

3、 如何写cover letter?
各个杂志的具体要求是不一样的,在杂志的guide for authors一般会有要求。如果没有具体的要求,大家可按照通用要求处理。

4、常用模板:
(1)
Cover letter
Dear Mr. **
1. The work described has not been submitted elsewhere for publication, in whole or in part, and all the authors listed have approved the manuscript that is enclosed.

2. I have read and have abided by the statement of ethical standards for manuscripts submitted to Neuroscience.

kind regards.
Your sincerely,
通讯作者

(2)
Dear Dr. 主编name:
We submit our manuscript entitled " 文章title" to 杂志名for publication.
接着简单介绍你文章的主要创新点和意义,不易过多,但要突出新意和关键点。
All authors have seen the manuscript and approved to submit to your journal.
Thank you very much for your attention and consideration.

Sincerely yours,
通讯作者

(3)
Dear Dr. 主编name:
We submit our manuscript entitled " 文章title" to 杂志名for publication.
接着简单介绍你文章的主要创新点和意义,不易过多,但要突出新意和关键点。
All authors have seen the manuscript and approved to submit to your journal.
Thank you very much for your attention and consideration.

Sincerely yours,
通讯作者

(4)Dr. ***
Editor-in-Chief, ***
(add address) January 22, 2003

Dear Dr. **,

Enclosed herewith please find 3 copies of a MS by: ‘***. *** and ***’ entitled: “**********”, which we would like to submit for publication in the ‘******'.

Looking forward to your decision,
With kind personal regards,
Sincerely yours,

*****
Professor of ***

(5)
Dear Prof. Gil:
This is a manuscript by**and **entitled “.......”. It is submitted to be considered for publication as a “...” in your journal. This paper is new. Neither the entire paper nor any part of its content has been published or has been accepted elsewhere. It is not being submitted to any other journal.
We believe the paper may be of particular interest to the readers of your journal as it ........
Correspondence should be addressed to **at the following address, phone and fax number, and email address:
...
Thanks very much for your attention to our paper.
Sincerely yours,
**

5、 例文:下面例文都来自丁香园战友,在此一并感谢。
(一)
Date: Sep 15, 2003
Dear Editors:

On behalf of my co-authors, I am submitting the enclosed material “ TITLE ” for possible publication in JOURNAL.

We certify that we have participated sufficiently in the work to take public responsibility for the appropriateness of the experimental design and method, and the collection, analysis, and interpretation of the data.

We have reviewed the final version of the manuscript and approve it for publication. To the best of our knowledge and belief, this manuscript has not been published in whole or in part nor is it being considered for publication elsewhere.

Best Regards.

Yours Sincerely,

NAME,ADRESS,EMAIL,FAX

(二)
Dear Dr Regino Perez-Polo:
Enclosed are a manuscript by su jian, yang kun, chen zhihua.Su jian titled“Hypothermia after Acute Ischemic Stroke
”. It is submitted to be considered for publication as a“review" in your journal.This paper is~•Neither the entire paper nor any part of its content has been published or has been accepted elsewhere .It is not being submitted to any other journal.
We believe the paper may be of particular interest to the readers of your journal.
Correspondence and phone calls about the paper should be directed to Su jian at the following address,phone and fax number,and e-mail address:

Su jian
Institute:,
Adress:
Tel:
Fax:
E-mail:
Thanks very much for your attention to our paper.
Sincerely yours,
Su jian

(三)
Dear Editor,

We would like to submit the enclosed manuscript entitled "GDNF Acutely Modulates Neuronal Excitability and A-type Potassium Channels in Midbrain Dopaminergic Neurons", which we wish to be considered for publication in Nature Neuroscience.

GDNF has long been thought to be a potent neurotrophic factor for the survival of midbrain dopaminergic neurons, which are degenerated in Parkinson’s disease. In this paper, we report an unexpected, acute effect of GDNF on A-type potassium channels, leading to a potentiation of neuronal excitability, in the dopaminergic neurons in culture as well as in adult brain slices. Further, we show that GDNF regulates the K+ channels through a mechanism that involves activation of MAP kinase. Thus, this study has revealed, for the first time, an acute modulation of ion channels by GDNF. Our findings challenge the classic view of GDNF as a long-term survival factor for midbrain dopaminergic neurons, and suggest that the normal function of GDNF is to regulate neuronal excitability, and consequently dopamine release. These results may also have implications in the treatment of Parkinson’s disease.

Due to a direct competition and conflict of interest, we request that Drs. XXX of Harvard Univ., and YY of Yale Univ. not be considered as reviewers. With thanks for your consideration, I am

Sincerely yours,

(四)
Dear **.
We would like to submit the enclosed manuscript entitled " *** ", which we wish to be considered for publication in **journal.
We believe that two aspects of this manuscript will make it interesting to general readers of **journal. First, ***. Second, ***. Further, ***.
Thank you very much your considering our manuscript for potential publication. I'm looking forward to hearing from you soon.

Best wishes.

(五)
To: SOLA Chief Editor
Division of Geoenvironmental Sciences
University of Tsukuba
Tsukuba 305-8572, JAPAN
E-Mail: sola@sakura.cc.tsukuba.ac.jp
Dear Sirs,
I am sending herewith a copy of the manuscript, which I would like to submit to SOLA, the Electronic Journal of the Meteorological Society of Japan.
The paper is entitled:
Energy Spectrum Proportional to the Squared Phase Speed of
Rossby Modes in the General Circulation of the Atmosphere
by H. L. Tanaka, Yasushi Watarai, and Takahiro Kanda.
Copy of the Abstract:
In this study, energy spectrum of the large-scale atmospheric motions is examined in the framework of the 3D normal mode decomposition. The horizontal scale of disturbance is measured by the phase speed of a Rossby mode c. According to the analysis result for the barotropic component of the atmosphere, we obtain a characteristic energy spectrum with distinct slopes for the turbulence and wave regimes separated by the spherical Rhines speed. In order to explain the observational finding that the energy spectrum is proportional to c^2, we put forward a hypothesis based on the criterion of Rossby wave breaking such that the local meridional gradient of potential vorticity becomes negative, dq/dy < 0, somewhere in the domain. With a constant m describing a total mass of the atmosphere for unit area, we have shown that the barotropic energy spectrum of the general circulation E can be represented as E=mc^2.
Corresponding Author:
Dr. Hiroshi L. Tanaka
Division of Geoenvironmental Sciences
University of Tsukuba
Tsukuba 305-8572, JAPAN
Tel: +81-29-853-4502
Fax: +81-29-853-6879
E-Mail: tanaka@sakura.cc.tsukuba.ac.jp
I hereby certify that this paper consists of original, unpublished work which is not under consideration for publication elsewhere.
Desired Editors in Charge:
Kimoto, Masahide University of Tokyo
Mak, Mankin University of Illinois
Five Potential Reviewers:
Name-1, e-mail address-1
Name-2, e-mail address-2
Name-3, e-mail address-3
Name-4, e-mail address-4
Name-5, e-mail address-5
The original manuscript and figures will be transferred, following the instruction by the Editorial Committee when the paper is accepted. I hope your favorable consideration for publication to SOLA.
Sincerely,
Hiroshi L. Tanaka
Attachment: PDF file of the manuscript.

posted @ 2013-06-15 10:54 杰哥 阅读(731) | 评论 (0) | 编辑 收藏
 
jpg图片转eps 用于LaTeX
利用软件
\LATEX入门与提高\软件\JPG2EPS.exe
posted @ 2013-06-07 11:55 杰哥 阅读(358) | 评论 (0) | 编辑 收藏
 
仅列出标题
共39页: First 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Last