论文阅读笔记：DepGraph: Towards Any Structural Pruning 1 背景2 创新点3 方法4 模块4.1 分组4.2 依赖图4.3 网络分解4.4 依赖建模4.4 组级剪枝 5 效果 论文：https://arxiv.org/pdf/2301.12900 代码：https://github.com/VainF/Torch-Pruning 1 背景

参考文献 Wang, Zhou; Bovik, A.C.; Sheikh, H.R.; Simoncelli, E.P. (2004-04-01). “Image quality assessment: from error visibility to structural similarity”. IEEE Transactions on Image Processing. 13 (4): 6

iDNAProt-ES 一种DNA结合蛋白质的预测方法 introduction： part1：  DNA结合蛋白质的实验费时间，所以用计算机来做。利用基于序列的基于进化和结构的蛋白质特征来鉴定它们的DNA结合功能。我们使用递归特征消除来提取一组最佳特征，并使用带有线性内核的支持向量机（SVM）来训练它们以选择最终模型。 part2： DNA结合蛋白是与DNA结合并相互作用的蛋白质

题目 TomoTwin: generalized 3D localization of macromolecules in cryo-electron tomograms with structural data mining 利用结构数据挖掘对冷冻电子断层扫描中的大分子进行广义3D定位 发表期刊：Nature Methods 发表时间：2023.5.15 发表单位：德国多特蒙德马克斯普朗克分

结构型模式（Structural Patterns） 1、适配器模式（Adapter Pattern） 意图 用于解决两个不兼容接口之间的问题。它允许将一个类的接口转换成客户端期望的另一个接口，从而使不兼容的类能够一起工作。适配器模式有两种形式：类适配器和对象适配器。 程序实例 现实世界的例子 假设您的存储卡上有一些照片，并且需要将它们传输到计算机上。要传输它们，您需要某种与计算机端

Towards Understanding and Evaluating Structural Node 基本信息 博客创建者 金蝉子 作者 JUNCHEN JIN, University of Michigan, USA MARK HEIMANN, University of Michigan, USA DI JIN, University of Michigan, USA DANAI

Dense Structural Learning for Infrared Object Tracking - DSLT: winner of VOT-TIR2017          在刚刚过去的VOT-TIR2017红外目标跟踪挑战赛中，我们的DSLT跟踪算法获得了冠军。为此，VOT组委会副主席Michael Felsberg教授邀请我去参加10月28日ICCV上举办的VOT-Works

一、核心思想 SCM的核心思想是因果图，因果图之前已经介绍过，SCM和RCM是等价的。 SCM的关键在于图模型，来源于贝叶斯网络，将Bayes网络加上外部干预,用来定义外部干预的因果作用和描述多个变量之间的因果关系，利用因果网络不仅能定量评价因果作用,还能定性确定混杂因素,用于从数据挖掘因果关系 二、结构方程 结构因果模型中的一个重要概念是结构方程 （structural equatio

简介 这篇论文我觉得最大的贡献是把因果关系、因果模型引入到解耦表征领域，使得解耦的潜变量z具有可解释性；对z加一个的扰动可以反映到VAE网络生成图像的对应物理量上。 贡献：1）我们提出了一个新的框架CausalVAE，支持因果分离和do-operation；2） 给出了模型可辨识性的理论证明；3）我们对合成的和真实的人脸图像进行了综合实验，以证明所学习的因素具有因果语义，并且可以被干预以生成不