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耶鲁大学博士演讲:拉普拉斯矩阵图像的算法和应用

本文摘要:耶鲁大学的教授Daniel AlanSpielman于1992年获得了耶鲁大学数学与计算机科学学位,1995年在麻省理工获得了应用于数学的博士学位。他取得过许多奖项,还包括1995年美国计算机学会的博士论文奖,2002年的IEEE信息理论论文奖,2008和2015的哥德尔奖,2009年的富尔克森奖,2014年的波利亚奖等,还取得过麦克阿瑟奖学金。

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耶鲁大学的教授Daniel AlanSpielman于1992年获得了耶鲁大学数学与计算机科学学位,1995年在麻省理工获得了应用于数学的博士学位。他取得过许多奖项,还包括1995年美国计算机学会的博士论文奖,2002年的IEEE信息理论论文奖,2008和2015的哥德尔奖,2009年的富尔克森奖,2014年的波利亚奖等,还取得过麦克阿瑟奖学金。他是美国计算机学会的成员以及康涅狄格的科学和工程学院,他在设计和分析算法、网络科学、机器学习、数字通讯和科学计算方面有很非常丰富的经验和造诣。在上周于纽约举办的ICML2016上,Spielman应邀展开了全体演说,和李飞飞正处于某种程度的地位。

其演说内容是拉普拉斯矩阵在图像中的应用于,我们翻译成了他PPT的一些重点,并获取PPT全文,页面iTunes。演说内容简介:拉普拉斯图像矩阵在机器学习、计算机视觉、最佳化、计算出来科学和网络分析等领域获得了很好的应用于。

Spielman的这个演说说明了矩阵为什么以及是如何在如此多的领域里挥洒光彩的。特别是在是我们不会展出拉普拉斯系统的解决问题方式可以被用作较慢解决问题大自然图表问题的问题的线性程序。(红色字体为翻译成内容)原创文章,予以许可禁令刊登。

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