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期待今年CVPR上的好文章。  本报讯据美国每日科学网6月21日报道，美国普渡大学的研究人员开发出一种基于热映像的计算机图像分割算法，可使计算机迅速识别出物体的外形，即便其发生扭曲或轻度变形也不会受到影响。该技术将使机器视觉与人类视觉更加接近，可广泛应用于图像搜索、医疗影像以及无人机制造等多个领域。详细研究结果将分为两篇论文，在6月21日至23日举行的IEEE（美国电气及电子工程师学会）

<br /><br />从cvchina上看到的，转载自demonstrate 的 blog<br /><br />自己稍作补充。这里搜集了一些常见的和 machine learning 相关的网站，按照 topic 来分。<br />Active Learninghttp://active-learning.net/，这里包括了关于Active Learning理论以及应用的一些文章，特别是那篇Survey。<br />Transfer Learninghttp://www.cse.ust.hk/TL/，

Mat类型较CvMat和IplImage有更强的矩阵运算能力，支持常见的矩阵运算（参照Matlab中的各种矩阵运算），所以将IplImage类型和CvMat类型转换为Mat类型更易于数据处理。Mat类型可用于直接存储图像信息，通过函数imread、imwrit

机器学习正在改变我们的工作与生活 作者：李航 机器学习是关于计算机基于数据构建模型并运用模型来模拟人类智能活动的一门学科。随着计算机与网络的飞速发展，机器学习在我们的生活与工作中起着越来越大的作用，正在改变着我们的生活和工作。