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因果推断10--一种大规模预算约束因果森林算法（LBCF） 向用户提供奖励(例如亚马逊的优惠券，优步的折扣和抖音的视频奖金)是在线平台用来提高用户粘性和平台收入的常用策略。尽管这些营销激励已被证明是有效的，但如果使用不当，会产生不可避免的成本，并可能导致低ROI(投资回报)。另一方面，不同的用户对这些激励措施的反应不同，例如，有些用户从未在没有优惠券的情况下购买某些产品，而另一些用户则无论如何都会购买。因此，如何在预算限制下为每个用户选择合适的激励(即待遇)是一个具有重大现实意义的重要研究问题。在本文中，我们称这种问题为预算约束的治疗选择问题。 阅读详情
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物体检测之非极大值抑制：NMS、softNMS、softerNMS、IoU-Net 当前的物体检测算法为了保证召回率，对于同一个真实物体往往会有多个的候选框输出。由于多余的候选框会影响检测精度，因此需要利用NMS过滤掉重叠的候选框，得到最佳的预测输出。当前有如下几种较为常见的NMS方法， 1.基本NMS 非极大值抑制， 顾名思义就是抑制不是极大值的边框，这里的抑制通常是直接去掉冗余的边框。 这个过程涉及以下两个量化指标： 1.预测得分：NMS假设一个边框的预测得分越高，这个框... 阅读详情

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