В рейтинге участвует:

групп:

каналов:

Виртуальный сервер на SSD - недорого!

Аренда выделенных и виртуальных серверов (VDS/VPS), хостинг, аренда IP-адресов, администрирование, круглосуточная поддержка

qwarta.ru подробнее

Резервное копирование с проверкой на вирусы!!!

Удобный сервис создания резервных копий на любой сервер сети интернет. Отслеживайте изменения, проверяйте на вирусы. Надежно защитите свой бизнес!

go.backupland.com

Выбираете сервер? Любая конфигурация на заказ!

Аренда физических серверов любых конфигураций под любые запросы - 1С бухгалтерия, игровые сервера, нагруженные проекты, интернет-магазины!

qwarta.ru подробнее

Size: a a a

ML Boot Camp Official

1427 membersпожаловаться на группу
2021 April 08

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
хуже, outdoor
источник
16:47пожаловаться#1

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
не конкурс )
источник
16:47пожаловаться#2

SF

Sergei Fironov in ML Boot Camp Official
я про этот, да https://www.kaggle.com/c/indoor-location-navigation
источник
16:47пожаловаться#3

ДС

Дмитрий Симаков... in ML Boot Camp Official
А сигнал чего именно?
источник
16:47пожаловаться#4

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
да, я в нем тоже есть, пока не когда было
источник
16:47пожаловаться#5

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
но мыслей как всегда ))
источник
16:47пожаловаться#6

SF

Sergei Fironov in ML Boot Camp Official
так оно же решается иначе...
источник
16:48пожаловаться#7

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
устройств, уровень его сигнала на БС
источник
16:48пожаловаться#8

ДС

Дмитрий Симаков... in ML Boot Camp Official
Не проще фильтрануть сигнал калманом / автоэнкодером, а затем результирующий вектор сигнала посчитать с другой частотой?
источник
16:49пожаловаться#9

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
ну там много вариантов, да, но тут для TDoA нет данных нужных
источник
16:49пожаловаться#10

SF

Sergei Fironov in ML Boot Camp Official
вот да, это то, что как раз на каггле в кернелах делают
источник
16:49пожаловаться#11

ДС

Дмитрий Симаков... in ML Boot Camp Official
Потому что так и в статьях делают)
источник
16:50пожаловаться#12

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
там сигнал редкий, и мягко говоря скачущий как заяц, + не знаем мощность на девайсах, и не знаем - двигаются ли они )
источник
16:50пожаловаться#13

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
интересно как тут калман поможет, ибо приблизительно ничего не помешает сигналу быть -90 dbm, а через 10 минут - 150 dbm
источник
16:51пожаловаться#14

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
короче это не для конкурса надо, реальная задача
источник
16:52пожаловаться#15

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
слушайте, а фильтр калмана применим, если хотим сгладить сигнал, который не строго дискретный во времени?
источник
17:04пожаловаться#16

AT

Alexey Tikhonov in ML Boot Camp Official
что такое не строго дискретный? разрывы по иксу? или не стационарность по y?
источник
17:10пожаловаться#17

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
эммм, измерения сигнала производятся в случайный момент времени
источник
17:10пожаловаться#18

JS

Jury Sergeev in ML Boot Camp Official
есть датчики, работающие по расписанию, есть - по событиям (для нас они случайны), и да, эти расписания разные для разных девайсов - потому - дискретности времени измерения нет
источник
17:11пожаловаться#19

ST

Serhii Tiurin in ML Boot Camp Official
ну мы юзаем калмана для rtls данных, например, помогает. но он не совсем случайный. Ты в калман фильтр можешь обыграть время, если мне не изменяет память
источник
17:11пожаловаться#20