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隨著人工智能的快速發展，將人工智能應用到電力領域也越來越多。本文提出了一種基于深度學習的絕緣子掉串檢測模型。...
本文針對視覺SLAM的VO廣泛使用的特征點法以及光流法存在的問題，尋求建立一種更加簡便且穩定的圖像配準算法，該算法以圖像一致性為理論基礎，利用VO順序采集圖像的幀間特點，最后通過實驗驗證了所設計的基于邊緣特征一致性的圖像配準評價符合VO應用的視覺要求。...
視覺慣性里程計和SLAM算法廣泛應用于各種領域，如服務機器人、無人機和自主車輛。大多數SLAM算法都是基于靜態環境假設。然而，在現實世界中，存在各種動態對象，并且它們降低了姿態估計精度。...
DTD：它是一個基于紋理的圖像數據集，由5640張圖像組成，根據受人類感知啟發的47個類別進行組織。每個類別有120張圖片。...
SSD算法使用改進的VGG16 網絡模型作為骨干網絡[13]。考慮到全連接層會干擾模型對特征位置信息的提取，將VGG16網絡中的兩個全連接層FC6和FC7替換為3×3卷積1×1卷積。...
首先要確定目標的精度，然后以精度為根據選擇分辨率。然而為增加系統穩定性，不會只用一個像素單位對應一個測量/觀察精度值，一般可以選擇倍數4或更高。...
維度高、非線性強、數據量大是流體力學問題的主要特點。近年來火熱的深度學習技術由于以數據驅動為主、可以解決高維復雜問題，目前已在流體力學領域得到了一定應用。文章結合課題組近期研究探討了流體力學深度學習建模技術的最新進展。...
在A I 的應用中，不要忽視人的作用，“技術決定論”經常放大技術、軟件、算法的威力，而忽視人在其中的重要性。...
對于大多數卷積神經網絡，通過特征提取網絡獲取圖像最終的特征圖后，直接在該特征圖上進行預測。這種方式僅能獲取圖像中單一尺度的語義信息，識別的尺度范圍有限...
運動控制技術的多樣性，常常會讓用戶覺得開始使用它們有些不知所措。本文將為機器視覺領域的專業人士介紹運動控制的基礎知識。...
“在許多應用領域中，業界已經開發出高效的 ML FPGA 和 ASIC，以降低訓練和推理的功耗，并且正在進行大量投資來延續這一趨勢。”...
特征扭曲是光流估計的核心技術，然而扭曲過程中由遮擋區域引起的模糊性是一個尚未解決的主要問題。圖像扭曲導致遮擋區域的模糊，在特征扭曲過程中也存在同樣的問題，這些區域可以在沒有任何明確監督的情況下被掩蓋。...
芯片版圖設計是一項精密的工作，設計時需要綜合考慮芯片面積、性能和功耗。版圖設計人員試圖在最小化芯片區域的同時，盡可能縮短布線長度，避免走線擁擠，并滿足時間要求和其他設計標準。總體目標是實現芯片性能、功耗和成本的最優組合。...
神經元是大腦活動的最基本的單元，它們獨特的形狀和結構能快速傳遞神經系統信號。神經元上的樹突是信號輸入口，它們就像“天線”一樣，在接收到信號后，引起神經元興奮，將信號通過軸突傳遞給下一個神經元。...
近年來隨著時代的變遷以及技術的發展，工業的制造型態也歷經多次改革，而工業近期的重大轉變發生于2011年由德國政府所發起的工業4.0（Industrie 4.0）計劃，目的為將整體工業生產型態從原先的自動化進階至智慧化。于此工業4.0的相關核心技術也如火如荼快速發展，例如物聯網（IoT）、云端（Clo...
隨著數量規模的增長、載荷等性能的發展和智能程度的提升，無人保障平臺將在戰場上發揮越來越重要的作用。基于無人平臺的廣域直達保障，將成為提升綜合保障效能的重要保障方式。...
本質上，Dojo是一個巨大的可組合的超級計算機，它由一個完全定制的架構構建，涵蓋了計算、網絡、輸入/輸出（I/O）芯片到指令集架構（ISA）、電源傳輸、包裝和冷卻。所有這些都是為了大規模地運行定制的、特定的機器學習訓練算法。...
人工智能正在許多新應用程序中部署，從提高性能、降低各種終端設備的功耗到發現數據移動中的異常情況。 雖然大多數人都熟悉使用機器學習和深度學習來區分貓和狗，但新興的應用程序展示了如何以不同的方式使用這種能力。...
對于PeRFception-SCANNet數據生成，ScanNet相當數量的幀包含運動模糊，這可能導致較差的場景幾何。...
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