自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展，然后重點(diǎn)介紹深度學(xué)習(xí)方法在彈幕語(yǔ)義表示，詩(shī)歌生成，實(shí)體蘊(yùn)含關(guān)系識(shí)別，試題難度預(yù)測(cè)的相關(guān)應(yīng)用。 2、報(bào)告題目：基于大規(guī)模弱標(biāo)注數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí) 報(bào) 告 人：楊奎元 微軟研究
2017-03-22 17:16:00
RNA-seq方法原理是什么？RNA-seq的生物信息該如何去分析？
2021-09-13 07:15:37
方法方面的最新進(jìn)展，目的是發(fā)現(xiàn)研究差距并提出進(jìn)一步的改進(jìn)建議。在簡(jiǎn)要介紹了幾種深度學(xué)習(xí)模型之后，我們回顧并分析了使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行故障檢測(cè)，診斷和預(yù)后的應(yīng)用。該調(diào)查驗(yàn)證了深度學(xué)習(xí)對(duì)PHM中各種類型的輸入
2021-07-12 06:46:47
名為 DeCAF 的算法，這是深度卷積激活特征的一個(gè)開(kāi)源實(shí)現(xiàn)，使用相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，視覺(jué)研究人員能夠利用一系列視覺(jué)概念學(xué)習(xí)范例進(jìn)行深入實(shí)驗(yàn)。DeepMind 2016年的文章《用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)玩Atari
2019-03-07 20:17:28
。那么究竟如何才能高效學(xué)習(xí)好FPGA技術(shù)呢？本期邀請(qǐng)到的FPGA專家梅雪松，將為大家解答FPGA有效學(xué)習(xí)方法。專家觀點(diǎn)：學(xué)習(xí)FPGA技術(shù)，或者不僅局限于FPGA，學(xué)習(xí)任何一個(gè)新技術(shù)只要運(yùn)用科學(xué)
2017-01-11 13:58:34
效果。
LabVIEW在此研究中的應(yīng)用展示了其在處理復(fù)雜醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和開(kāi)發(fā)高效預(yù)測(cè)模型方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，特別是在癌癥早期診斷和治療策略的研究中。通過(guò)使用LabVIEW，研究人員可以更快、更準(zhǔn)確地分析和解釋大量
2023-12-13 19:04:23
宋寶華： 迭代螺旋法——關(guān)于Linux學(xué)習(xí)方法的血淚建議
2020-04-15 11:38:59
結(jié)合自己的幾年的個(gè)人開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，及對(duì) Linux，更是類UNIX系統(tǒng)，及開(kāi)源軟件文化，談?wù)凩inux的學(xué)習(xí)方法與學(xué)習(xí)中應(yīng)該注意的一些事。
2019-07-15 06:01:54
剛才在q群上有人發(fā)表了關(guān)于MCU的學(xué)習(xí)方法，在此分享下，看規(guī)格書(shū)（datasheet、errata sheet），看懂了，背熟了，看原理圖，理解了，看例子程序，理解透了，修改，開(kāi)始自己寫程序，不知大家有沒(méi)有其他方法，可以在此分享下。
2013-05-23 10:01:52
STM32學(xué)習(xí)方法
2023-09-28 06:18:03
STM32的學(xué)習(xí)方法
2020-08-14 04:00:51
大家給推薦下 arm 學(xué)習(xí)方法
2012-03-30 09:10:09
最近把dsp的本科教材《dsp原理及應(yīng)用》學(xué)習(xí)完了，也重新復(fù)習(xí)了一下信號(hào)與系統(tǒng)予數(shù)字信號(hào)處理。不曉得如何繼續(xù)深入下去，畢竟手邊沒(méi)有實(shí)踐機(jī)會(huì)。在網(wǎng)上找了一些dsp的學(xué)習(xí)方法，收錄于此。百度知道中看
2012-03-01 13:55:18
介紹研究性學(xué)習(xí)的概念,著重闡述對(duì)《EDA技術(shù)與應(yīng)用》課程的實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)進(jìn)行研究性教學(xué)改革的做法和實(shí)施效果,從教學(xué)分析、教學(xué)策略設(shè)計(jì)、教學(xué)評(píng)價(jià)等方面討論了該課程研究性實(shí)踐教學(xué)的設(shè)計(jì)。對(duì)該課程的研究
2010-05-04 08:10:54
什么是數(shù)學(xué)？數(shù)學(xué)對(duì)思想和方法的基本研究有哪些？
2021-06-21 07:56:24
ABSTRACT1.基于深度學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)的研究方法進(jìn)行結(jié)構(gòu)化和全面的概述2.回顧這些方法在各個(gè)領(lǐng)域這個(gè)中的應(yīng)用情況，并評(píng)估他們的有效性。3.根據(jù)基本假設(shè)和采用的方法將最先進(jìn)的深度異常檢測(cè)技術(shù)分為
2021-07-12 06:36:22
異常檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)研究綜述原文：arXiv:1901.03407摘要異常檢測(cè)是一個(gè)重要的問(wèn)題，在不同的研究領(lǐng)域和應(yīng)用領(lǐng)域都得到了很好的研究。本文的研究目的有兩個(gè)：首先，我們對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)
2021-07-12 07:10:19
方法。
一、引言
大模型推理是指在已知輸入數(shù)據(jù)的情況下，通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類的過(guò)程。然而，大模型的推理過(guò)程對(duì)顯存和計(jì)算資源的需求較高，這給實(shí)際應(yīng)用帶來(lái)了以下挑戰(zhàn)：
顯存不足：大模型在推理
2025-07-03 19:43:59
ARM菜鳥(niǎo)跪求嵌入式ARM+Linux的學(xué)習(xí)方法是什么？學(xué)習(xí)嵌入式ARM+linux有什么方法么？ 學(xué)習(xí)路線是什么？ 路過(guò)的朋友可否簡(jiǎn)單說(shuō)下？?
2020-07-16 08:09:29
嵌入式Linux學(xué)習(xí)方法
2012-08-20 15:26:55
很多新手都問(wèn)過(guò)嵌入式系統(tǒng)學(xué)習(xí)方法，好的學(xué)習(xí)方法可以事半功倍，學(xué)習(xí)嵌入式系統(tǒng)，掌握了好的學(xué)習(xí)方法，自然可以水到渠成。本篇文章就來(lái)說(shuō)說(shuō)嵌入式系統(tǒng)學(xué)習(xí)方法，新手必看哦! 第一，學(xué)習(xí)基本的裸機(jī)編程 對(duì)于
2021-12-17 06:42:07
有老師跟我說(shuō)學(xué)習(xí)方法,直接從模塊化電路 一個(gè)一個(gè)的學(xué),不明白的再看電路基礎(chǔ)的相關(guān)章節(jié),這樣好嗎?有沒(méi)有 具體 有哪些模塊,求詳細(xì)說(shuō)下,,或有其他快速學(xué)習(xí)的方法.請(qǐng)指點(diǎn)下.
2016-06-25 22:28:08
求128單片機(jī)學(xué)習(xí)方法
2013-01-06 22:38:17
統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法感知機(jī)
2020-07-15 10:33:49
萌新求助，求大佬分享單片機(jī)學(xué)習(xí)方法
2021-11-08 08:36:47
怎樣從傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法過(guò)渡到深度學(xué)習(xí)？
2021-10-14 06:51:23
紋理就能被更準(zhǔn)確地捕捉和分類。 在基于紋理的分類任務(wù)重，紋理分析對(duì)于深度學(xué)習(xí)的重要性 由于紋理基于局部模式，而傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)方法強(qiáng)調(diào)復(fù)雜的特征，對(duì)紋理分類沒(méi)有幫助，因此，傳統(tǒng)的CNN架構(gòu)不能很好
2022-10-26 16:57:26
請(qǐng)教STM32開(kāi)發(fā)板的學(xué)習(xí)方法，請(qǐng)教快速高效的方法
2019-04-22 06:35:06
請(qǐng)問(wèn)STM32單片機(jī)的學(xué)習(xí)方法有哪些？
2021-10-26 06:59:15
對(duì)于初學(xué)者
FPGA的編程語(yǔ)言是什么?
FPGA芯片的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)也不了解.
FPGA開(kāi)發(fā)工具的名稱和使用方法都不知道.
要學(xué)的很多啊,請(qǐng)問(wèn)有什么自學(xué)的學(xué)習(xí)方法么?
2024-01-02 23:01:00
模擬電子電路的學(xué)習(xí)方法
2009-08-07 15:49:55
254 嵌入式linux學(xué)習(xí)方法總結(jié)
嵌入式linux的學(xué)習(xí)現(xiàn)在挺流行
2008-09-10 10:44:57
3703 單隱藏層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network, SLFN)已經(jīng)在模式識(shí)別、自動(dòng)控制及數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用，但傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方法的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足實(shí)際的需要，成為
2011-05-18 18:56:4276 ZigBee簡(jiǎn)介和學(xué)習(xí)方法很適合入門級(jí)別的人學(xué)習(xí)。
2015-12-07 18:36:588 zigbee簡(jiǎn)介以及學(xué)習(xí)方法，ZigBee的歷史發(fā)展前景。
2016-04-15 14:07:5714 詳細(xì)介紹AVR單片機(jī)學(xué)習(xí)方法，很適合初學(xué)者！
2016-05-16 17:15:253 針對(duì)之前開(kāi)始在全球大量蔓延的大型網(wǎng)絡(luò)攻擊，網(wǎng)絡(luò)安全研究人員已經(jīng)開(kāi)發(fā)出了一種“疫苗”，只需要一個(gè)“簡(jiǎn)易的文件，就可以避免一臺(tái)電腦感染病毒”。然而，遺憾的是，研究人員目前還不能找到可以從根源上阻止病毒傳播的方法。
2017-07-10 09:29:021473 英國(guó)劍橋大學(xué)發(fā)布一項(xiàng)研究顯示，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在實(shí)驗(yàn)室模擬狀態(tài)下能成功預(yù)測(cè)地震，未來(lái)或許能更高效預(yù)測(cè)這類災(zāi)害的發(fā)生。
2017-12-06 10:27:424114 為提高光伏出力的預(yù)測(cè)精度，提出了一種改進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法的光伏出力預(yù)測(cè)方法。首先，針對(duì)傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)算法采用批量梯度下降（batch gradient descent，BGD）法訓(xùn)練模型參數(shù)速度慢
2017-12-17 10:42:458 針對(duì)原有集成學(xué)習(xí)多樣性不足而導(dǎo)致的集成效果不夠顯著的問(wèn)題，提出一種基于概率校準(zhǔn)的集成學(xué)習(xí)方法以及兩種降低多重共線性影響的方法。首先，通過(guò)使用不同的概率校準(zhǔn)方法對(duì)原始分類器給出的概率進(jìn)行校準(zhǔn)；然后
2017-12-22 11:02:000 中科院和英國(guó)倫敦大學(xué)瑪麗女王學(xué)院的研究人員就生成視頻摘要提出了一種新方法，采用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，用深度摘要網(wǎng)絡(luò)（Deep Summarization Network，DSN）總結(jié)視頻。
2018-01-15 10:49:158303 
模型驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域一系列困難問(wèn)題上取得了突破性成功應(yīng)用。
2018-01-24 11:30:135356 
在本篇論文中，研究人員使用流行的異步進(jìn)化算法（asynchronous evolutionary algorithm）的正則化版本，并將其與非正則化的形式以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法進(jìn)行比較。
2018-02-09 14:47:414352 
節(jié)點(diǎn)到葉節(jié)點(diǎn)所經(jīng)過(guò)的所有決策節(jié)點(diǎn)的模糊決策值乘積生成模糊路徑。結(jié)合各模糊路徑與相應(yīng)葉節(jié)點(diǎn)預(yù)測(cè)參數(shù)得到預(yù)測(cè)結(jié)果。將模糊森林學(xué)習(xí)方法應(yīng)用到行人檢測(cè)領(lǐng)域，分別對(duì)Haar特征和方向梯度直方圖特征進(jìn)行學(xué)習(xí)與分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表
2018-02-23 11:09:291 在機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine learning)領(lǐng)域。主要有三類不同的學(xué)習(xí)方法：監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised learning)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsupervised learning)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)(Semi-supervised learning)。
2018-05-07 09:09:0115019 研究人員表示，當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)方法成效有限，因?yàn)獒槍?duì)丟失像素的輸出必然取決于為找出丟失像素而必須提供給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值。這就會(huì)導(dǎo)致圖像中出現(xiàn)諸如顏色差異和模糊等偽像。
2018-05-09 16:43:085313 為了達(dá)到人類學(xué)習(xí)的速率，斯坦福的研究人員們提出了一種基于目標(biāo)的策略強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法——SOORL，把重點(diǎn)放在對(duì)策略的探索和模型選擇上。
2018-06-06 11:18:235925 
艾倫細(xì)胞科學(xué)研究所（Allen Institute for Cell Science）由微軟聯(lián)合創(chuàng)始人Paul Allen在西雅圖成立，其研究人員創(chuàng)建了第一個(gè)針對(duì)人類活細(xì)胞的可預(yù)測(cè)3D模型。
2018-07-10 11:21:244517 研究人員挑選出各個(gè)器官（包括腦、心臟、胰腺和胸腺等）的細(xì)胞，然后開(kāi)展單細(xì)胞RNA測(cè)序，以獲取每個(gè)細(xì)胞的轉(zhuǎn)錄組。研究人員指出，F(xiàn)ACS方法和微流體方法在大量基因表達(dá)譜上基本一致。
2018-10-11 11:08:405255 美國(guó)哈佛醫(yī)學(xué)院Blavatnik研究所的研究人員設(shè)計(jì)了一種能夠檢測(cè)常用結(jié)核病藥物預(yù)處理耐藥性的計(jì)算方法。在實(shí)驗(yàn)中，他們?cè)O(shè)法準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)了結(jié)核病(TB)菌株在十分之一秒內(nèi)對(duì)10種一線和二線藥物的耐藥性，并且比類似的模型具有更高的準(zhǔn)確度。
2019-05-10 10:23:292632 中國(guó)科學(xué)院新疆理化技術(shù)研究所研究人員首次開(kāi)發(fā)和提出了基于序列信息來(lái)預(yù)測(cè)潛在的抗癌多肽的深度學(xué)習(xí)方法。首先，研究人員基于現(xiàn)有的研究，整理構(gòu)建了用于機(jī)器學(xué)習(xí)的抗癌多肽數(shù)據(jù)集
2019-09-20 15:13:003264 
格里菲斯大學(xué)(Griffith University)的研究人員在世界上首屈一指，已使用人工智能方法更好地預(yù)測(cè)RNA二級(jí)結(jié)構(gòu)，希望可以將其開(kāi)發(fā)成為更好地了解RNA如何與多種疾病(例如癌癥)相關(guān)的工具。
2019-12-02 09:50:401756 雖然年代和生物年齡的預(yù)測(cè)因子是在幾年前出現(xiàn)的，但最近使用深度學(xué)習(xí)方法開(kāi)發(fā)的預(yù)測(cè)因子在研究衰老機(jī)理的研究人員中卻越來(lái)越受歡迎。
2019-12-03 09:54:341213 現(xiàn)在，在研究人員開(kāi)發(fā)出一種稱為“黑暗仿真器”的人工智能工具后，可以在幾秒鐘內(nèi)研究宇宙如何產(chǎn)生其空隙和細(xì)絲。
2020-03-06 10:16:211055 近年來(lái)隨著強(qiáng)化學(xué)習(xí)的發(fā)展，使得智能體選擇恰當(dāng)行為以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的能力得到迅速地提升。目前研究領(lǐng)域主要使用兩種方法：一種是無(wú)模型（model－free）的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，通過(guò)試錯(cuò)的方式來(lái)學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)成功的行為
2020-03-26 11:41:122388 蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的研究人員最近推出了一種新的基于深度學(xué)習(xí)的策略，該策略可以在不需要大量真實(shí)數(shù)據(jù)的情況下在機(jī)器人中實(shí)現(xiàn)觸覺(jué)傳感。在arXiv上預(yù)先發(fā)表的一篇論文中概述了他們的方法，該方法需要完全在模擬數(shù)據(jù)上訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2020-03-26 15:47:563094 根據(jù) Nature 雜志發(fā)表的一項(xiàng)研究，斯坦福大學(xué)研究人員開(kāi)發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，能夠?qū)崿F(xiàn)早期肺癌患者的鑒別篩查。
2020-03-27 16:06:041150 來(lái)自劍橋大學(xué)和紐卡斯?fàn)柎髮W(xué)的研究人員設(shè)計(jì)了一種新的方法，通過(guò)向電池發(fā)送電脈沖并測(cè)量其響應(yīng)來(lái)監(jiān)測(cè)電池。然后，他們利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以預(yù)測(cè)電池的健康狀況和使用壽命。
2020-04-09 11:18:221567 都柏林大學(xué)（UCD）的研究人員發(fā)現(xiàn)了一種新的節(jié)能方法，該方法可以在水中產(chǎn)生和釋放大量亞穩(wěn)的納米級(jí)氣泡，超過(guò)自然溶解度水平。
2020-04-09 17:13:187706 加州大學(xué)伯克利分校的一組研究人員本周開(kāi)放了使用增強(qiáng)數(shù)據(jù)進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RAD)的資源。
2020-05-11 23:09:041703 這個(gè)由來(lái)自哈佛醫(yī)學(xué)院，克利夫蘭診所，梅奧診所等眾多研究人員的研究人員組成的多機(jī)構(gòu)團(tuán)隊(duì)對(duì)來(lái)自3，052名參與者的數(shù)據(jù)進(jìn)行了AI訓(xùn)練。其中，1，531例患有癌癥，1，521例沒(méi)有。
2020-05-21 10:17:502254 盡管AI系統(tǒng)已取得長(zhǎng)足進(jìn)步，但它們?nèi)匀粺o(wú)法應(yīng)對(duì)混沌或不可預(yù)測(cè)性。現(xiàn)在，研究人員想教授AI物理學(xué)以解決此類問(wèn)題。
2020-06-30 16:47:362467 近年來(lái)，遷移學(xué)習(xí)已經(jīng)引起了廣泛的關(guān)注和研究。遷移學(xué)習(xí)是運(yùn)用已存有的知識(shí)對(duì)不同但相關(guān)領(lǐng)域問(wèn)題進(jìn)行求解的一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。它放寬了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的兩個(gè)基本假設(shè)：（1） 用于學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本與新的測(cè)試
2020-07-17 08:00:000 正如研究人員在AlphaZero項(xiàng)目中發(fā)現(xiàn)的那樣，設(shè)計(jì)精良的深度學(xué)習(xí)模型在遇到定義明確、但又不受人類固有規(guī)則束縛的問(wèn)題時(shí)，往往能夠快速開(kāi)辟出前所未有的解決思路。
2020-07-17 15:15:314003 集成學(xué)習(xí)方法是一類先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，這類方法訓(xùn)練多個(gè)學(xué)習(xí)器并將它們結(jié)合起來(lái)解決一個(gè)問(wèn)題，在實(shí)踐中獲得了巨大成功，并成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“常青樹(shù)”，受到學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。
2020-08-16 11:40:511123 
Tebyani和她的同事們最近的工作的主要目的是創(chuàng)造受自然系統(tǒng)啟發(fā)的機(jī)器人手。但是，研究人員希望將他們的大部分精力集中在設(shè)計(jì)人造手上，而不是在制造和組裝上。因此，他們決定采用最先進(jìn)的3D打印方法，該方法可以簡(jiǎn)化并加速整個(gè)原型生產(chǎn)過(guò)程。
2020-09-09 10:03:175537 這項(xiàng)工作發(fā)表在《NPJ計(jì)算材料》上，是南卡羅來(lái)納大學(xué)工程與計(jì)算機(jī)學(xué)院的研究人員與貴州大學(xué)（位于中國(guó)貴陽(yáng)的研究型大學(xué)）的研究人員之間的合作。
2020-09-10 11:45:062729 傳感器應(yīng)用韓國(guó)科學(xué)技術(shù)高等研究院（KAIST）研究人員提供了一種深度學(xué)習(xí)供電的單應(yīng)變電子皮膚傳感器，可以從遠(yuǎn)處捕獲人體運(yùn)動(dòng)。 韓國(guó)科學(xué)技術(shù)高等研究院（KAIST）研究人員提供了一種深度學(xué)習(xí)供電的單
2020-09-22 14:28:312392 為了獲取未來(lái)高強(qiáng)度金屬材料，需要添加其他元素，但這將大大降低材料的可焊性。俄羅斯研究人員利用新方法，通過(guò)同管角擠壓磨碎內(nèi)部構(gòu)造，使材料變形，依靠納米結(jié)構(gòu)從而使鐵的強(qiáng)度變高。
2020-11-13 09:54:131933 醫(yī)療技術(shù)應(yīng)當(dāng)對(duì)所有人都有所幫助，為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，改善糖尿病視網(wǎng)膜病變篩查，人們已經(jīng)做出了很多努力。Google AI的研究人員們就利用機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的最新進(jìn)展，開(kāi)發(fā)了一種能夠通過(guò)眼部掃描圖像判斷患者的視網(wǎng)膜是否發(fā)生了病變的深度學(xué)習(xí)算法。
2020-11-16 09:15:292159 據(jù)外媒報(bào)道，中國(guó)科學(xué)院和代爾夫特理工大學(xué)（TU Delft）的研究人員開(kāi)發(fā)出一種預(yù)測(cè)鈉離子電池原子結(jié)構(gòu)的方法，這在世界上尚屬首次，將大大推進(jìn)鈉離子電池研究。該類電池將成為僅次于鋰離子電池的重要技術(shù)。
2020-11-16 10:19:422471 南加州大學(xué)（USC）的Victor Martinez是AI研究的首席研究員該軟件將于本月在2020年自然語(yǔ)言處理經(jīng)驗(yàn)方法會(huì)議論文集上首次亮相。其他研究人員USC克里希納包括和Somandepalli納拉亞南Shrikanth
2020-11-23 15:10:302262 介紹使圖像分割的方法，包括傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法，以及應(yīng)用場(chǎng)景。 基于人工智能和深度學(xué)習(xí)方法的現(xiàn)代計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在過(guò)去10年里取得了顯著進(jìn)展。如今，它被用于圖像分類、人臉識(shí)別、圖像中物體的識(shí)別、視頻
2020-11-27 10:29:193883 導(dǎo)讀 近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)方法在特征抽取深度和模型精度上表現(xiàn)優(yōu)異，已經(jīng)超過(guò)了傳統(tǒng)方法，但無(wú)論是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)還是深度學(xué)習(xí)方法都依賴大量標(biāo)注數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型，而現(xiàn)有的研究對(duì)少量標(biāo)注數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)問(wèn)題探討較少。本文將
2021-01-03 09:35:0011281 
一個(gè)國(guó)際研究人員團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種用于光子處理器的新方法和體系結(jié)構(gòu)，可加快機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的復(fù)雜數(shù)學(xué)任務(wù)。
2021-01-08 14:00:082420 基于深度學(xué)習(xí)的二維人體姿態(tài)估計(jì)方法通過(guò)構(gòu)建特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，將提取的特征信息根據(jù)相應(yīng)的特征融合方法進(jìn)行信息關(guān)聯(lián)處理，最終獲得人體姿態(tài)估計(jì)結(jié)果，因其具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值而受到研究人員的關(guān)注。從數(shù)據(jù)集
2021-03-22 15:51:155 模型自主學(xué)習(xí)即可進(jìn)行評(píng)估，對(duì)視頻質(zhì)量的監(jiān)控和評(píng)價(jià)有重要意義，已成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)首先對(duì)視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)的研究背景和主要研究方法進(jìn)行介紹;其次從全參考型和無(wú)參考型兩方面介紹基于深度學(xué)習(xí)的客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，并且
2021-03-29 15:46:4081 近日，研究人員提出，希望將深度學(xué)習(xí)技術(shù)引入細(xì)胞成像和分析中，可以將混亂的生物學(xué)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為可解決的計(jì)算。該研究以「Small images， big picture： Artificial
2021-05-06 11:27:382639 Prediction領(lǐng)堿。文中主要對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的信息級(jí)聯(lián)預(yù)測(cè)方法的研究現(xiàn)狀與經(jīng)典算法進(jìn)行分類、梳理與總結(jié)。根據(jù)信息級(jí)聯(lián)特征刻畫(huà)的側(cè)重點(diǎn)不冋，將基于深度學(xué)習(xí)的信息級(jí)聯(lián)預(yù)測(cè)方法分為時(shí)序信息級(jí)聯(lián)預(yù)測(cè)方法與拓?fù)湫畔⒓?jí)聯(lián)預(yù)測(cè)方法，并進(jìn)一步將時(shí)序信息級(jí)聯(lián)預(yù)測(cè)方法
2021-05-18 15:28:219 面向異質(zhì)信息的網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)方法綜述
2021-06-09 14:12:2913 鋰電池剩余壽命預(yù)測(cè)方法及研究設(shè)計(jì)
2021-07-01 14:57:2847 單片機(jī)學(xué)習(xí)方法總結(jié)資料分享
2021-11-13 20:36:056 向量機(jī)、隨機(jī)森林及以卷積網(wǎng)絡(luò)層和全連接層為主要組成單元的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。本文通過(guò)重點(diǎn)引述近幾年發(fā)表在國(guó)際期刊和會(huì)議上的相關(guān)前沿研究工作,詳細(xì)論述了將機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于水聲被動(dòng)定位的關(guān)鍵理論基礎(chǔ)、單水聽(tīng)器和陣列前端信號(hào)
2021-12-24 11:18:27981 
融合零樣本學(xué)習(xí)和小樣本學(xué)習(xí)的弱監(jiān)督學(xué)習(xí)方法綜述 來(lái)源：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》，作者潘崇煜等 摘 要:?深度學(xué)習(xí)模型嚴(yán)重依賴于大量人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)，使得其在數(shù)據(jù)缺乏的特殊領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用嚴(yán)重受限。面對(duì)數(shù)據(jù)缺乏
2022-02-09 11:22:373057 
深度學(xué)習(xí)方法的思路是掌握數(shù)據(jù)中的跨時(shí)非線性依賴。從結(jié)果來(lái)看，這些深度學(xué)習(xí)方法不僅優(yōu)于 ARIMA 等傳統(tǒng)方法和梯度提升回歸樹(shù)（Gradient Boosting Regression Tree
2022-03-24 13:59:242374 在此，研究者通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法分析了二維石英玻璃的結(jié)構(gòu)和失效行為，并說(shuō)明了如何在保持結(jié)果的定性可解釋性的情況下實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的失效預(yù)測(cè)。這要?dú)w功于梯度加權(quán)類激活映射(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)的使用
2022-08-18 16:22:261794 深度學(xué)習(xí)推動(dòng)了數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的極限。但是，這并不是說(shuō)傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)已經(jīng)過(guò)時(shí)了。本文將分析每種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。本文的目的是促進(jìn)有關(guān)是否應(yīng)保留經(jīng)典計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)知識(shí)的討論。本文還將探討如何將
2022-11-29 17:09:171809 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《使用深度學(xué)習(xí)方法對(duì)音樂(lè)流派進(jìn)行分類.zip》資料免費(fèi)下載
2023-02-08 10:02:061 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種用于對(duì)目標(biāo)進(jìn)行重建、分類等處理的深度學(xué)習(xí)方法。自2016年深度學(xué)習(xí)被首次應(yīng)用于散射成像，該研究一直是光學(xué)成像領(lǐng)域的熱門方向。
2023-05-24 09:51:21703 
聯(lián)合學(xué)習(xí)在傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法中的應(yīng)用
2023-07-05 16:30:281366 
近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)模型（DLM）在軟件漏洞檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用探索引起了行業(yè)廣泛關(guān)注，在某些情況下，利用DLM模型能夠獲得超越傳統(tǒng)靜態(tài)分析工具的檢測(cè)效果。然而，雖然研究人員對(duì)DLM模型的價(jià)值預(yù)測(cè)讓人驚嘆，但很多人對(duì)這些模型本身的特性并不十分清楚。
2023-08-24 10:25:101378 
梳理單片機(jī)學(xué)習(xí)方法、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)流程
2023-09-21 17:20:071175 
通過(guò)透明玻璃聚焦定制激光束可以在材料內(nèi)部形成一個(gè)小光斑。東北大學(xué)的研究人員研發(fā)了一種利用這種小光斑改進(jìn)激光材料加工、提高加工分辨率的方法。 他們的研究成果發(fā)表在《光學(xué)通訊》(Optics
2024-04-18 06:30:03898 
研究人員利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)提高了直接集成在 CMOS 成像芯片上的超透鏡相機(jī)(左)的圖像質(zhì)量。超透鏡利用 1000 納米高的圓柱形氮化硅納米柱陣列(右圖)操縱光線。 研究人員利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)提高了超
2024-06-11 06:34:46905 
應(yīng)用中往往難以實(shí)現(xiàn)。因此，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在深度學(xué)習(xí)中扮演著越來(lái)越重要的角色。本文旨在綜述深度學(xué)習(xí)中的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，包括自編碼器、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、聚類算法等，并分析它們的原理、應(yīng)用場(chǎng)景以及優(yōu)缺點(diǎn)。
2024-07-09 10:50:072734 的發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的TSC方法逐漸展現(xiàn)出其強(qiáng)大的自動(dòng)特征提取和分類能力。本文將從多個(gè)角度對(duì)深度學(xué)習(xí)在時(shí)間序列分類中的應(yīng)用進(jìn)行綜述，探討常用的深度學(xué)習(xí)模型及其改進(jìn)方法，并展望未來(lái)的研究方向。
2024-07-09 15:54:052910 用于開(kāi)發(fā)生物學(xué)數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。盡管深度學(xué)習(xí)（一般指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法）是一個(gè)強(qiáng)大的工具，目前也非常流行，但它的應(yīng)用領(lǐng)域仍然有限。與深度學(xué)習(xí)相比，傳統(tǒng)方法在給定問(wèn)題上的開(kāi)發(fā)和測(cè)試速度更快。開(kāi)發(fā)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)并進(jìn)行訓(xùn)練
2024-12-30 09:16:182074 
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