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- 简介Google Satellite Embedding 数据集是一个全球性的、可用于分析的地理空间嵌入学习集合。此数据集中的每个 10 米像素都是一个 64 维表示形式，或“嵌入向量”，用于编码单个日历年内各种地球观测仪器和数据集在相应像素及其周围测量的地表条件的时间轨迹。与波段对应于物理测量的传统光谱输入和指数不同，嵌入是特征向量，以不太直观但更强大的方式总结了多源、多模态观测结果之间的... 简介Google Satellite Embedding 数据集是一个全球性的、可用于分析的地理空间嵌入学习集合。此数据集中的每个 10 米像素都是一个 64 维表示形式，或“嵌入向量”，用于编码单个日历年内各种地球观测仪器和数据集在相应像素及其周围测量的地表条件的时间轨迹。与波段对应于物理测量的传统光谱输入和指数不同，嵌入是特征向量，以不太直观但更强大的方式总结了多源、多模态观测结果之间的...
- 在当代的许多工业场景中，人脸识别技术的应用越来越广泛，比如刷脸支付、门禁闸机、身份验证等日常生活中的应用都依赖于先进的机器学习和计算机视觉技术。那么这些人脸识别系统是如何在这些设备上实现的？是否依然是过去的模板匹配或者 SIFT 特征点检测呢？答案是，现在的主流技术已经普遍转向了深度学习，尤其是基于卷积神经网络（CNN）等架构的深度学习模型。 传统方法的局限性与深度学习的优势早期的人脸识别技... 在当代的许多工业场景中，人脸识别技术的应用越来越广泛，比如刷脸支付、门禁闸机、身份验证等日常生活中的应用都依赖于先进的机器学习和计算机视觉技术。那么这些人脸识别系统是如何在这些设备上实现的？是否依然是过去的模板匹配或者 SIFT 特征点检测呢？答案是，现在的主流技术已经普遍转向了深度学习，尤其是基于卷积神经网络（CNN）等架构的深度学习模型。 传统方法的局限性与深度学习的优势早期的人脸识别技...
- 一、从 11 倍速到百万 token：NSA 如何重新定义大模型长文本处理能力？在 ACL 2025 的颁奖典礼上，一篇来自 DeepSeek 与北京大学联合团队的论文《Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention》脱颖而出，斩获最佳论文奖。在投稿量翻倍至 8360 篇的激烈... 一、从 11 倍速到百万 token：NSA 如何重新定义大模型长文本处理能力？在 ACL 2025 的颁奖典礼上，一篇来自 DeepSeek 与北京大学联合团队的论文《Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention》脱颖而出，斩获最佳论文奖。在投稿量翻倍至 8360 篇的激烈...
- 基于深度学习的YOLO框架的城市道路损伤检测与评估项目系统【附完整源码+数据集】 背景随着城市化进程的加速，城市道路损伤问题日益严重。道路的裂缝、坑洼、井盖移位等问题不仅影响行车安全，也影响市民的出行体验。传统的人工巡检方式费时费力，且容易忽视细节。为了提升道路检测的效率与准确性，基于深度学习的智能检测系统应运而生。在众多深度学习算法中，YOLO（You Only Look Once）因其... 基于深度学习的YOLO框架的城市道路损伤检测与评估项目系统【附完整源码+数据集】 背景随着城市化进程的加速，城市道路损伤问题日益严重。道路的裂缝、坑洼、井盖移位等问题不仅影响行车安全，也影响市民的出行体验。传统的人工巡检方式费时费力，且容易忽视细节。为了提升道路检测的效率与准确性，基于深度学习的智能检测系统应运而生。在众多深度学习算法中，YOLO（You Only Look Once）因其...
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