- 基于连接感知的实时困倦分类图神经网络 基于连接感知的实时困倦分类图神经网络
- F-GNN的新型检测框架:随机森林增强图神经网络 F-GNN的新型检测框架:随机森林增强图神经网络
- 目标检测:视觉系统中的CNN-Transformer融合网络 目标检测:视觉系统中的CNN-Transformer融合网络
- 轻量图像超分辨率残差网络:Attention与ResNet融合 轻量图像超分辨率残差网络:Attention与ResNet融合
- 通道注意力机制|Channel Attention Neural Network 通道注意力机制|Channel Attention Neural Network
- 基于深度学习的人类行为识别算法研究 基于深度学习的人类行为识别算法研究
- 提高人类活动识别准确性的新方法:空间注意力与遗传算法的结合 提高人类活动识别准确性的新方法:空间注意力与遗传算法的结合
- 基于深度学习的人类活动识别模型研究:HAR-DeepConvLG的设计与应用 基于深度学习的人类活动识别模型研究:HAR-DeepConvLG的设计与应用
- 基于扩散模型的3D内容生成:从数据噪声到物体生成的技术解析 引言随着人工智能生成内容(AIGC)的快速发展,生成式模型特别是扩散模型在2D图像生成领域取得了显著成果。近年来,研究者们也开始将扩散模型应用于3D内容生成,开辟了全新的创作空间。3D内容生成不仅能在虚拟现实、游戏设计、电影制作等领域发挥重要作用,还能够推动数字艺术、建筑设计等行业的发展。本文将深入探讨基于扩散模型的3D内容生成技... 基于扩散模型的3D内容生成:从数据噪声到物体生成的技术解析 引言随着人工智能生成内容(AIGC)的快速发展,生成式模型特别是扩散模型在2D图像生成领域取得了显著成果。近年来,研究者们也开始将扩散模型应用于3D内容生成,开辟了全新的创作空间。3D内容生成不仅能在虚拟现实、游戏设计、电影制作等领域发挥重要作用,还能够推动数字艺术、建筑设计等行业的发展。本文将深入探讨基于扩散模型的3D内容生成技...
- 扩散模型中的扩展网络结构:如何提升生成模型的表达能力扩散模型(Diffusion Models)已经成为近年来生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAEs)之外,最为突出的生成模型之一。随着扩散模型的广泛应用,研究者们开始探索如何进一步提升其生成能力与效率。其中,扩展网络结构(Extended Network Architecture)被认为是一种有效的方法,能够增强模型的表达能力,提... 扩散模型中的扩展网络结构:如何提升生成模型的表达能力扩散模型(Diffusion Models)已经成为近年来生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAEs)之外,最为突出的生成模型之一。随着扩散模型的广泛应用,研究者们开始探索如何进一步提升其生成能力与效率。其中,扩展网络结构(Extended Network Architecture)被认为是一种有效的方法,能够增强模型的表达能力,提...
- DL学习笔记:穿戴设备上的轻量级人体活动识别方法 DL学习笔记:穿戴设备上的轻量级人体活动识别方法
- 1.程序功能描述 基于入侵野草算法的KNN分类优化。其中,入侵野草算法是一种启发式优化算法,它模拟了自然界中野草的扩散与竞争过程。该算法通过一系列的步骤来寻找样板的最优特征,参与KNN的分类训练和测试。2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行(完整程序运行后无水印)3.核心程序for it = 1:Miters it % 更新标准差 sig... 1.程序功能描述 基于入侵野草算法的KNN分类优化。其中,入侵野草算法是一种启发式优化算法,它模拟了自然界中野草的扩散与竞争过程。该算法通过一系列的步骤来寻找样板的最优特征,参与KNN的分类训练和测试。2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行(完整程序运行后无水印)3.核心程序for it = 1:Miters it % 更新标准差 sig...
- Python卷积神经网络(CNN)识别和计数工业零件:深入解析与应用 一、卷积神经网络(CNN)介绍卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种深度学习模型,特别适合处理图像数据。它通过卷积层、池化层和全连接层等结构,能够自动提取图像特征,并进行分类、识别等任务。 二、应用使用场景CNN 在工业零件识别和计数方面有广泛的应用场景,例如:生产线零件检... Python卷积神经网络(CNN)识别和计数工业零件:深入解析与应用 一、卷积神经网络(CNN)介绍卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种深度学习模型,特别适合处理图像数据。它通过卷积层、池化层和全连接层等结构,能够自动提取图像特征,并进行分类、识别等任务。 二、应用使用场景CNN 在工业零件识别和计数方面有广泛的应用场景,例如:生产线零件检...
- Python从0到100(八十九):Resnet、LSTM、Shufflenet、CNN四种网络分析及对比 Python从0到100(八十九):Resnet、LSTM、Shufflenet、CNN四种网络分析及对比
- 强化学习与多任务学习在高级人体活动识别中的融合应用 强化学习与多任务学习在高级人体活动识别中的融合应用
上滑加载中
推荐直播
-
HDC深度解读系列 - Serverless与MCP融合创新,构建AI应用全新智能中枢2025/08/20 周三 16:30-18:00
张昆鹏 HCDG北京核心组代表
HDC2025期间,华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案,本期访谈直播,由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持,华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
回顾中 -
关于RISC-V生态发展的思考2025/09/02 周二 17:00-18:00
中国科学院计算技术研究所副所长包云岗教授
中科院包云岗老师将在本次直播中,探讨处理器生态的关键要素及其联系,分享过去几年推动RISC-V生态建设实践过程中的经验与教训。
回顾中 -
一键搞定华为云万级资源,3步轻松管理企业成本2025/09/09 周二 15:00-16:00
阿言 华为云交易产品经理
本直播重点介绍如何一键续费万级资源,3步轻松管理成本,帮助提升日常管理效率!
回顾中
热门标签