- 在计算机视觉领域，SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种用于检测和描述图像中的局部特征的经典算法。David Lowe 在 1999 年提出的 SIFT 算法在很多场景中被广泛应用，特别是在物体识别、拼接、3D 重建等任务中。这一算法的核心在于它能够提取图像中的 keypoint，并将其表示为对尺度和旋转不敏感的特征描述符。然而，SIFT 并不是... 在计算机视觉领域，SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种用于检测和描述图像中的局部特征的经典算法。David Lowe 在 1999 年提出的 SIFT 算法在很多场景中被广泛应用，特别是在物体识别、拼接、3D 重建等任务中。这一算法的核心在于它能够提取图像中的 keypoint，并将其表示为对尺度和旋转不敏感的特征描述符。然而，SIFT 并不是...
- 本文将从原理到实践深入剖析自然语言处理与计算机视觉两大里程碑技术——BERT的Masked LM和YOLO的Anchor Box机制，揭示其如何解决各自领域的核心挑战。 一、BERT的Masked Language Model：语言理解的革命 1. 核心原理Masked LM通过随机掩盖输入文本中的部分词汇（通常15%），强制模型基于上下文预测被掩盖的内容：输入： "The [MASK] s... 本文将从原理到实践深入剖析自然语言处理与计算机视觉两大里程碑技术——BERT的Masked LM和YOLO的Anchor Box机制，揭示其如何解决各自领域的核心挑战。 一、BERT的Masked Language Model：语言理解的革命 1. 核心原理Masked LM通过随机掩盖输入文本中的部分词汇（通常15%），强制模型基于上下文预测被掩盖的内容：输入： "The [MASK] s...
- 在人工智能的广阔领域中，深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）是三大基石，它们各自在图像识别、自然语言处理等众多领域发挥着不可替代的作用。本文将深入探讨这三种神经网络的基本原理、结构特点及应用场... 在人工智能的广阔领域中，深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）是三大基石，它们各自在图像识别、自然语言处理等众多领域发挥着不可替代的作用。本文将深入探讨这三种神经网络的基本原理、结构特点及应用场...
- 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） X = woa_idx;%设置网络参数 %卷积核Nfilter = floor(X(1));%8; %卷积核大小Sfilter = floor(X(2));%5; %丢失因子drops = X(3);%0.025... 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） X = woa_idx;%设置网络参数 %卷积核Nfilter = floor(X(1));%8; %卷积核大小Sfilter = floor(X(2));%5; %丢失因子drops = X(3);%0.025...
- 多智能体协作中的MCP调度框架-从工程实现到智能优化的演进路径随着大语言模型（LLMs）与自主智能体（Autonomous Agents）技术的飞速发展，如何高效地调度多个异构智能体成为了构建复杂任务系统的关键问题。本文介绍一种基于 MCP（Multi-agent Control Plane） 的多智能体编排架构，通过构建统一通信协议、任务接口与资源协调机制，实现智能体之间的高效协同。 一... 多智能体协作中的MCP调度框架-从工程实现到智能优化的演进路径随着大语言模型（LLMs）与自主智能体（Autonomous Agents）技术的飞速发展，如何高效地调度多个异构智能体成为了构建复杂任务系统的关键问题。本文介绍一种基于 MCP（Multi-agent Control Plane） 的多智能体编排架构，通过构建统一通信协议、任务接口与资源协调机制，实现智能体之间的高效协同。 一...
- 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 本课题所用步态数据库： 测试结果如下： 步态能量图 识别率对比 上图识别率含义是： 1.使用0度的数据库进行训练，分别测试0度，45度，90度。 2.使用45度的数据库进行训练，分别测试0度，45度，90度。 3.使用90度的数据库进行训练，分别测试0度，45度，90度。 4.使用0度，45度，90度三种样本混合进行训练，分别测试混合样... 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 本课题所用步态数据库： 测试结果如下： 步态能量图 识别率对比 上图识别率含义是： 1.使用0度的数据库进行训练，分别测试0度，45度，90度。 2.使用45度的数据库进行训练，分别测试0度，45度，90度。 3.使用90度的数据库进行训练，分别测试0度，45度，90度。 4.使用0度，45度，90度三种样本混合进行训练，分别测试混合样...
- 少样本与零样本学习的新支撑—自监督机制的理论基础与实战深度学习已经从最初的多层感知器（MLP）发展出复杂的神经网络体系，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）乃至Transformer架构。但近年来，自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL） 正逐渐成为推动深度学习前沿的新范式。本文将系统回顾从基础网络演进到自监督学习的过程，并通过代码实例展示核心思... 少样本与零样本学习的新支撑—自监督机制的理论基础与实战深度学习已经从最初的多层感知器（MLP）发展出复杂的神经网络体系，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）乃至Transformer架构。但近年来，自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL） 正逐渐成为推动深度学习前沿的新范式。本文将系统回顾从基础网络演进到自监督学习的过程，并通过代码实例展示核心思...
- 【AI大模型入门指南】概念与专有名词详解 （二） 一 、前言当你和聊天机器人聊得天花乱坠时，当你用文字让AI生成精美图片时，当手机相册自动帮你分类照片时 —— 这些看似智能的操作背后，都藏着 AI 大模型的身影。本文将用最接地气的比喻和案例，带新手穿透专业术语的迷雾：从大模型家族，再到模型调教的核心逻辑（如何给模型喂数据、怎么让它瘦身提速）。无论你是对 AI 好奇的小白，还是想梳理知识框架... 【AI大模型入门指南】概念与专有名词详解 （二） 一 、前言当你和聊天机器人聊得天花乱坠时，当你用文字让AI生成精美图片时，当手机相册自动帮你分类照片时 —— 这些看似智能的操作背后，都藏着 AI 大模型的身影。本文将用最接地气的比喻和案例，带新手穿透专业术语的迷雾：从大模型家族，再到模型调教的核心逻辑（如何给模型喂数据、怎么让它瘦身提速）。无论你是对 AI 好奇的小白，还是想梳理知识框架...
- 图神经网络（GNN）是专门处理非欧几里得结构数据（如社交网络、分子结构、知识图谱等图数据）的深度学习框架。其核心优势在于通过消息传递机制动态聚合节点的邻居信息，从而捕捉图的结构依赖关系。以下从非欧几里得数据特性、消息传递机制、图卷积数学原理三个维度展开解析。一、非欧几里得数据与GNN的适配性1. 非欧几里得数据的特性传统欧几里得数据（如图像、文... 图神经网络（GNN）是专门处理非欧几里得结构数据（如社交网络、分子结构、知识图谱等图数据）的深度学习框架。其核心优势在于通过消息传递机制动态聚合节点的邻居信息，从而捕捉图的结构依赖关系。以下从非欧几里得数据特性、消息传递机制、图卷积数学原理三个维度展开解析。一、非欧几里得数据与GNN的适配性1. 非欧几里得数据的特性传统欧几里得数据（如图像、文...
- 面向通用智能的推理Agent-从规划到自适应执行的技术路径随着深度学习和大语言模型的发展，AI 推理正从“感知智能”迈向“认知智能”。推理能力，作为人类智能的核心特征之一，是通用人工智能（AGI）实现的关键。本篇文章将深入探讨当前AI推理的理论框架、技术突破，并以代码案例展示推理模型的实现雏形。 一、AI推理的本质与挑战推理（Reasoning）是指基于已有知识，得出新结论的能力。在AI领... 面向通用智能的推理Agent-从规划到自适应执行的技术路径随着深度学习和大语言模型的发展，AI 推理正从“感知智能”迈向“认知智能”。推理能力，作为人类智能的核心特征之一，是通用人工智能（AGI）实现的关键。本篇文章将深入探讨当前AI推理的理论框架、技术突破，并以代码案例展示推理模型的实现雏形。 一、AI推理的本质与挑战推理（Reasoning）是指基于已有知识，得出新结论的能力。在AI领...
- 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印)2.算法运行软件版本matlab2022a/matlab2024b 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）%设置网络参数 lgraph=func_layers2(Dims,Dimso,X); %参数设置options = trainingOptions("adam",... 'Ini... 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印)2.算法运行软件版本matlab2022a/matlab2024b 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）%设置网络参数 lgraph=func_layers2(Dims,Dimso,X); %参数设置options = trainingOptions("adam",... 'Ini...
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- 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) GRNN与GA-GRNN对比： 测试1（两个算法均识别正确）：测试2（GA-GRNN识别正确，GRNN识别错误）：测试3（两个算法均识别正确）：2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） function y = func_feature2(image); %HOG函数参数FX_Nu... 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) GRNN与GA-GRNN对比： 测试1（两个算法均识别正确）：测试2（GA-GRNN识别正确，GRNN识别错误）：测试3（两个算法均识别正确）：2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） function y = func_feature2(image); %HOG函数参数FX_Nu...
- TinyML（微型机器学习）是一种将机器学习能力引入资源受限的边缘设备（如微控制器和物联网设备）的技术。与依赖云端计算的传统方法不同，TinyML通过算法优化、模型压缩和量化技术，在低功耗设备上实现实时智能决策。ESP32作为一款集成Wi-Fi和蓝牙功能的微控制器，凭借其强大的处理能力和低功耗特性，成为TinyML应用的理想平台。 TinyML（微型机器学习）是一种将机器学习能力引入资源受限的边缘设备（如微控制器和物联网设备）的技术。与依赖云端计算的传统方法不同，TinyML通过算法优化、模型压缩和量化技术，在低功耗设备上实现实时智能决策。ESP32作为一款集成Wi-Fi和蓝牙功能的微控制器，凭借其强大的处理能力和低功耗特性，成为TinyML应用的理想平台。
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