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论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

详细说明代表性DL架构：卷积神经网络（CNN）、U-形神经网络（U-Net）和

superace7911·2025-02-25 15:50

Chatbox AI + grok-beta大模型秒杀GPT4.0（部署属于您自己的本地AI大语言模型聊天系统）

ChatboxAI客户端应用3.ChatboxAI配置grok-beta大模型4.实现聊天5.讨论ChatboxAI+grok-beta大模型秒杀GPT4.0（部署属于您自己的本地AI大语言模型聊天系统）马斯克X-AI

YeatsCode·2025-02-25 14:10

【PyTorch】torch.nn.Conv1d 类：一维卷积层（处理一维数据的卷积运算）

torch.nn.Conv1d是PyTorch中的一维卷积层，用于处理一维数据的卷积运算，常用于时序数据、音频信号、文本等的处理。

彬彬侠·2025-02-25 13:00

深度学习入门篇--来瞻仰卷积神经网络的鼻祖LeNet

B站视频讲解:深度学习入门篇:使用pytorch搭建LeNet网络并代码详解实战前言大家在学习神经网络的时候肯定会有这样的感受,有很多的文章和视频,有的文章也很好,但是总是不成体系,总是学起来东一榔锤,西一棒槌的,在这种情况下,我会给大家更新深度学习系列的技术文章,轮椅级持续更新技术干货,别问为什么是轮椅级,因为保姆级已经过时了!前置基础知识储备:python/pytorch/神经网络基础知识概念

智算学术·2025-02-25 00:31

YOLOv12：以注意力为中心的物体检测

相比以往的YOLO模型，YOLOv12摒弃了传统基于卷积神经网络（CNN）的结构，采用了全新的方法，融合了自注意力机制和高效的网络架构优化，提供了一个高精度、低延迟的实时目标检测模型。

那雨倾城·2025-02-24 23:21

基于Python开发的使用多个单视图特征融合的基于图卷积网络（GCN）的肺结节检测系统的示例

以下是一个基于Python开发的使用多个单视图特征融合的基于图卷积网络（GCN）的肺结节检测系统的示例。我们将使用PyTorch和torch_geometric库来实现图卷积网络，并模拟数据进行演示。

go5463158465·2025-02-24 20:06

Profinet 转 EtherNet/IP 如何解锁西门子 1500 与罗克韦尔 PLC 通讯潜能

Profinet转EtherNet/IP如何解锁西门子1500与罗克韦尔PLC通讯潜能一、项目背景在某大型自动化生产车间内，生产架构呈现多元化。

捷米特研发一部·2025-02-24 20:35

浅显介绍图像识别的算法卷积神经网络（CNN）中的激活函数

激活函数的作用激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，其主要作用包括但不限于以下几点：引入非线性：如果没有激活函数或仅使用线性激活函数，无论神经网络有多少层或多复杂，整个模型仍然只能表达线性映射。这意味着它无法学习和表示数据中的复杂模式。通过使用非线性的激活函数，如ReLU（修正线性单元）、Sigmoid、Tanh等，可以赋予神经网络学习复杂函数的能力。决定神经元是否被激活：激活函数根据输入信号

cjl30804·2025-02-24 15:31

格雷厄姆的价格与价值区分：市场先生的教训

格雷厄姆的价格与价值区分：市场先生的教训关键词：格雷厄姆，价格与价值，市场先生，价值投资，内在价值，安全边际，投资策略摘要：本文深入探讨了格雷厄姆的价值投资理论，重点分析了价格与价值的区分方法，结合市场先生的比喻

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-24 15:58

深度学习（5）-卷积神经网络

我们将深入理解卷积神经网络的原理，以及它为什么在计算机视觉任务上如此成功。我们先来看一个简单的卷积神经网络示例，它用干对MNIST数字进行分类。

yyc_audio·2025-02-24 14:26

深度学习（2)-深度学习关键网络架构

关键网络架构深度学习有4种类型的网络架构：密集连接网络、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer。

yyc_audio·2025-02-24 14:26

生成对抗网络(GAN)：从概念到代码实践(附代码)

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章

全栈你个大西瓜·2025-02-23 21:19

MTCNN 人脸检测技术揭秘：原理、实现与实战(附代码)

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章

全栈你个大西瓜·2025-02-23 21:18

神经网络可视化工具

11款神经网络可视化工具，组会汇报、论文插图、科研学术必备01TensorSpace可以在网页上直接使用，是一种3D模型展示神经网络，适合给初学者或者科普的时候展示时使用，非常的直观，并且每一层的卷积层都可以展开

G鲲鹏展翅Y·2025-02-23 18:58

人工智能：从基础到前沿

2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络（CNN）4.4循环神经网络

顾漂亮·2025-02-23 12:15

边缘计算与联邦学习驱动医疗影像特征工程优化

该框架以卷积神经网络为核心，结合多阶段数据预处理流程（包括噪声抑制、模态对齐及标准化处理），实现跨设备医疗影像的特征表示统一化。在模型

智能计算研究中心·2025-02-23 11:40

中医脉象数字化应用

1.脉象形成的原理中医认为脉象的形成与心脏的搏动、心气的盛衰、脉道的通利以及气血的盈亏等因素密切相关。心脏的搏动是脉象形成的动力基础，心气充沛则心脏搏动有力，脉象和缓有力；脉道是气

deepdata_cn·2025-02-23 09:54

Python中常见库 PyTorch和Pydantic 讲解

它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）、生成对抗网络（GAN）等。

爱丫爱·2025-02-22 23:40

【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式有哪些？？让我们一起看看！

【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…文章目录【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索...前言：1.串联（Concatenation

985小水博一枚呀·2025-02-22 22:59

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法（附Tensorflow框架下的代码）

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）三种强大的技术，通常用于时序数据的回归预测问题。

Jason_Orton·2025-02-22 20:08

Python：实现 PyTorch 中训练自定义卷积神经网络模型(CNN)并导出模型为 ONNX 格式，同时使用 ONNX Runtime 进行推理

本文将介绍如何使用PyTorch训练一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，并将训练好的模型导出为ONNX格式，之后使用ONNXRuntime在Python中加载并进行推理。

煤炭里de黑猫·2025-02-22 16:40

RepVGGBlock实现

本文将要介绍的RepVGG（Re-parameterizedConvolutionalNeuralNetwork）是一种通过重新参数化技术将复杂的神经网络结构转换为简单的卷积层的方法。

武乐乐~·2025-02-22 13:45

K8S下redis哨兵集群使用secret隐藏configmap内明文密码方案详解

#作者：朱雷文章目录一、背景环境及方案说明1.1、环境说明1.2、方案一：使用配置文件设置密码1.3、方案二：使用args的命令行传参设置密码二、redissecretconfigmapdeployment

磐基Stack专业服务团队·2025-02-22 11:00

适用于复杂背景的YOLOv8改进：基于DCN的特征提取能力提升研究

文章目录1.YOLOv8的性能瓶颈与改进需求1.1YOLOv8的优势与局限性1.2可变形卷积（DCN）的优势2.DCN在YOLOv8中的应用2.1DCN的演变与YOLOv8的结合2.2将DCN嵌入YOLOv8

向哆哆·2025-02-22 10:20

AI绘画Stable Diffusion｜进阶篇图片复现AnimateDiff动画插件基础教程

今天，我将为大家揭示如何使用lora包来创造出具有高度真实感和质感的金克

设计师阿威·2025-02-22 06:21

深度学习-123-综述之AI人工智能与DL深度学习简史1956到2024

1940-1960年代)1.3多层感知器MLP(1960年代)1.4反向传播(1970-1980年代)1.5第二次黑暗时代(1990-2000年代)1.6深度学习的复兴(21世纪末至今)1.6.1CNN卷积神经网络

皮皮冰燃·2025-02-22 04:07

马斯克传 - 第一章解析：天才的早期塑造

马斯克传-第一章解析：天才的早期塑造目录引言1.家族背景分析2.成长轨迹分析：一个天才的蜕变之路3.性格特征分析4.环境影响分析5.关键影响因素6.核心启示7.延伸思考8.底层机制解析9.马斯克给我们的成长秘籍引言想象一个

Yage520·2025-02-22 04:04

马斯克发布的Grok3如何,大家如何评价

马斯克发布的Grok3在技术界引起了广泛关注和讨论。

魔王阿卡纳兹·2025-02-22 01:30

深度学习模型的全面解析：技术进展、应用场景与未来趋势

这些模型可以根据其结构和应用场景被分为不同的类别，包括但不限于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）和Transformer模型等。

阿尔法星球·2025-02-21 22:03

adeepSeek 使用指南与资源分享

根据卡兹克的分享，DeepSeek的提示词技巧在于简洁明了，避免过度复杂的指令1

·2025-02-21 19:14

UNet：UNet的损失函数与优化器_2024-07-24_07-32-39.Tex

UNet：UNet的损失函数与优化器UNet简介UNet的架构UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络架构，由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox

chenjj4003·2025-02-21 16:46

Vision Transformer图像分类实现

与传统的卷积神经网络(CNN)不同，ViT将图像分割成多个小块（patches），并将这些小块视为序列输入到Transformer中。

reset2021·2025-02-21 16:13

马斯克-全球最大算力集群-grok3效果任何

就在刚刚，科技界巨头埃隆・马斯克正式揭晓了x.AI旗下的最新力作——Grok3。一经发布，Grok3便凭借其卓越表现，被赞誉为全球范围内最具智慧与力量的人工智能。

数据分析能量站·2025-02-21 03:39

Vision Transformer（ViT）：用 Transformer 颠覆图像识别

VisionTransformer（ViT）：用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）长期以来一直是图像识别任务的主流架构。

金外飞176·2025-02-20 19:36

《道德经》里的职场智慧，远比你想象的还要强大！

“上善若水，水善利万物而不争。”这句话暗藏着深刻的智慧！水，看似柔弱，却能穿透岩石；看不见摸不着，却能适应任何形状的容器。更神奇的是，水从不争斗，却无处不在，滋养万物！职场启示：不争，不是无能！

Yage520·2025-02-20 15:55

改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入 Dynamic Snake Convolution | 动态蛇形卷积

改进YOLO系列：动态蛇形卷积（DynamicSnakeConvolution，DSC）简介YOLO系列目标检测算法以其速度和精度著称，但对于细长目标例如血管、道路等，其性能仍有提升空间。

wei子·2025-02-20 14:48

马斯克的Grok-3：技术突破与行业冲击的深度解析

一、技术架构与核心突破超大规模算力集群Grok-3基于xAI自研的Colossus超级计算机训练完成，搭载20万块英伟达H100GPU，累计消耗2亿GPU小时，算力投入是前代Grok-2的10倍48。这一规模远超行业平均水平，例如中国团队DeepSeek-V3的算力消耗仅为Grok-3的1/2634。技术挑战：团队在122天内完成首期10万块GPU部署，克服了散热、电力供应等工程难题1。思维链推理

♢.＊·2025-02-20 14:15

动态蛇形卷积（DySnakeConv）在YOLOv8检测头中的应用与优化-分割性能的提升【YOLOv8】

专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录动态蛇形卷积（DySnakeConv）在YOLOv8检测头中的应用与优化-分割性能的提升

步入烟尘·2025-02-20 14:44

图像识别与应用

图像识别作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展，其中卷积神经网络（CNN）功不可没。

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 13:10

动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践：提高目标识别与定位精度

文章目录动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践：提高目标识别与定位精度1.什么是动态蛇形卷积？

向哆哆·2025-02-20 13:07

智享AI直播三代系统，马斯克旗下AI人工智能直播工具,媲美DeepSeek！

智享AI直播三代系统，马斯克旗下AI人工智能直播工具,媲美DeepSeek！在科技飞速发展的当下，人工智能正以前所未有的态势重塑着各个行业的格局。

V__17671155793·2025-02-20 11:21

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

从代码到专利：如何用自注意力机制实现高效序列转换？——深度解析Google的Transformer架构

在传统的序列转换任务（如机器翻译、语音识别等）中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是常用的模型架构。然而，这些模型存在以下问题：

CodePatentMaster·2025-02-19 21:53

Winograd 算法原理推导和python程序

一、算法背景Winograd算法是一种用于高效计算卷积的算法，其核心思想是通过减少乘法运算的次数来提高卷积计算的效率。

weixin_47696437·2025-02-19 21:49

马斯克发布新一代大模型Grok 3：算力支撑下的 AI 跃进

北京时间2025年2月18日，特斯拉创始人埃隆・马斯克旗下的人工智能公司xAI正式发布了最新一代大模型——Grok3，在全球AI竞争白热化阶段，这无疑给全球AI市场带来了新的变局和挑战。

·2025-02-19 20:16

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

·2025-02-19 20:45

Golang 面试题

Go使用M:N调度模型，将多个Goroutine映射到少量的操作系统线程上，从而高效利

ox0080·2025-02-19 15:37

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5

岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

arXiv每日推荐-3.4：语音/音频每日论文速递

arXiv每日学术速递)【1】SELD-TCN:SoundEventLocalization&DetectionviaTemporalConvolutionalNetworks标题：SELD-TCN：基于时间卷积网络的声音事件定位与检测作者

sapienst·2025-02-19 09:16

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