捕捉

轻量级的注意力网络（LANMSFF）模型详解及代码复现

注意力机制：引入了一种新的注意力机制，能够有效地捕捉图像中的关键特征，提高模型的表达能力。多尺度特
清风AI·2025-02-17 00:02

Manus Xsens Metagloves专用动捕手套

ManusXsensMetagloves新一代手指捕捉XsensMetagloves经过专门开发，可与XsensMVN软件无缝协作。只需点击一下，即可将精确的量子手指跟踪添加到Xsens设置中。
宋13810279720·2025-02-16 23:59

Xsens惯性动捕技术优化人型机器人AI训练流程

惯性动捕技术是一种利用惯性传感器（如加速度计、陀螺仪等）捕捉人体运动数据的方法。相较于光学动捕技术，惯性动捕不受环境光线和空间限制，具有更高的便携性和灵活性。
宋13810279720·2025-02-16 23:29

软件工程实务学习体会与总结

以下是我对这门课程学习的心得体会与总结，主要围绕音乐软件项目的六个关键学习模块展开：软件产品定义：概念的萌芽在软件产品开发的初始阶段，准确捕捉并定义用户需求是构建成功产品的基石，尤其是在音乐软件这一竞争激烈的领域
七安anananan·2025-02-16 15:56

清影2.0（AI视频生成）技术浅析（二）：自然语言处理

2.上下文关联：捕捉文本中词语之间、句子之间
爱研究的小牛·2025-02-15 11:22

利用Infinity Embeddings创建文本嵌入

这些向量能够捕捉文本之间的语义关系，使得在后续的任务（如文本分类、相似度计算等）中非常实用。Infinity嵌入模型是一种能够方便创建高质量文本嵌入的现代工具。
qahaj·2025-02-15 03:16

当 LSTM 遇上 ARIMA！！

ARIMA擅长捕捉线性关系，而LSTM擅长处理非线性和长时间依赖的关系。将ARIMA和LSTM融合，可以充分发挥它们各自的优势，构建更强大的时间序列预测模型。
奋进小青·2025-02-15 00:55

WebP2P+自研回音消除：视频通话SDK嵌入式EasyRTC构建高交互性音视频应用

在这种情况下，扬声器播放的声音更容易被麦克风捕捉，从而导致回声问题显著加剧。这种设计虽然方便用户在免提模式下使用，但也带来了更复杂的音频处理挑战。
Likeadust·2025-02-14 22:10

华为 ADS 3.0 与特斯拉 FSD V12：自动驾驶技术的巅峰对决与未来展望

激光雷达实现环境三维重建和精确测距，在恶劣条件下仍能准确捕捉物体信息；高分辨率摄像头获取视觉信息；毫米波雷达在极端天气下强化对移动物体探测；超声波传感器辅助近距离障碍物检测。
中科宁图·2025-02-14 16:25

上下文扩展技术-详细解释Longformer和BigBird的主要创新；详细说明bert原理，并说一说他的上下文限制是怎么来的

答案LongformerLongformer是为有效处理长文本序列而设计的Transformer模型，它通过结合滑动窗口注意力机制和扩张注意力模式来捕捉局部和远距离的上下文信息，并通过全局注意力来捕捉整个文档的广泛背景和联系
AI生成曾小健·2025-02-14 12:22

R中单细胞RNA-seq分析教程 (6)

原因很直接：目前的单细胞RNA测序技术每次只能捕捉到有限样本的分子状态。为了在多个实验和不同条件下对众多样本进行测量，通常需要对来自不同实验的单细胞RNA测序数据进行联合分析。
·2025-02-13 20:18

搜维尔科技在动作捕捉与动画制作、汽车制造与安全测试、机器人与自动化领域的一些案例

动作捕捉与动画制作领域1.逼真的手部和面部动画制作：动画师施先生利用搜维尔科技代理的Xsens套装、ManusVR手套和Faceware的面部动作捕捉系统，捕捉短片中人物的手部和面部动作，再将数据重新定位到角色骨架上并调整
虚拟现实产品超市·2025-02-13 19:37

从零开始大模型开发与微调：Miniconda的下载与安装

这些模型通过在海量文本数据上进行预训练,能够捕捉到丰富的语义和上下文信息,从而在自然语言处理任务中表现出色。
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-13 18:30

实训项目日志（二）

光学动作捕捉&MotionBuilder中生成fbx文件光学动作捕捉光学式动捕系统基本工作原理光学式动捕VS惯性动捕？
vikend·2025-02-12 22:27

DeepSeek引发的AI思考

例如，金融行业通过其实时数据分析能力，捕捉市场波动中的套利机会，年化收益率提升15%；电商平台则利用用户行为数据优化推荐系统，购买转化率提升30%。这些案例表明，AI正从“工具”演变为
几道之旅·2025-02-12 10:37

GaussianSpeech：音频驱动3DGS Avatar

为了捕捉人类头部的表达性和细节特征，包括皮肤皱褶和更细致的面部动作，文章提出将语音信号与三维高斯散射相结合，以创建逼真且时间上连贯的运动序列。
AIGC探路者·2025-02-12 00:57

DeepSeek图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）基础与实践

与传统的神经网络不同，GNNs能够捕捉节点之间的关系和图的全局结构，广泛应用于社交网络分析、推荐系统、化学分子建模等领域。DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练图神经网络。
Evaporator Core·2025-02-11 20:22

[特殊字符]AI电销系统：解锁销售潜能，引爆业绩狂潮！

它运用深度学习算法，精准捕捉客户每一个细微的意图，让你的销售之旅如虎添翼。‌精准营销，直击客户痛点‌传统电销如同盲人摸象，
lxdh18899777856·2025-02-10 13:00

机器视觉中的3D工业相机核心技术与市场应用

结构光技术利用一系列已知模式的光线（通常是条纹）投射到目标物体上，通过捕捉由物体表面反射回来的光线变形，结合相机的位置
云钥科技·2025-02-10 07:01

无人机目标追踪技术

无人机目标追踪是指通过无人机搭载的传感器和计算系统，实时跟踪和定位特定目标的技术：传感器技术：无人机通常配备摄像头、雷达、激光雷达等传感器，用于捕捉目标的图像和距离信息。
kely117·2025-02-10 02:48

无人机的任务载荷指的是什么？看了这篇文你就明白了！！！

传感器载荷包括但不限于：摄像头和光学传感器：如高分辨率摄像头、红外线航空摄影仪、光学/红外成像设备等，用于精准地捕捉图像和数据信息。
云卓SKYDROID·2025-02-10 02:15

Manus Metagloves Pro精准塑造动作捕捉XR领域未来

ManusMetaglovesPro是一款由Manus推出的动作捕捉数据手套，以下将从其特点、应用场景两方面展开介绍：产品特点•高精度追踪：采用量子跟踪技术，配备毫米级精确的指尖跟踪传感器，可实现高保真手指跟踪
虚拟现实产品超市·2025-02-09 17:41

《Xsens动捕与人形机器人训练》讲座将于1月9日下午2:30在线上召开

Xsens动捕与人形机器人训练》讲座将于1月9日下午2:30在线上召开，本次讲座中来自Xsens的人形机器人与动捕技术专家JeffreyMuller与DennisKloppenburg不仅将就Xsens动作捕捉系统与人形机器人行为训练中的实际应用进行详细讲解
虚拟现实产品超市·2025-02-09 17:11

深度学习之基于多模态融合的商品分类方法研究与实现

传统的商品分类方法主要依赖于单一的文本或图像信息，往往难以准确捕捉商品的全面特征。因此，本项目旨在利用深度学习技术，结合多模态数据融
Q1744828575·2025-02-09 10:54

try...catch和.then().catch()

try...catch：通常用于同步代码.then().catch()：通常用于异步代码区别（捕捉什么样的错误）try...catch1.显式抛出的错误：try{  thrownewError("这是一个显式抛出的错误
xuzhoulong·2025-02-09 10:49

如何制作3d虚拟人物？3d虚拟人物制作有何作用？

3d虚拟人物制作会涉及到人物建模、动作捕捉、表情捕捉、动画设计等多个环节，在建模阶段，会创建出虚拟人物的基本形态和外观，动作捕捉和表情捕捉
huoyingcg·2025-02-06 15:41

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测 基于图像序列分析与主成分分析（PCA）的摔倒检测

通过对视频帧序列的时空特征进行融合，能够更准确地捕捉到摔倒事件的动态变化。步骤：时空特征提取：通过卷积神经网络（CNN）提取每一帧的视频图像特征。
人工智能专属驿站·2025-02-06 09:31

前端大模型入门：编码(Tokenizer)和嵌入(Embedding)解析

Tokenizer将文本转换为模型可处理的数字ID，而Embedding则将这些ID转化为能捕捉语义关系的稠密向量。文章通过具体示例和代码展示了两者的实现方法，帮助读者理解其基本原理和应用场景。
大模型玩家·2025-02-06 03:38

大语言模型应用指南：工作记忆与长短期记忆

早期的语言模型，如N-gram，虽然在一定程度上能够捕捉语言的统计规律，但其无法有效处理语言中的长距离依赖性和复杂结构。
AI天才研究院·2025-02-06 00:51

后半夜看学习资料就安全吗？

前言许多人认为，在后半夜看视频，可以减小被周围人发现的风险，但大数据的监控无处不在，后半夜的各类网络行为也多逃脱不了其精确捕捉。
努力的Kiko君·2025-02-05 14:03

NeuralCF 模型：神经网络协同过滤模型

deep-learning-recommendation-system/tree/main引言NeuralCF模型由新加坡国立大学研究人员于2017年提出，其核心思想在于将传统协同过滤方法与深度学习技术相结合，从而更为有效地捕捉用户与物品之间的复杂交互关系
Lewis@·2025-02-05 13:31

知识图谱检索增强的GraphRAG(基于Neo4j代码实现）

图在表示和存储多样化且相互关联的信息方面具有天然优势，能够轻松捕捉不同数据类型间的复杂关系和属性。而向量数据库在处理这类结构化信息时则显得力不从心，它们更擅长通过高维向量处理非结构化数据。
大模型扬叔·2025-02-05 02:44

GRU是门控循环单元是什么？

与另一种流行的RNN变体LSTM（长短期记忆网络）相比，GRU具有更简单的结构，但同样能够有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系。GRU的主要特点包括：门控机制：GRU通过引入门控机制来控制信息的流动。
无限进步呀·2025-02-04 22:13

基于Opencv读取静态QR码信息并进行窗口展示

，已封装好函数1.引入所需库importcv2importnumpyasnpfrompyzbar.pyzbarimportdecodeimporttkinterastkcv2:OpenCV库，用于视频捕捉和图像处理
陶瓷好烦·2025-02-04 19:54

写给PO二 - 如何利用用户故事驱动价值交付

在Scrum团队中，产品负责人（PO）的角色本质是“价值宣传者”——既要深入用户场景捕捉未被言明的需求，又要在技术可行性与商业目标之间架起桥梁。
何建新(Kris He)·2025-02-04 16:29

什么是大模型？大模型从入门到精通（超详细）看这一篇就够了！！！

这些模型由于其规模庞大，能够捕捉到数据中的复杂模式，因此在自然语言处理（NLP）、计算机
AI产品经理·2025-02-04 15:51

torch.nn.RNN: PyTorch 中的循环神经网络（RNN）模块

2.主要功能torch.nn.RNN可以：处理序列数据，捕捉时间上的依赖关系。支持
彬彬侠·2025-02-04 10:40

传华为2025年新品更新 用上超声波指纹nova上红枫

超声波指纹技术通过超声波脉冲穿透屏幕捕捉指纹的三维信息，实现高精度识别。
2501_90444774·2025-02-04 07:12

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系，因此深度学习中的循环神经网络（RNN）逐渐成为解决这一问题的重要工具。
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

python第六次课----异常处理

如果异常对象没有被处理或捕捉，程序就会执行回溯(Traceback)来终止程序。
心之所向，随风依旧·2025-02-03 18:01

柳暗花明又一村：Seq2Seq编码器解码器架构

传统的机器翻译方法通常依赖于统计模型和规则引擎，难以捕捉语言的复杂性和语义关系。随着深度学习的兴起，Seq2Seq架构为
AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:29

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 Flash Attention

Transformer的核心组件是自注意力(Self-Attention)机制，它允许模型捕捉输入序列中不同位置之间的关系。
kakaZhui·2025-02-02 13:43

人机交互：面部识别_14.面部识别在虚拟现实和增强现实中的应用

通过摄像头捕捉用户的面部图像，使用计算机视觉算法识别出用户的表情，如微笑、惊讶、愤怒等，虚拟角色可
zhubeibei168·2025-02-02 10:24

使用Transformer模型实现股票走势预测：深入解析和实操案例（基于Python和PyTorch）

摘要：本文讨论了Transformer模型在股票市场预测中的应用，突出其自注意力机制在捕捉长期趋势和周期性变化方面的优势。文章详细介绍了模型理论、架构，并分析了其在股价预测中的优势和挑战。
AI_DL_CODE·2025-02-02 09:44

SARIMA介绍

它是ARIMA模型的一种扩展，通过引入额外的参数来捕捉时间序列中的季节性模式。SARIMA模型的基本结构SARIMA模型的基本结构包括以下几个关键组成部分：p：非季节自回归项的阶数，
能源革命·2025-02-01 21:27

不同物体运动方向的检测-python

方法优点适用场景缺点光流法实时性强、支持稠密方向分析视频流中物体整体运动对背景复杂场景鲁棒性差特征点跟踪精确捕捉局部运动特征点明显的物体特征点丢失影响结果帧间差分简单快速，适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测
人工智能专属驿站·2025-02-01 20:49

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（三）Word2Vec

通过Word2Vec，我们可以将单词从一个离散的符号转化为一个稠密的向量（一般是高维的），并且能够捕捉到单词之间的语义关系和相似性。
Blankspace空白·2025-02-01 18:31

pytorch基于GloVe实现的词嵌入

1.GloVe介绍基于词的共现信息（不像Word2Vec使用滑动窗口预测）适合较大规模的数据（比Word2Vec更稳定）学习出的词向量能捕捉语义信息（如类比关系）importtorchimporttorch.nnasnnimp
纠结哥_Shrek·2025-02-01 15:31

python异常捕获

**①捕捉一个异常捕捉一个异常以用0作为除数会得到ZeroDivisionError异常为例，print(1/0)为例程序的持续执行，不因该异常而中止，遂对该异常进行处理，使异常时输出该异常内
字节全栈_PVK·2025-02-01 14:22

自然语言处理-词嵌入 (Word Embeddings)

词嵌入能够捕捉语义信息，使得相似的词在向量空间中具有相近的表示。
纠结哥_Shrek·2025-02-01 09:19
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