深度学习-分割论文

MONAI 1.4新版本发布，抢先体验MAISI扩散模型以及VISTA交互式分割模型

MONAI1.4新版本发布，抢先体验MAISI扩散模型以及VISTA交互式分割模型上周，MONAI发布了备受期待的1.4版本，这是时隔一年的重大更新。
Tina姐·2025-02-19 23:38

深度学习torch之19种优化算法（optimizer）解析

提示：有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法，包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam
@Mr_LiuYang·2025-02-19 23:06

TotalSegmentator：一站式医学影像分割工具

TotalSegmentator：一站式医学影像分割工具TotalSegmentatorToolforrobustsegmentationof>100importantanatomicalstructuresinCTimages
柯江同·2025-02-19 23:34

️ 总览：TotalSegmentator - 医学影像分割的革新者

️总览：TotalSegmentator-医学影像分割的革新者TotalSegmentatorToolforrobustsegmentationof>100importantanatomicalstructuresinCTimages
金斐茉·2025-02-19 23:34

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架
计蕴斯Lowell·2025-02-19 23:04

从零到入门：人工智能学习路径全解析

对于初学者而言，建立正确的认知框架至关重要：1.技术图谱解析：机器学习（ML）：AI的核心驱动力，使计算机具备从数据中学习的能力深度学习（DL）：基于神经网络的进阶技术，擅长处理图像、语音等
这题有点难度·2025-02-19 21:24

书籍-《机器人与智能自主系统：技术与应用（论文版）》

RashmiPriyadarshini，RamMohanMehra，AmitSehgal，PrabhuJyotSingh出版：CRCPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器人与智能自主系统：技术与应用（论文版
·2025-02-19 20:18

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
·2025-02-19 20:45

AI技术在音乐产品中有哪些应用场景？

随着深度学习算法的出现、大数据和5G技术的成熟，AI人工智能已逐渐融入我们的生产生活中，在教育、医疗、政务办公、城市管理等多个方面发挥作用。
·2025-02-19 20:42

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法，省去了大量的推理过程，重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的
Bin二叉·2025-02-19 19:37

2.19 图像技术识别与应用

-局限性：只能表示由一条直线分割的空间，无法处理线性不可分问题（如异或门）。2.多层感知机（MLP）：-通过引入隐藏层和激活函数来解决感知机的局限性。
不要不开心了·2025-02-19 19:04

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点，适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架，帮助你根据项目需求选择最合适的工具。
木觞清·2025-02-19 18:59

分割回文串 II

给定一个字符串s，将s分割成一些子串，使每个子串都是回文串。返回符合要求的最少分割次数。示例:输入:“aab”输出:1解释:进行一次分割就可将s分割成[“aa”,“b”]这样两个回文子串。
二次元憨批·2025-02-19 16:49

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-DETR（DEtection TRansformer）—— 基于 Transformer 的端到端目标检测

论文：End-to-EndObjectDetectionwithTransforme
IT古董·2025-02-19 16:12

hive—常用的函数整理

1、size(split(...))函数用于计算分割后字符串数组的长度1）实例：由客户编号列表计算客户编号个数--数据准备withtmp_test01as(select'tag074445270'tag_id
风子~·2025-02-19 15:08

系统软件架构设计师--学习规划

www.ruankao.org.cn考试时间：5月25~28日11月09~12日考试科目：科目一：综合知识【总分75】考试时间：8:30-11:00客观题：75空单选题(最长作答时长150分钟)最好是控制在120分钟做完科目三：论文写作
杰尼龟的知识花园·2025-02-19 15:07

基于微信小程序的电影院订票选座系统的设计与实现，SSM+Vue+毕业论文+开题报告+任务书+指导搭建视频

本系统包含用户、管理员两个角色。用户角色：注册登录、查看首页电影信息推荐、查看电影详情并进行收藏预定、查看电影资讯、在线客服、管理个人订单等。管理员角色：登录后台、管理电影类型、管理放映厅信息、管理电影信息、管理用户信息、管理订单等。运行环境jdk8+mysql+IntelliJIDEA+maven3+微信开发者工具项目技术Spring+SpringMvc+Mybatis+html+css+js+
初尘屿风·2025-02-19 15:37

【系统架构设计师】论文模板样例：论软件系统架构风格

更多内容请见：备考系统架构设计师-核心总结索引文章目录范文一：论软件系统架构风格范例摘要正文收尾范文一：论软件系统架构风格系统架构风格（SystemArchitectureStyle）是描述某一特定应用领域中系统组织方式的惯用模式。架构风格定义了一个词汇表和一组约束，词汇表中包含一些构件和连接件类型，而这组约束指出系统是如何将这些构件和连接件组合起来的。软件系统架构风格反映了领域中众多软件系统所共
数据知道·2025-02-19 15:06

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

医学顶会 MICCAI‘24 | COVID19 至肺炎：使用 CNN Transformer 位置感知特征编码网络对多区域肺部严重程度进行分类

本文内容只为星球内部成员学习和学术交流，请勿用作他用论文信息题目：COVID19toPneumonia:MultiRegionLungSeverityClassificationusingCNNTransformerPosition-AwareFeatureEncodingNetworkCOVID19
小白学视觉·2025-02-19 14:24

机器学习:决策树

它通过将数据按特征值进行分割，最终做出预测。与线性模型不同，决策树能够自动识别重要的特征，并根据数据情况生成复杂的决策规则。
小源学AI·2025-02-19 14:22

机器学习:支持向量机

基本概念1.什么是支持向量机支持向量机是一种二分类模型,在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用,主要用于解决数据分类问题,它的目的是寻找一个超平面对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化(也就是数据集的边缘点到分界点的距离
小源学AI·2025-02-19 13:18

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境本文部署的环境前提为电脑上新装的Ubuntu18.04并且没有联网，一切所需的软件均通过离线包安装，旨在模拟实际项目部署中的过程，文章中提及的资源文件在文章最底部
高次超静定的人·2025-02-19 13:46

本地部署Deepseek：从零开始，打造你的私人AI助手！

简单来说，Deepseek是一个基于深度学习的AI模型，它可以帮助你完成各种任务，比如自然语言处理、图像识别、数据分析等等。
软件求生·2025-02-19 12:36

arXiv每日推荐-3.4：语音/音频每日论文速递

同步公众号(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：KarimGuirguis,BinYang备注：5pages,3tables,2figures.SubmittedtoEUSIPCO2020链接：
sapienst·2025-02-19 09:16

EMC Symmetrix V-Max：革命者？集大成者？

笔者问了这样一个问题：中高端存储市场上，已经出现了以IBMXIV和3PARInServT系列为代表的横向扩展（scaleout）系统，而SymmetrixDMX-4仍属于纵向扩展（scale-up）系统，（不可分割的
weixin_34067980·2025-02-19 09:16

关于DeepSeek与ChatGPT等模型的原始训练数据

它们都使用了大量的公开互联网文本，包括网页内容、书籍、论文、社交媒体帖子等。这些数据为模型提供了广泛的知识基础和语言理解能力。
月光技术杂谈·2025-02-19 09:44

蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破

小智初学计算机网页AI目录蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破一、蓝耘服务器的技术优势1、高性能计算能力2、可扩展性与高效存储3、绿色节能设计二、DeepSeek：智能算法的引擎1、高效的深度学习训练与推理
Lethehong·2025-02-19 08:36

《大模型应用开发极简入门》随记

术语：自然语言处理（NLP)人工智能（AI）大预言模型（LLM）机器学习（ML)深度学习（DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗，例如：n-gram模型
hoypte·2025-02-19 08:34

情感分析研究综述：方法演化与前沿挑战

abstract1.引言2.模型方法2.1文本情感分析2.1.1文档级情感分类2.1.2句子级情感分类2.1.3方面级情感分类2.2文本情感分析方法2.2.1基于词典的方法2.2.2基于机器学习的方法2.2.3基于深度学习方法
next_travel·2025-02-19 07:32

[论文阅读] SeeSR: Towards Semantics-Aware Real-World Image Super-Resolution

论文如下SeeSR:TowardsSemantics-AwareReal-WorldImageSuper-Resolution[paper][code]二
qianx77·2025-02-19 06:58

Pytorch实现论文之一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络

论文题目：APerturbedConvolutionalLayerandGradientNormalizationbasedGenerativeAdversarialNetwork（一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

Pytorch实现之在LSGAN中结合重建损失

简介简介：这篇论文在LSGAN的基础上结合了重建损失来产生通过传统不良数据检测（BDD）机制的人工测量。这篇博客的主要内容是关于实现了重建损失与LSGAN的结合。
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

Pytorch实现论文：利用推土机距离与梯度惩罚在ACGAN中训练。

论文简介论文：ACWGAN-GPformillingtoolbreakagemonitoringwithimbalanceddata（ACWGAN-GP用于铣削工具断裂监视的数据不平衡数据）出处：RoboticsandComputer-IntegratedManufacturing
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

Pytorch实现论文之三元DCGAN生成RGB图像用于红外图像着色生成

论文题目：InfraredImageColorizationbasedonaTripletDCGANArchitecture（基于三元DCGAN架构的红外图像着色）会议：2017IEEEConferenceonCo
这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 05:50

conda更换环境版本（比如torch版本）

torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA和CUDNN深度学习用显卡训练的时候
挨打且不服66·2025-02-19 03:57

深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线

深度学习作为人工智能领域的核心技术，正深刻改变着诸多行业。PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架，它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。
a小胡哦·2025-02-19 03:27

LLM论文笔记 9: Neural Networks and the Chomsky Hierarchy

Arxiv日期：2022.9.29机构：GoogleDeepMind/Stanford关键词transformer架构原理乔姆斯基体系长度泛化核心结论1.虽然Transformer理论上具有图灵完备性，但在实践中能力受到位置不变性和有限记忆的限制2.Transformer在一些任务中表现较差，例如正则语言任务（如ParityCheck），表明其与Chomsky层级的对齐性不佳3.Transform
Zhouqi_Hua·2025-02-19 02:47

[论文笔记] Cost-Effective Hyperparameter Optimization for Large Language Model Generation 大型语言模型生成推理超参优化

成本效益高的大型语言模型生成推理的超参数优化https://openreview.net/pdf?id=DoGmh8A39OChiWang1,SusanXueqingLiu2,AhmedH.Awadallah11微软研究院，雷德蒙德2史蒂文斯理工学院摘要大型语言模型（LLMs）因其生成能力引发了广泛关注，催生了各种商业应用。使用这些模型的高成本驱使应用构建者在有限的推理预算下最大化生成的价值。本文
心心喵·2025-02-19 02:45

随机梯度下降一定会收敛么？

随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法，在机器学习和深度学习领域应用广泛。
AndrewHZ·2025-02-19 01:36

CVPR2023 Highlight | ECON：最新单图穿衣人三维重建SOTA算法

作者：宁了个宁|来源：计算机视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」可获取论文pdf。添加微信：dddvisiona，备注：三维重建，拉你入群。文末附行业细分群。图1所示。
3Ｄ视觉工坊·2025-02-19 01:36

揭密 scaling laws

ScalinglawsOpenAI在其早期的关于scalinglaws的论文[1]中提出了基础理论，但该文缺乏一些具体的求解过程，且未能在更大规模的模型上进行验证。
deardao·2025-02-19 00:23

大规模GPU集群的进阶之路

它的并行处理能力非常强大，能够同时处理多个任务和数据，因此被广泛用于图形渲染、视频处理、深度学习、科学计算等领域。
卢旗·2025-02-18 23:47

PyTorch `.pth` 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署

PyTorch.pth转ONNX：从模型训练到跨平台部署在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户，你可能熟悉.pth文件，它用于存储训练好的模型。
MO__YE·2025-02-18 23:46

Pytorch实现之SCGAN实现人脸修复

论文题目：SCGAN:GenerativeAdversarialNetworksofSkipConnectionforF
这张生成的图像能检测吗·2025-02-18 23:16

什么是Scaling Laws（缩放定律）；DeepSeek的Scaling Laws

什么是ScalingLaws（缩放定律）ScalingLaws（缩放定律）在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义，以下是相关介绍及示例：定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模（如模型参数数量
ZhangJiQun&MXP·2025-02-18 23:14

PyTorch `.pth` 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署

PyTorch.pth转ONNX：从模型训练到跨平台部署在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户，你可能熟悉.pth文件，它用于存储训练好的模型。
MO__YE·2025-02-18 23:12

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

岗位面向：社招、应届毕业生，所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项：乐于探索AI新工具，善用AI新工具；拥有解读论文的能力，能深入浅出讲解原理；有写代码能力；量子位长期读者。加入我们，你可以获得：
·2025-02-18 22:07

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

岗位面向：社招、应届毕业生，所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项：乐于探索AI新工具，善用AI新工具；拥有解读论文的能力，能深入浅出讲解原理；有写代码能力；量子位长期读者。加入我们，你可以获得：
·2025-02-18 22:06

【生物AI】AI在生物医药研发中的应用：基于深度学习的疾病诊断标志物发现

人工智能（AI），特别是深度学习技术，凭借其强大的数据处理和特征挖掘能力，为疾病诊断标志物的发现带来了新的契机。
Anitalin00·2025-02-18 22:08
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