IEEE论文的含金量在学术界被广泛认可，这主要体现在以下几个方面：学术价值：IEEE论文的学术价值体现在其研究内容的深度和广度上。这些论文通常涉及前沿的科学技术问题，提出创新性的理论、方法或实验结果。

YOLOv4介绍YOLOv4是YOLO系列的第四个版本，继承了YOLOv3的高效性，并通过大量优化和改进，在目标检测任务中实现了更高的精度和速度。

换个角度，有些深度地去思考和看待问题。4.我欣赏自己的的灵

上文提到考虑全局的后端优化计算量非常大，因此在计算增量方程时，借助H矩阵的稀疏性加速运算。但是随着时间的推移，累积的相机位姿和路标数量还是会导致计算量过大，以上一节的示例代码数据为例：16张图像，共提取到22106个特征点，这些特征点共出现了83718次。对于一个20Hz更新速度，上述的数据量甚至还不到1s的内容，因此在求解大规模定位建图问题时，一定要控制BA的规模。这里主要有两种解决思路：（1）

机器视觉是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。

建议一：警惕成为过专过深的筒仓人，要成为既有专业深度，又能与多专业对接的hub人。原来我们所入职的企业，商业模式相对稳定，各个岗位分工明确，需要的是职能相对专一、业务精深的螺丝钉。

引言过拟合是深度学习模型在训练过程中常遇到的挑战。过拟合会导致模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：2890标注数量(xml文件个数)：2890标注数量(txt文件个数)：2890标注类别数：5标注类别名称:["broke","circle","good","lose","uncovered"]每个类别标注的框数：br

引言深度强化学习结合了强化学习与深度学习的优势，通过智能体与环境的交互，使得智能体能够学习最优的决策策略。深度强化学习在自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域表现出色，推动了人工智能的快速发展。

微软云技术深度解析与实战案例在云计算的浪潮中，微软Azure凭借其强大的技术实力和丰富的服务种类，成为了众多企业和开发者首选的云服务平台。

引言在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。

探索POSTECH-CVLab的PointTransformer:重塑3D点云处理的新篇章在计算机视觉和深度学习领域中，3D点云处理是一个至关重要的环节，因为它能够帮助我们理解复杂环境中的三维结构。

深度融合未来——DI-Fusion：开启在线三维重建新篇章在三维世界探索的前沿，一项名为DI-Fusion的技术正悄然掀起一波科技浪潮。

后来大家觉得我得跟摇滚还有嘻哈分开，我是走深度内涵的。所以之后的民谣变成了，“我知道我很穷，妹子那你愿不愿意跟我走？还是算了吧，他能给你更好的物质生活，我们要不就做个露水情人天亮就分开？

多模态大模型：技术原理与实战ChatGPT的诞生作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进

文章目录一、图像形态学二、图像形态学的基本概念三、形态学操作的主要类型四、代码实现1.图像腐蚀2.图像膨胀3.开运算-先腐蚀后膨胀4.闭运算-先膨胀后腐蚀5.梯度运算6.顶帽与黑帽五、总结一、图像形态学图像形态学是数学中研究形状、结构和变换的一个分支，在图像处理领域，它主要用于描述和分析图像中的形状和结构。图像形态学通过操作图像中的形状和结构元素（也称为内核或模板），来实现图像的分析、增强、去噪和

一、GhostNet论文论文地址：1911.11907.pdf(arxiv.org)二、GhostNet结构GhostNet是一种高效的目标检测网络，具有较低的计算复杂度和较高的准确性。

模型轻量化加速是深度学习领域的重要研究方向，旨在减小模型的体积和计算复杂度，从而提高在资源受限设备上的运行效率，模型参数量在轻量化加速中扮演着至关重要的角色。

MindSpore是一种适用于端边云场景的新型开源深度学习训练/推理框架。从字面理解，MindIE和MindSpore都能做推理，区别在哪？MindIE未开源，MindSpore已开源，原因是啥？

无人车搭载无人机技术，是近年来智能交通与无人机技术深度融合的产物，旨在通过集成两者的优势，实现更加灵活、高效的作业能力。

给我们带来了视觉的享受,他们沉迷于世俗的生活，整天奔波忙碌，忽略了生活中最美好的风景。让我们停留在街道边，做一个风景的观赏者。

博主档案：广东某985本硕，SCI顶刊一作，深耕深度学习多年，熟练掌握PyTorch框架。

其独特的视角和高度，能够拍摄到地面难以捕捉的壮丽景色，为观众带来震撼的视觉效果。

教育科学学院21预理4班黄光建落下的花瓣它是遗憾的，然而它却可以化为肥料，孕育大地；折翅的百灵是遗憾的，然而它却可以唱出动人的音符；丧失视觉、听觉的海伦凯勒她是遗憾的，然而她的作品让世人震惊；断臂的维纳斯是遗憾的

括号嵌套层数是指在一个字符串中，以左括号“(”和右括号“)”形成的括号对的最大嵌套深度。输入描述一行两个整数n,r(1≤r≤n≤105)n,r(1≤r≤n≤10^5)n,r(1≤r≤n≤105)。

深度学习项目实践——qq聊天机器人（transformer）（二）配置环境与部署上一节我们讲解了qq聊天的原理和qq机器人的框架以及运行流程，这一节我们来讲怎么配置环境，部署qq机器人。

自从觉得应该多写深度文章时，就发现自己有时已经跟不上内容的更新了。于是开始调整自己的内容版块，比如加了自己的读书笔记。

版本匹配指南：PyTorch版本、Python版本和pytorch_lightning版本的对应关系欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地！

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2406.14239代码地址：https://github.com/LilianHollard/LeYOLO/tree/main在深度神经网络中，计算效率对于目标检测至关重要

微软刚刚发布了Phi3.5系列模型，一个小型模型("Mini")、一个混合模型("MoE")和一个视觉模型。

Phi-3.5-vision则是一款多模态AI模型，能够同时处理文本和视觉输入。

大部分的深度学习就是在不断的调整超参数，或者在决定网络架构，改变学习率等等。

2、deep_ocr_workflow在深度学习中，只有一篇例子关于OCR就是这一篇，文中介绍了深度OCR模型的建立与使用（如果使用过计量模型的可以较好理解，就是建立模型→设置参数→导入图片→进

摘要：本文深入探讨了RabbitMQ这一开源消息代理的各个方面，包括其架构设计、工作原理、关键特性如延迟消息、死信队列、高可用性、消费限流、去重策略、消息持久化和事务性操作等。旨在为开发者和架构师提供全面的RabbitMQ知识，以助其在分布式系统中有效利用该技术。关键词：RabbitMQ,消息队列,分布式系统,延迟消息,死信队列,高可用性,消费限流,消息持久化,事务性操作一、引言在当今复杂的分布式

智能家居作为现代科技与生活深度融合的产物，其产品设计不仅关乎技术实现，更需考虑用户体验、市场需求及未来发展趋势。下面，天行健六西格玛顾问将详细阐述如何在智能家居产品设计流程中有效应用TRIZ技术。

代码说明代码主要是一个用来演示如何使用Detectron2进行目标检测的脚本。它可以从摄像头或视频文件中读取图像，并应用指定的配置文件进行目标检测。

尽管VitePress提供了丰富的默认主题，但在某些情况下，我们可能需要对其进行更深入的定制以满足特定的视觉需求。

开源项目教程：ServerlessDevTools深度指南sls-dev-toolsDevToolsfortheServerlessWorld-Issues,PRsand⭐️welcome!

AI编程工具的选择和使用，主要取决于具体的项目需求、编程语言、以及AI任务的类型（如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）。

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创新大赛国赛路演：如何准备一份打动人心的路演稿前言了解评委的期望突出项目亮点逻辑清晰，结构合理使用视觉辅助工具练习演讲技巧准备应对问题结语前言  在当今这个快速变化的时代，创新已成为推动社会进步和经济发展的关键动力

Encoder-Decoder的缺陷：Attention机制：Self-Attention机制：Multi-HeadAttention：Transformer结构：图像分类之ViT：图像分类之PyramidViT：目标检测之

文章目录~1.AutoGluon-Multimodal(AutoMM):SuperchargingMultimodalAutoMLwithFoundationModels2.FusionofDomain-AdaptedVisionandLanguageModelsforMedicalVisualQuestionAnswering3.CatLIP:CLIP-levelVisualRecognitio

一味地提升效率，而忽略了金融根本的深度改变，所谓的效率提升只不过是一场闹剧而已。当互联网金融的闹剧退场，人们开始将更多地目光

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问题1(1)解答过程题目要求建立一个基于纯方位无源定位的模型，用来确定某些位置略有偏差的无人机的精确位置。具体来说，编队中位于圆心的FY00无人机和其他两架发射信号的无人机的位置已知，被动接收信号的无人机通过接收到的方向信息（即夹角）来调整自身位置。我们可以通过极坐标系建模，在此过程中利用几何关系和方向信息来确定无人机的位置。整个建模过程包括以下步骤：1.问题几何描述与坐标系定义编队由10架无人机

问题1本问题属于时间序列预测问题，其目标是对未来一段时期内的信息进行预测。因此可以采用基于时间序列的回归模型进行货量预测。具体而言，将首先分析时间序列的性质，然后构建回归模型，最后利用模型对未来30天每天及每小时的货量进行预测。【算法原理】（1）时间序列的性质时间序列实际上是一种随时间变化的连续数据，其特点主要体现在两个方面：趋势性和周期性。趋势性是指时间序列数据在长期内呈现出的增长或减小的趋势，

问题1解答过程1.1螺线运动的基本几何模型板凳龙的舞动路径为等距螺线。螺线是极坐标中一类常见曲线，其特点是半径随角度线性增加。我们可以用以下极坐标方程描述这条螺线：r(θ)=p2πθr(\theta)=\frac{p}{2\pi}\thetar(θ)=2πpθ其中，r(θ)r(\theta)r(θ)是螺线在角度θ\thetaθ处的半径，ppp是螺线的螺距。题目中给定螺距为p=55p=55p=55c

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