确定性噪声第2页

少样本数值型数据集 | 数据增强

1.噪声注入(NoiseInjection)方法：在原始数据上添加少量的随机噪声，生成新的样本。噪声可以是高斯噪声、均匀分布噪声或其他分布的噪声。

蒜蓉趣多多·2025-03-17 09:23

P=NP问题

以下是对该问题的详细分析：###**1.P与NP的定义**-**P类（PolynomialTime）**：包含所有能在多项式时间内被**确定性图灵机**解决的决策问题。

太翌修仙笔录·2025-03-17 09:48

YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block）

驾驶场景中目标尺度和大小的巨大差异，以及视觉特征不显著且易受噪声干扰的问题，对辅助驾驶系统的安全性构成了潜在威胁。

清风AI·2025-03-16 19:00

秒懂Yarn：从安装到配置的全流程详解

二、Yarn的优势1.速度快2.离线模式3.确定性4.更好的语义化三、安装Yarn1.通过npm安装Yarn2.通过Homebrew安装（适用于macOS）3.通过Chocolatey安装（适用于Windows

洛秋_·2025-03-16 18:59

QAM星形调制解调完整流程

总结五、完整代码链接提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、介绍QAM星形调制的基本概念和特点星形正交幅度调制（Star-QAM）是一种改进的调制技术，通过对星座图的特殊设计，提升了信号的抗噪声性能和频谱

竹夹·2025-03-16 16:40

FastDVDnet：基于深度学习的视频去噪框架

该项目由MatteoTassano开发并维护，旨在提供一种快速且有效的解决方案，以消除视频中的噪声，同时保持图像细节和自然纹理。它利用了时间域的连续性和深层神经网络的力量，确保在

陆可鹃Joey·2025-03-16 07:38

PECL（Positive Emitter-Coupled Logic）电平详解

其核心特性包括高速传输、低噪声、强抗干扰能力，专为高频、高可靠性场景设计。1.电气特性供电电压：典型值：VCC=5V、3.3V（部分器件支持更宽范围）。

美好的事情总会发生·2025-03-15 22:05

Deepseek:物理神经网络PINN入门教程

其核心思想是通过神经网络同时拟合观测数据并满足物理约束，从而解决传统数值方法难以处理的高维、噪声数据或复杂边界条件问题。来源：PINN起源于对传统数值方法局限性的改进需求（如网格生

天一生水water·2025-03-14 23:50

从基础到实践（十四）：LDO的由来与内部结构解析

其无高频噪声的特性，为传感器、射频模块等精密电路提供“无污染”电源，同时集成过流、过热保护，兼顾安全与高效，是便携设备和多电压系统中不可替代的“能源心脏”。一、LDO是什么？

硬件进化论·2025-03-14 09:54

智能体群体决策在投资组合风险控制中的应用

在市场波动和不确定性加剧的背景下，投资者面临着诸多风险，如市场风险、信用风险、流动性风险等。有效的投资组合风险控制能够帮助投资者降低风险、保持资产价值稳定，从而实现长期投资目标。

AI智能涌现深度研究·2025-03-14 05:22

软件或互联网项目中的风险管理怎么做

科学评估风险则需要借助定性与定量相结合的方法，将风险发生的概率与影响程度转化为具体数据，为风险优先级排序提供依据；动态监控调整强调在项目执行过程中实时追踪风险变化，及时启动应急预案，从而确保项目在面对不确定性时

·2025-03-14 00:38

克服 AI 时代的恐惧、不确定性和疑虑

很多人并非不愿意接受变化，而是因为对AI存在“FUD”——即恐惧（Fear）、不确定性（Uncertainty）和疑虑（Doubt）。

·2025-03-14 00:38

基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略

在多组学数据中，通常包括不同层次的生物信息（如基因组、转录组、蛋白质组、代谢组等），这些数据通常存在缺失、噪声或不一致的情况。

m0_65156252·2025-03-13 18:17

神经网络机器学习中说的过拟合是什么意思

换句话说，模型过度学习了训练数据中的细节和噪声，导致其泛化能力（Generalization）下降，无法很好地适应新数据。

yuanpan·2025-03-13 10:46

NLP常见任务专题介绍（3）-垂直领域的聊天机器人搭建详细教程

数据清洗：去除广告、无意义回复等噪声数据，确保数据质量。数据标注：对文本进行意图识别和实体识别的标注，

AI专题精讲·2025-03-13 03:48

【ISP】ISP的pipeline的几种关键算法

1.RawNR（RawNoiseReduction，RAW降噪）用途：对RAW图像进行噪声抑制，减少感光元件（CMOS/CCD）带来的噪声，提高信噪比（SNR）。

白码思·2025-03-13 01:07

PCL 点云迭代加权最小二乘法拟合平面（抑制噪声）

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介受到之前博客的启发（Matlab点云最小二乘法拟合平面（剔除噪声）），我们不仅可以通过剔除一些异常点来拟合更为合适的平面，而且还可以在这个过程中对每个点进行加权来抑制噪声点

大鱼BIGFISH·2025-03-13 01:34

ISP（图像信号处理）算法概述、工作原理、架构、处理流程

黑电平补偿（blacklevelcompensation）、镜头矫正（lensshadingcorrection）、坏像素矫正（badpixelcorrection）、颜色插值（demosaic）、Bayer噪声去除

2401_87555493·2025-03-13 00:02

调整PWM频率与死区时间可以解决电机噪声或共振问题

一、PWM频率调整的作用降低可听噪声原理：PWM频率低于20kHz时，开关噪声会进入人耳可听范围（20Hz-20kHz），导致电机发出“嗡嗡”声。

被风吹走的裤子·2025-03-12 19:28

在整个大模型LoRA微调中，哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果？

加入领域相关的高质量数据，清洗噪声数据（如重复、矛盾样本）。

玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:38

鸿基智启：东土科技为具身智能时代构建确定性底座

在这场革命中，东土科技以自主研发的鸿道Intewell工业操作系统与MaVIEW开发平台，为智能体的“大脑”与“肢体”架起确定性桥梁。具身智能：物理世界的认知革命具身智能（E

一RTOS一·2025-03-12 04:38

卡尔曼滤波算法从理论到实践：在STM32中的嵌入式实现

卡尔曼滤波是一种最优递归估计算法，通过融合预测值（系统模型）与观测值（传感器数据），在噪声干扰环境下实现对系统状态的动态估计。其核

DOMINICHZL·2025-03-11 17:36

CV：傅里叶变换

通过傅里叶变换，我们可以将图像看作是不同频率正弦波的叠加，这有助于分析图像的周期性特征、纹理和噪声等信息。主要概念频域表示幅值谱（MagnitudeSpectrum）：反映了各个频率成分的能量或强度。

壹十壹·2025-03-11 16:26

目标检测项目

·识别图片中有哪些物体并且找到物体的存在位置多任务：位置+类别目标种类与数量繁多的问题目标尺度不均的问题遮挡、噪声等外部环境干扰VOC数据集：PASCALVOC挑战赛(ThePASCALVisualObjectClasses

sho_re·2025-03-11 11:51

数据分享｜1961-2017年中国0.25°×0.25° 逐日地表水文数据集(VIC-CN05.1)

缺乏长期高精度的地表观测给我国水文气象研究带来了很大的不确定性。

JGiser·2025-03-11 11:50

信号处理应用：电力系统中的信号处理_（10）.电力系统信号处理中的现代滤波器设计

现代滤波器设计是信号处理技术中的重要组成部分，它能够有效地去除噪声、提取有用信号、提高信号质量，从而确保电力系统的稳定运行和高效性能。

kkchenkx·2025-03-11 07:45

朗之万动力学（Langevin dynamics）

在朗之万动力学中，粒子的运动不仅受到经典力学中描述的确定性力的作用（如势能场产生的力），还受到一种随机力（噪声项）和阻力（摩擦项）的作用。这种随机力和阻力项用来模

xwhking·2025-03-11 03:17

CMOS电平标准详解

其核心特点是低功耗、高噪声容限和宽工作电压范围，已成为现代数字电路设计的通用标准。二、CMOS电平标准的核心特性电压范围典型工作电压：5VCMOS：传统标

美好的事情总会发生·2025-03-10 21:03

数学建模与优化算法在确定X和Y值时，如何处理实验数据的不确定性？

在数学建模与优化算法中处理实验数据的不确定性以确定油纸绝缘系统中的X和Y值，可以参考以下方法和步骤：建立数学模型油纸绝缘系统的几何结构可以用X-Y模型来描述，其中X表示挡板厚度与总厚度的比值，Y表示间隔器宽度与总宽度的比值

学术乙方·2025-03-10 17:03

GPT-4o 随机性揭秘：可控与不可控的奥秘

但我一直没有意识到，这些概率本身并不是完全确定性的。即使在使用相同的提示词、固定的随机种子（seed）以及将温度（temperature）设为0的

真智AI·2025-03-10 14:38

AF3 block_delete_msa函数解读

AlphaFold3data_transforms模块的block_delete_msa函数用于从MSA（多序列比对）中删除多个块（block）序列，以模拟MSA数据的缺失或噪声。

qq_27390023·2025-03-10 10:43

FreeRTOS内存管理之heap_4.c源码解析

heap_1——最简单，，具有确定性，从静态数组中分配内存，不允许释放内存，不会导致内存碎片化，一锤子买卖，不算真正的动态内存分配；heap_2——非确定性，允许释放内存，但不会合并相邻的空闲块，也就是说没有内存碎片优化措施

星辰&流星·2025-03-10 08:23

chatgpt赋能python：Python生成噪声：让你的声音不再单调无味

Python生成噪声：让你的声音不再单调无味如果你的项目需要制作音效或者游戏开发，你可能需要一些噪声来为场景增添真实感。而在Python中，生成各种形态的噪声将会变得非常容易。

test100t·2025-03-10 00:57

推荐项目：Python中的高性能Perlin噪声库——`noise`

毛彤影·2025-03-10 00:22

spring mvc实现自定义验证器Validator

鉴于网络环境的不确定性及前端数据易遭篡改的特性，后端实施严格的参数校验变得尤为关键，以确保存储和处理的数据在逻辑上的无懈可击。Validator介绍Validator框架凭借其遵循的

罗汉爷·2025-03-09 22:09

扩散模型中三种加入条件的方式：Vanilla Guidance，Classifier Guidance 以及 Classifier-Free Guidance

前向过程逐渐给数据添加噪声，直到数据变成纯噪声；反向过程则是学习如何从噪声中逐步恢复出原始数据。在生成过程中，模型从一个随机噪声开始，通过多次迭代去噪，最终生成有意义的数据，比如图像。

AIGC_ZY·2025-03-09 07:18

关于无感方波启动预定位阶段

一、预定位的核心目标与原理消除启动不确定性无位置传感器下，转子初始位置未知，直接换相可能导致反转或失步。预定位通过施加固定方向磁场，强制转子对齐至预定角度（通常0°或60°电角度），建立初始位置基准。

蓑衣客VS索尼克·2025-03-09 01:34

基于深度学习的视频修复

基于深度学习的视频修复是一种利用深度学习技术对视频进行处理和优化，以修复视频中的损坏部分、提升视频质量、去除噪声和增强视觉效果的方法。

SEU-WYL·2025-03-08 20:35

在Linux实时任务中，锁的使用需要谨慎

阻塞时间不确定：获取锁的操作可能会因为锁被其他任务占用而阻塞，阻塞时间难以准确预测，这与实时任务要求的确定性和可预测性相悖。解决方案使用优先级继承协议

最后一个bug·2025-03-08 19:23

可视化学习：如何使用后期处理通道增强图像效果

前言大家好，本文分享的是如何使用后期处理通道增强图像效果，通过前面几篇文章，我们了解了一些动态生成纹理的方法，比如符号距离场SDF、基于参数方程生成图案、基于噪声生成纹理，等等。

·2025-03-08 19:12

LabVIEW基于双通道FFT共轭相乘的噪声抑制

对于双通道采集的含噪信号，通过FFT获取复数频谱后，对第二通道频谱取共轭并与第一通道频谱相乘，理论上可增强相关信号成分并抑制非相关噪声。

LabVIEW开发·2025-03-08 09:36

品致差分探头与光隔离差分探头的区别

差分探头能够抑制共模噪声，提高信号的信噪比；光隔离差分探头采用电-光转换技术，将电信号转换为光信号，通过光纤传输，然后在另一端将光信号转换回电信号。这种完全的电气隔离提供了极高的安全性

PinTech示波器探头·2025-03-08 08:37

如何维护和应用高压隔离探头-Pintech品致

高压隔离探头是一种具有浮动测量功能的探头，具有良好的共模噪声抑制能力、高输入阻抗、低输入电容、高速准确测量差异电压信号。可广泛应用于开关电源、变频器、电子镇流器、变频家

PinTech示波器探头·2025-03-08 08:07

机器学习-随机森林解析

.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4)耐抗噪声

Mr终游·2025-03-08 00:21

大模型不确定性量化与提示词校准

大模型不确定性量化与提示词校准关键词大模型不确定性量化提示词校准自然语言处理计算机视觉推荐系统摘要本文旨在探讨大模型不确定性量化与提示词校准这一前沿技术。

AI天才研究院·2025-03-07 15:20

【图像去噪】基础知识之加噪 | 给图像加噪的若干种方式，包括加高斯白噪声（AWGN）、泊松-高斯噪声、模拟真实噪声（SIDD、DND）等

ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）文章目录前言加高斯噪声

十小大·2025-03-07 13:11

三维模型点云化工具V1.0使用介绍：将三维模型进行点云化生成

支持添加不同的噪声，高斯噪声比较柔和，随机噪声比较明显。功能视频介绍三维模型点云化工具V1.0使用介绍：将三维模型进行点云化生成，支持不同的分辨率，支持添加噪声下载地址三维模型点

是刃小木啦~·2025-03-07 09:13

——四色定理的解析与证明（完整版）

1976年，Appel与Haken通过计算机穷举约1500种不可约构形，首次给出确定性证明，却因依赖机器验证引发了数学哲学层面的长期争议。此后，数学家们不断寻求更直观、更具构造性的证明

2301_81062744·2025-03-07 07:46

完整集合经验模态分解（CEEMD）详解

完整集合经验模态分解（CEEMD）详解目录前言从EMD到EEMD再到CEEMDEMD（经验模态分解）回顾EEMD（集合经验模态分解）的改进与不足CEEMD（完整集合经验模态分解）的原理噪声对（noisepairs

DuHz·2025-03-06 23:27

期权有哪些用处？期权和期货比优势在哪？

相较于期货的“刚性对决”，期权更像“柔性博弈”——通过策略组合在不确定性中捕捉确定性收益。期权有哪些用处？期权的核心价值在于其非对称性——买方风险有限，收益潜力无限；卖方收益有限，风险可能无限。

财财有个期权懂·2025-03-06 23:56

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