神经信号第4页

什么是机器视觉3D引导大模型

以下从技术架构、行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析：一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入，通过深度学习算法（如卷积神经网络

视觉人机器视觉·2025-03-19 16:42

Linux killall 命令使用详解

killall向运行任何指定命令的所有进程发送信号。如果没有指定信号名称，则发送SIGTERM。信号可以通过名称（例如-HUP或-SIGHUP）或数字（例如-1）或选项-s来指定。

·2025-03-19 16:16

使用multiprocessing实现进程间共享内存

进程间信号控制：使用multiprocessing.Event。

培根芝士·2025-03-19 15:32

COBOL语言的信号量

COBOL语言中的信号量机制引言在现代计算机科学中，信号量作为一种同步机制，广泛应用于多线程和并发编程中。

俞嫦曦·2025-03-19 14:57

深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用

本文基于最近一次机器学习作业（HW2）的任务内容，任务目标是对语音信号进行逐帧音素预测，从而完成多类别分类任务。一、介绍任务背景任务目标：利用深度神经网络对语音信号进行逐帧音素预测。

Zoro｜·2025-03-19 13:19

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。

·2025-03-19 11:37

CAPL系统事件-01 on preStart

主要用途：初始化变量和信号。配置总线参数（如波特率、通道模式

正当少年·2025-03-19 11:35

未来5年AI人工智能与信息技术领域发展趋势

未来五年人工智能与信息技术领域发展趋势深度解析一、人工智能与神经网络技术的突破路径（一）算法架构的范式革新深度神经网络正经历从量变到质变的演进。

海宁不掉头发·2025-03-19 11:03

RNN及其变体

第三章RNN及其变体1认识RNN模型【根据RNN内部结构，可以分为哪几类】定义循环神经网络：一般接受的一序列进行输入，输出也是一个序列作用和应用场景RNN擅长处理连续语言文本，机器翻译、文本生成、文本分类

EmbodiedTech·2025-03-19 11:00

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）构建神经网络

构建神经网络获取训练设备定义类模型层nn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型参数补充说明argmax神经网络是由一些层或者模块组成的，这些层和模块会对数据进行各种操作

Fansv587·2025-03-19 11:58

通信之SDH设备

玖Yee·2025-03-19 09:47

基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测

基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测一、基本原理与优化框架遗传算法（GA）与BP神经网络的结合（GA-BP）主要通过全局搜索优化BP神经网络的初始权值和阈值，解决传统BP易陷入局部最优

默默科研仔·2025-03-19 09:41

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分

使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。

Fansv587·2025-03-19 06:20

无线数据网关自动化测控的LoRa-4G混合网络串口升级、信号扩展高效物联传输网络

DLS11无线数据网关自动化测控的LoRa-4G混合网络串口升级、信号扩展高效物联传输网络DLS11是一款专为VSxxx系列采发仪设计的内置电池低功耗数据转发器，支持LoRA和LTE（4G）无线通信。

河北稳控科技·2025-03-19 06:50

基于MATLAB的齿轮箱振动信号分析

基于MATLAB的齿轮箱振动信号分析齿轮传动是工业生产中常见的机械传动方式，但是在长期运转过程中会产生振动现象，这种振动会影响齿轮传动的精度、寿命以及稳定性。

代码编织匠人·2025-03-19 05:37

《量子门与AI神经元：计算世界的奇妙碰撞》

量子门操作和AI中的神经元计算过程，分别作为这两大领域的核心机制，看似处于不同维度，却有着千丝万缕的联系，它们之间的区别与关联，犹如一把钥匙，为我们打开了通往更高级计算与智能世界的大门。

程序猿阿伟·2025-03-19 03:48

深度学习中的Channel，通道数是什么？

-CSDN博客如何理解卷积神经网络中的通道（channel）_神经网络通道数-CSDN博客深度学习-卷积神经网络—卷积操作详细介绍_深度卷积的作用-CSDN博客正文：在跑深度学习代码的过程中，经常遇到的一个报错是

%KT%·2025-03-19 02:39

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构

深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。

AI大模型应用之禅·2025-03-19 02:09

比特币牛市还在不在

在加密货币的风云世界里，比特币的一举一动始终牵动着投资者们的神经。近期比特币的涨幅动作，再次引发了市场对于牛市是否仍在延续的激烈讨论。在深入探索比特币市场的过程中，获取全面且及时的资讯至关重要。

·2025-03-18 22:40

年轻人痉挛性斜颈：健康饮食助力康复

痉挛性斜颈是一种神经系统疾病，表现为颈部肌肉不自主收缩，导致头部歪斜或转动困难。虽然其病因复杂，可能与遗传、环境、神经损伤或压力有关，但通过健康饮食，可以辅助缓解症状，改善生活质量。

全力以赴66·2025-03-18 22:09

老人痉挛性斜颈：健康饮食助力缓解症状

痉挛性斜颈是一种神经系统疾病，表现为颈部肌肉不自主收缩，导致头部歪斜或转动困难。老年人由于身体机能下降，更容易受到这种疾病的困扰。

全力以赴66·2025-03-18 22:09

理解深度学习1-简介

深度神经网络是一类机器学习模型，将其应用到数据上的过程称为深度学习。目前，深度网络是最强大和最实用的机器学习模型之一，常见于日常生活中。我们常常用自然语言处理（Nat

shangjg3·2025-03-18 21:35

如何计算一个7B的模型训练需要的参数量以及训练时需要的计算资源

这些参数主要分布在以下几个部分：Transformer层：多头注意力机制（Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNetwork）嵌入层（EmbeddingLayer

yxx122345·2025-03-18 20:59

关于屏幕接口类型集锦（MCU,RGB,MIPI,LVDS,HDMI）

MCU接口的两种模式MCU接口包含两种时序模式：8080模式（Intel标准）：控制信号为CS、RS、RD、WR，通过并行数据线传输

谢工碎碎念·2025-03-18 20:29

【FreeRTOS】FreeRTOS操作系统几种典型的进程间通信方式及使用示例

这边列举几个典型的进程间通信机制，包括消息队列、信号量、事件组、任务通知。

公子无缘·2025-03-18 19:18

[V-11][A-33]ARMv8/v9-GIC-中断虚拟化架构与工作原理

系统发出中断信号目的就是把设备的通知发送到CPU(PE-Core)，而虚拟化的系统下各个VM都是运行在vCPU上面，这就决定了虚拟化和非虚拟化环境处理中断信号肯定会有所不同。

奔跑的架构师·2025-03-18 18:12

电磁兼容（EMC）：LVDS接口电路EMC设计详解

目录1LVDS接口简介2LVDS接口工作原理3LVDS接口EMC优点4PCB设计要点1LVDS接口简介LVDS接口，即LowVoltageDifferentialSignaling，是一种低压差分信号技术接口

硬件修炼塔·2025-03-18 18:11

SPI（Serial Peripheral Interface）详解

一、SPI的核心特性1.通信架构主从模式：主设备（Master）：生成时钟信号（SCLK），控制通信时序。从设备（Slave）：被动响应主设备指令，同一总线上可挂载多个从设备。信号线：SCLK（Ser

美好的事情总会发生·2025-03-18 18:10

分布式电商项目谷粒商城学习笔记＜4＞

redisson分布式锁与缓存1.概念2.redis3.缓存失效缓存穿透缓存雪崩缓存击穿互斥锁：4.缓存击穿如何复制微服务：5.分布式缓存概念原则基本流程6.Redisson环境搭建可重入锁锁的续期读写锁信号量

怎么又有bug单·2025-03-18 18:39

【linux】【进程】进程间通信（IPC）方式效率排序

【linux】【进程】进程间通信（IPC）方式效率排序（自己理解）按照效率从高到低排序：共享内存>信号>管道>消息队列>套接字1.共享内存（最高效）现代操作系统，对于内存管理，采用的是虚拟内存技术，也就是每个进程都有自己独立的虚拟内存空间不同进程的虚拟内存映射到不同的物理内存中

钟离墨笺·2025-03-18 16:02

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望

wlz249·2025-03-18 16:28

MS1826宏晶微高性能 HDMI 发射器芯片主要用于将视频和音频信号通过 HDMI 接口输出到显示设备。它广泛应用于视频转换、显示设备、嵌入式系统等领域持音频和视频同步传输

MS1826是宏晶微电子（MacroSilicon）推出的一款高性能HDMI发射器芯片，主要用于将视频和音频信号通过HDMI接口输出到显示设备。它广泛应用于视频转换、显示设备、嵌入式系统等领域。

li15817260414·2025-03-18 15:18

注意力机制+多尺度卷积

multi-scalepathattentionresidualnetworkforfaultdiagnosisofrotatingmachines方法：论文介绍了一种用于旋转机械故障诊断的多尺度卷积神经网络结构

一只小小的土拨鼠·2025-03-18 14:39

SciPy 安装指南

SciPy包含了用于优化、线性代数、积分、插值、信号和图像处理、特殊函数、统计分析、离散傅里叶变换等功能的模块。本文将详细介绍如何在您的系统上安装SciPy。

froginwe11·2025-03-18 10:43

论文笔记：Deep Algorithm Unrolling for Blind Image Deblurring

这是一篇CVPR2020的去模糊论文，主要是通过传统与深度相结合，将迭代次数变成神经网络的层数，使网络结构的网络结构更加具有解释性。

爱学习的小菜鸡·2025-03-18 09:55

用于AI-CV项目标注的星标模型

输入和输出使用信号槽机制。

深蓝海拓·2025-03-18 07:12

舵机的原理及应用

一、工作原理舵机的工作原理是控制电路接收信号源的控制信号，并将其转换为电流信号，驱动电机转动。电机通过减速齿轮组带动输出轴转动，从而控制舵机的位置。

海阔天空_2013·2025-03-18 07:07

人工智能技术篇*卷(三)

接下来，我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机（MLP）解决问题：多层感知机是一种基本的前馈神经网络，可用于解决分类和回归问题。

code_stream·2025-03-18 04:46

单端口和双单口RAM的实现

单端口和双单口RAM的verilog实现概念：1单端口：读写数据共用一个地址线，一个时钟沿只能进行读或者写；2伪双端口：写数据和读数据有自己的地址、时钟、读写使能信号；也就是一组端口只能写，一组端口只能读

wangn1633·2025-03-18 04:15

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

相反，已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗，通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。

程序先锋·2025-03-18 04:41

深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用

深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用引言在现代科技飞速发展的今天，量子计算与神经网络的结合成为了研究热点。

m0_57781768·2025-03-18 02:52

量子神经网络（Quantum Neural Network）：结合量子计算的 AI 新探索

量子神经网络（QuantumNeuralNetwork，QNN）作为这两个领域的交叉点，正吸引着越来越多的研究兴趣。

盼达思文体科创·2025-03-18 01:20

关于PLC、电缆线材及气缸选型的详细教程

I/O点数估算统计所有输入/输出信号（如传

自动化专业爱好者·2025-03-18 01:16

Pytorch 小记第八回：GoogleNet卷积神经网络模型代码

本次小记，提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外，对代码中不容易理解的部分进行了讲解。

Start_Present·2025-03-18 01:15

pytorch的使用：卷积神经网络模块

1.读取数据分别构建训练集和测试集（验证集）DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size=64#一个撮（批次）的大小，64张图片#训练集train_dataset=datasets.MNIST(

樱花的浪漫·2025-03-18 00:11

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备

小风_·2025-03-18 00:41

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

它通过在训练过程中随机“丢弃”（即暂时移除）网络中的一些神经元

冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

泰克AFG1022这么强大的功能，你还没有了解么？

高精度输出：具有14位垂直分辨率，可提供高分辨率的波形输出，确保信号的精确度；频率分辨率达1μHz，能满足对不同频率信号的精确输出要求。多模式运行：支持连续模式、扫描模式、突发模式和调制模式。

思迈18086111968·2025-03-17 21:46

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

2.softmax函数的导数假设神经网络输出层的激活函数为softmax函数，用以解决多分类问题。在反向传播时，就需要计算softmax函数的导数，这也就是本文着重介绍的内容。

x-jeff·2025-03-17 21:15

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