神经影像分析工具

从感知器准则到最小平方误差准则——与神经网络的发展类比

与神经网络的发展类比感知器准则→\rightarrow→最小平方误差判别∣∣||∣∣↓\downarrow↓神经网络，误差反馈学习∣∣||∣∣感知器模型（误差反馈学习）→\rightarrow→线性神经单元

phoenix@Capricornus·2025-03-27 05:48

SpringMVC 请求和响应

在构建高效且稳健的Web应用时，SpringMVC框架的请求和响应机制宛如中枢神经系统，对整个应用的流畅运行起着决定性作用。

m0_74015467·2025-03-27 03:59

大数据分析工具Power BI（八）：动态TOPN统计

动态TOPN统计一、TOPN统计分析在一些数据分析场景中我们经常遇到获取topN统计的问题，例如统计销量topN的店铺对应的总销售额、统计订单量TopN的门店总销售额等等。针对这种TopN问题的分析，在PowerBI中我们需要使用TOPN函数，TOPN函数可以返回指定表的前N行数据。之前我们学习过RANKX函数，RANKX可以根据指定的度量值表达式来对数据进行排名没有办法获取前几名数据，TOPN可

Lansonli·2025-03-27 02:55

跨领域算法创新与技术应用研究

当前研究聚焦于量子算法、联邦学习与生成对抗网络的协同作用，通过优化注意力机制与超参数调整策略，显著提升模型在金融风控、医疗影像分析等场景中的可解释性与计算效率。

智能计算研究中心·2025-03-27 02:53

智能算法治理与多领域技术创新

当前技术发展呈现出两大核心脉络：一是以联邦学习、量子算法、可解释性模型为代表的基础算法体系迭代，二是跨领域场景（如金融风控、医疗影像、自动驾驶）中算法性能与治理能力的协同优化。

智能计算研究中心·2025-03-27 02:23

多领域算法安全优化与创新应用

本文从金融风控、医疗影像分析及自动驾驶等典型场景切入，系统梳理联邦学习、生成对抗网络（GAN）、量子算法等前沿技术的优化路径与应用边界。

智能计算研究中心·2025-03-27 02:53

DeepLabv3+改进23:在主干网络中添加DilatedReparamBlock

本专栏重磅推出：✅独家改进策略：融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块：ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介近年来，大核卷积神经网络(ConvNets)得到了广泛的研究关注

AICurator·2025-03-26 22:29

Windows C盘空间高效清理终极指南：释放宝贵系统资源

使用内置磁盘分析工具1.打开"设置">“系统”>“存储”2.开启"存储感知"功能3.点击"显示更多

hh_fine·2025-03-26 18:53

Pytorch实现之对称卷积神经网络结构实现超分辨率

该改进方法基于深度神经网络，其生成模型包含多层卷积模块和多层反卷积模块，其中在感知损失基础上增加了跳层连接和损失函数。该判别模型由多层神经网络组成，其损失函数基于生成式对抗网络生成的判别模型损失函数。

这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:51

睡眠健康领域的智能硬件设备未来的发展趋势

多梦易醒：丰富的夜生活、不规律的作息以及睡前使用电子设备等习惯，会刺激大脑神经，使大脑在睡眠

番茄老夫子·2025-03-26 15:01

大模型时代，新手和程序员如何转型入局AI行业？

然而，这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。理解这些基础技术，不仅能够帮助我更好地使用大模型，还能为我提供创新和解决实际问题的能力。

七七Seven～·2025-03-26 14:26

VGG 改进：添加ScConv空间与通道特征重构卷积

可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.ScConv空间与通道特征重构卷积ScConv(SpatialandChannelreconstructionConvolution)是一种旨在减少卷积神经网络中特征冗余的新型卷积操作

听风吹等浪起·2025-03-26 14:23

技术解构麦萌短剧《命运旋涡》：从「时间序列的因果重构」到「对抗性干预的强化学习」

1.时间序列重构：循环神经网络中的记忆觉醒许晴（Agent_Xu）的重生可建模为时间序列的对抗性重采样：pythonclassTimeLoop(nn.Module):def__init__(self,init_step

短剧萌·2025-03-26 13:18

深度学习5 神经网络、参数初始化

一、模型保存与加载1、序列化方式保存方式：torch.save(model,"model.pkl")打开方式：model=torch.load("model.pkl",map_location="cpu")importtorchimporttorch.nnasnnclassMyModle(nn.Module):def__init__(self,input_size,output_size):su

今天又是学习·2025-03-26 10:23

深度学习中常见的权重参数初始化方法

问题：对于深度神经网络来说，这种方法不可取。因为如果所有权重都初始化为相同的值（如零），所有神经元在每一层的输出和梯度都会相同

真以为Sophie是猪啊·2025-03-26 09:52

美摄科技智能汽车视频延迟摄影解决方案，开启智能出行新视界

在智能汽车时代，车载影像技术正以前所未有的速度发展，成为提升驾乘体验和满足用户多样化需求的关键因素。

美摄科技·2025-03-26 08:09

智能汽车图像及视频处理方案，支持视频智能剪辑能力

重塑驾驶体验，智能剪辑赋予视频新生命美摄科技，作为智能影像处理领域的领航者，深谙智能汽车时代用户对高质量视觉内容的渴望。我们精心打造的智能汽车图像

美摄科技·2025-03-26 08:39

使用卷积神经网络对图像处理

transforms.Grayscale()是用于图片处理时简化通道数与特征。transforms.Normalize(mean=[0.61427461],std=[0.24995622])这一步的作用对图像数据进行归一化处理。归一化通常将图像的像素值从原始范围（通常是[0,255]）转换到一个标准化的范围（通常是[-1,1]或[0,1]），同时根据给定的均值(mean)和标准差(std)进行标准

RockLiu@805·2025-03-26 06:53

深度学习框架演进与智能应用实践

值得关注的是，边缘计算与联邦学习的深度融合，正推动医疗影像诊断、金融风

智能计算研究中心·2025-03-26 04:13

MATLAB 2024b深度学习工具箱新特性全面解析与DeepSeek大模型集成开发：卷积神经网络、迁移学习算法、时间卷积网络、生成式对抗网络、自编码器、目标检测YOLO模型、语义分割、注意力机制等

随着人工智能技术的飞速发展，其与多学科的交叉融合以及在工程实践领域的纵深拓展已成为时代潮流。在这一背景下，MATLAB2024b深度学习工具箱应运而生，凭借架构创新与功能强化，为科研工作者提供了一套全栈式的科研创新与行业应用解决方案，具有重要的时代意义。本教程紧密围绕该版本工具链的三大革新方向展开，致力于助力科研工作者在深度学习领域取得突破性进展。首先，构建了覆盖经典模型与前沿架构的体系化教程，从

WangYan2022·2025-03-26 03:06

第 7 章 | Solidity 合约安全工具全指南：Slither、Echidna、Foundry 实战解析

本章聚焦Solidity安全三大核心工具：工具类型能力描述Slither静态分析工具一键扫描合约漏

白马区块Crypto100·2025-03-26 03:32

《Python实战进阶》第32集：使用 TensorFlow 构建神经网络

第32集：使用TensorFlow构建神经网络摘要TensorFlow是一个功能强大的深度学习框架，广泛应用于构建和训练神经网络模型。

带娃的IT创业者·2025-03-26 01:46

TensorFlow 的性能优化的全面指南

.硬件加速2.数据管道优化3.模型架构优化4.训练参数调优三、推理阶段优化1.模型量化2.模型剪枝与蒸馏3.硬件加速推理4.代码优化四、模型部署优化1.高效服务化2.边缘设备部署3.云服务优化五、性能分析工具六

独隅·2025-03-25 23:07

帕金森病致生活艰难，如何缓解心理负担？

帕金森病是一种常见的神经系统退行性疾病，多发生于中老年人。静止性震颤往往是帕金森病的首发症状，患者在安静状态下，手部会像搓药丸般抖动，情绪激动时还会加剧。

在陶艺馆摆造型的砂糖橘·2025-03-25 23:33

快速了解Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别

Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别关键差异总结：并行性：Transformer的全局并行计算大幅提升训练效率，而RNN/LSTM受限于序列顺序。

Panesle·2025-03-25 23:30

Python深度学习框架：用神经网络预测股市，科学or玄学？

小伙伴们，今天我们不谈K线，不谈MACD，我们来聊聊如何用Python的深度学习框架，让神经网络帮你"算命"——啊不，是预测股市走势！

西蒙斯.果·2025-03-25 22:24

6 卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

代码实现了基本的CNN共两层神经网络，包括两层卷积层两层池化层使用的数据集为单通道28*28像素的MNIST数据集，共10个标签训练集可直接在代码里下载代码模块如下：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets

机械专业搞视觉的小白·2025-03-25 21:18

基于Python卷积神经网络的Mnist手写数字识别

使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）来解决手写数字识别问题，不

2301_79809972·2025-03-25 20:12

PyTorch 深度学习实战（8）：Transformer 与机器翻译（基于本地中英文文本文件）

在上一篇文章中，我们探讨了循环神经网络（RNN）及其在文本分类中的应用。

进取星辰·2025-03-25 18:58

神经网络解决非线性二分类

这份Python代码实现了一个简单的神经网络，用于解决复杂的非线性二分类问题。具体步骤包含生成数据集、定义神经网络模型、训练模型、测试模型以及可视化决策边界。

欣然～·2025-03-25 12:37

模型量化的原因和方法

在神经网络中，每个神经元与其前一层神经元之间的连接都有一个对应的权重。作用：权重决定了输入数据对最终输出的

潇湘馆记·2025-03-25 06:27

Momentum优化器的超参数调优方法

Momentum优化器的超参数调优方法1.背景介绍在深度学习领域，优化器是训练神经网络的关键组件之一。优化器的选择和调优直接影响模型的收敛速度和最终性能。

AI天才研究院·2025-03-25 03:34

MarsCode AI为什么适合教育场景

在教育场景中展现出独特优势，其技术架构与功能设计精准契合教学需求，具体优势如下：‌一、个性化学习支持‌‌动态难度调节‌根据学生代码提交历史自动调整题目难度（新手→专家模式），匹配不同学习阶段需求‌13利用LSTM神经网络预测知识盲点

test猿·2025-03-25 03:32

胎儿编程与糖皮质激素：必要且充分？

特别是，胎儿在宫内经历的高糖皮质激素水平被认为是后期心血管疾病和神经精神障碍风险增加的一个关键因素。本文将探讨这些发现背后的科学原理，以及它们对未来的启示。

一曲歌长安·2025-03-25 02:57

100天成为人工智能专家--野生技术协会总舵主：揭秘人工智能：从智慧城市到生成式革命，探索那些我们或许忽视的微妙变化

智慧城市里的AI就像无形的神经网络，从联想为颐和园打造的智慧云平台，到蜜度构建的“

熵减画眉·2025-03-25 01:18

奔驰引入人形机器人，释放AI机器人产业信号

奔驰引入人形机器人，释放AI机器人产业信号原创数字少年FrankFrank的神经网络2025年03月24日00:14日本Apptronik×Mercedes-Benz联手2024年3月15日，美国人形机器人公司

强化学习曾小健·2025-03-24 21:49

深度学习：让机器学会“思考”的魔法

1.定义：机器的“大脑”2.核心思想：从数据中“悟”出规律二、深度学习的“大脑”结构：神经网络1.神经元：深度学习的基本单元2.神经网络：多层“神经元”的组合3.深度：为什么需要多层？

AI极客Jayden　·2025-03-24 18:50

群体智能优化算法-模拟退火优化算法（Simulated Annealing, SA，含Matlab源代码）

SA具有收敛速度快、计算复杂度低、适用于连续优化问题等特点，被广泛应用于组合优化、函数优化、神经网络训练等领域。算法介绍1.主要

HR Zhou·2025-03-24 17:17

点云SLAM·2025-03-24 14:55

2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)

重要信息官网：www.icmlnn.org时间：2025年4月22-24日地点：中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议（MLNN2025）围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论

分享学术科研与论文的禁小默·2025-03-24 14:19

四维高景三号

novanova2009·2025-03-24 13:45

万字深度解析：DeepSeek-V3为何成为大模型时代的“速度之王“？

其MoE架构中2048个专家的动态协作，恰似人脑神经网络的模块化运作——每个专家不再是被动执行计算的"劳工"，而是具

羊不白丶·2025-03-24 07:55

神经网络中层与层之间的关联

数据流动与参数传递1.1数据流动（ForwardPropagation）1.2参数传递（BackwardPropagation）2.常见层与层之间的关联模式2.1典型全连接网络（如手写数字分类）2.2卷积神经网络

iisugar·2025-03-24 06:40

Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络

在前面的几篇中，我们已经介绍了Python、numpy及pytorch的基本使用，进行了梯度及神经网络的实践并学习了激活函数和激活函数，在上一个教程中我们学习了优化算法。

tRNA做科研·2025-03-24 06:08

图神经网络实战——分层自注意力网络

图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为

盼小辉丶·2025-03-24 05:32

基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型

一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型，用于解决MNIST手写数字分类任务。

欣然～·2025-03-24 04:27

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

将神经网络表征为加权的无环图，直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。

开心星人·2025-03-23 22:34

卷积神经网络 - 理解卷积核的尺寸 k×k×Cin

卷积神经网络中，每个卷积核的尺寸为k×k×Cin，这一设计的核心原因在于多通道输入的数据结构和跨通道特征整合的需求。

谦亨有终·2025-03-23 22:26

AI模型技术演进与行业应用图谱

在应用层面，医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

推荐频道