语义分割综述

2.4米高空升降设备的设计（开题报告）

毕业论文（设计）开题报告题目2.4米高空升降设备的设计题目类别毕业设计姓名专业班级学号一、选题背景及依据（简述国内外研究状况和相关领域中已有的研究成果（文献综述），选题目的、意义，列出主要参考文献）（一

shejizuopin·2025-03-26 16:36

基于solidworks的游戏手柄方四按键的模具设计（开题报告）

毕业论文（设计）开题报告题目基于solidworks的游戏手柄方四按键的模具设计题目类别姓名专业班级学号一、选题背景及依据（简述国内外研究状况和相关领域中已有的研究成果（文献综述），选题目的、意义，列出主要参考文献

shejizuopin·2025-03-26 16:06

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

《深入浅出LLM基础篇》（四）：主流大模型介绍

GoAI·2025-03-25 17:14

AUTOSAR从入门到精通-新一代汽车网络入侵检测及安全增强设计（中）

目录2.1.3最坏响应时间分析和可调度分析理论2.1.4信息理论在入侵检测中的应用2.2车内网络异常入侵检测研究综述2.2.1车内网络入侵检测的特点2.2.2适用于车内网络的入侵检测方案2.2.2.1硬件指纹特征在车内网络安全中的应用

格图素书·2025-03-25 13:50

kimi文献综述超绝指令

kimi文献综述生成指令1.确定主题并生成关键词我正在写一遍关于[主题]的文献综述,请帮我生成一些与该主题相关的关键词和同义词,这些关键词可以用于在学术数据库如(GoolgeScholar,知网)中查找文献

Angelyb·2025-03-25 03:35

大模型微调方法之Delta-tuning

大模型微调方法之Delta-tuning大模型微调方法自从23年之后可谓是百花齐放，浙大有团队在8月将关于大模型微调方法的综述上传了ArXiv。论文将微调方法总结为等几个类别。

空白II·2025-03-24 20:09

When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches

主要内容研究背景：大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得显著进展，其与语音的融合具有广泛应用前景，但缺乏相关集成方法的综述。

UnknownBody·2025-03-23 17:46

Retrofit使用详解

综述retrofit是由square公司开发的。square在github上发布了很多优秀的Android开源项目。

烈焰晴天·2025-03-23 01:31

【机会约束、鲁棒优化】机会约束和鲁棒优化研究优化【ccDCOPF】研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述机会约束、鲁棒优化与ccDCOPF研究综述1.机会约束规划（ChanceConstrainedProgramming,CCP）在电力系统中的应用2.鲁棒优化（RobustOptimization

科研_G.E.M.·2025-03-22 11:48

不搞花里胡哨！CMU最新开源：极简风格的LiDAR全景分割+跟踪！

文末附行业细分群1.笔者个人体会激光雷达全景分割（LPS）一般遵循自下而上的以分割为中心的范式，利用聚类获得对象实例来建立语义分割网络。

3Ｄ视觉工坊·2025-03-22 08:41

综述：一文了解RAG评估方法、工具与指标

大家好，我是同学小张，日常分享AI知识和实战案例欢迎点赞+关注，持续学习，持续干货输出。+v:jasper_8017一起交流，一起进步。微信公众号也可搜【同学小张】本站文章一览：前面我们学习了RAG的基本框架并进行了实践，我们也知道使用它的目的是为了改善大模型在一些方面的不足：如训练数据不全、无垂直领域数据、容易出现幻觉等。那么如何评估RAG的效果呢？本文我们来了解一下。文章目录推荐前置阅读0.R

同学小张·2025-03-22 05:43

u-net系列算法

语义分割M整体结构：M概述就是编码解码过程简单但是很实用，应用广起初是做医学方向，现在也是U-net主要网络结构：还引入了特征拼接操作M以前我们都是加法，现在全都要这么简单的结构就能把分割任务做好U-net

㡽闧㔯·2025-03-21 11:06

DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK

探索语义分割新高度】你是否在为图像分割的精度与效率发愁？

AICurator·2025-03-21 03:01

DeepSeek混合专家架构赋能智能创作

其核心优势体现在三个维度：精准化内容生产——通过智能选题、文献综述自动生成等功能，将学术论文写作效率提升40%以上；

智能计算研究中心·2025-03-21 00:38

多机器人系统感知能力和控制体系结构综述

摘要:为了促进多机器人系统(multirobotsystem,MRS)的智能化、无人化发展，并提升MRS在不同工作环境中的探测能力和系统的灵活性，本文从MRS的感知能力及其控制系统架构的角度出发，深度调研并分析了MRS相关的研究与工作，重点探讨了空中、地面、水面、水下4种应用环境下的MRS感知能力与控制系统架构，并对未来的研究方向进行展望。本文的结果可对于后续MRS在感知方法和控制系统的选用上提供

罗伯特之技术屋·2025-03-20 10:06

使用Deepseek书写一篇综述论文，如何提示？

使用DeepSeek撰写综述论文时，可以通过以下提示和步骤来高效完成任务：明确研究主题与范围在开始撰写之前，首先需要明确研究主题、文献综述的时间跨度、地理范畴和文献类型。

学术乙方·2025-03-20 03:39

3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）

通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析，最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现，涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。

夏末之花·2025-03-20 00:42

A Survey of Large Language Models大模型综述论文章节总结

ASurveyofLLM人大译ASurveyofLargeLanguageModels这篇论文全面回顾了大型语言模型(LLM)的最新进展，重点关注其发展背景、关键发现和主流技术。文章主要围绕LLM的四个主要方面展开：1引言自从1950年图灵测试被提出以来，人类一直在探索机器掌握语言智能的方法。语言本质上是一种受语法规则支配的复杂、精细的人类表达系统，这使得开发能够理解和掌握语言的强大人工智能(AI

WhyteHighmore·2025-03-19 19:09

A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS——大型语言模型的训练后优化综述——第9部分——应用

应用尽管预训练为大型语言模型（LLMs）赋予了强大的基础能力，但在部署于专业领域时，LLMs仍经常遇到持续的限制，包括上下文长度受限、容易产生幻觉（hallucination）、推理能力欠佳和固有的偏见。在现实世界的应用中，这些不足显得尤为重要，因为在这些场景中，精确性、可靠性和伦理一致性是至关重要的。这些问题引发了一些根本性的探讨：(1)如何系统地提高LLM的表现以满足特定领域的需求？(2)在实

王金-太想进步了·2025-03-19 19:31

【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割

【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer

985小水博一枚呀·2025-03-19 14:58

DeepSeek高能低耗AI创作突破

值得关注的是，系统搭载的DeepSeekProver学术引擎可自动生成文献综述框架，而D

智能计算研究中心·2025-03-19 11:06

3D-AFFORDANCELLM: HARNESSING LARGE LANGUAGE MODELS FOR OPEN-VOCABULARY AFFORDANCE DETECTION

现有方法通常将检测范式制定为基于标签的语义分割任务。这种范式依赖于预定义的标签，缺乏理解复杂自然语言的能力，导致在开放世界场景中的泛化能力有限。

UnknownBody·2025-03-18 16:00

中国智能汽车行业市场需求趋势与发展战略规划建议报告2022-2028年版

中国智能汽车行业市场需求趋势与发展战略规划建议报告2022-2028年版【撰写单位】：鸿晟信合研究院【报告目录】:第1章：智能汽车行业发展综述1.1智能汽车的界定1.1.1智能汽车的概念1.1.2智能汽车结构

qq_1106715599·2025-03-18 06:29

A survey on instance segmentation: state of the art——论文笔记

摘要这篇论文综述了实例分割的研究进展，定义其为同时解决对象检测和语义分割的问题。论文讨论了实例分割的背景、面临的挑战、技术演变、常用数据集，并总结了相关领域的最新成果和未来研究方向。

栀子清茶·2025-03-17 06:54

MobileNet家族：从v1到v4的架构演进与发展历程

MobileNet是一个专为移动设备和嵌入式系统设计的轻量化卷积神经网络（CNN）家族，旨在在资源受限的环境中实现高效的图像分类、对象检测和语义分割等任务。

彩旗工作室·2025-03-17 05:44

如何快速写开题报告？

一般而言，开题报告包括以下六个部分的内容：1.研究背景和意义2.文献综述3.研究提纲及预期贡献4.研究进度5.拟采用的研究方法、手段及采取的措施6.可能遇见

我是宝库·2025-03-16 18:27

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化

归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概

林聪木·2025-03-16 06:59

[论文解读] 多机器人系统动态任务分配综述

https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/IR-04-2020-0073/full/html多机器人/多智能体动态环境任务分配决策动态任务调度策略该文章主要是想对目前stateoftheart多机器人动态任务调度策略做一个全面的评价，注意定语挺多的，里面的方法也较多为近几年的智能调度那些算法。衡量方法主要考虑到了应用场景、限制、目标方程

「已注销」·2025-03-15 02:41

学习面向对象编程之前的准备工作（二）

综述本次学习的所有知识点如下：/**C++struct使用*//**Filename:StructDemo.cpp*AuthorName:xxx*Date:2025.3.10*Email:xxxxxxxxxxxxxx

笺上山河梦·2025-03-14 22:41

React Native 性能调试指南

本文将详细介绍如何对ReactNative应用进行性能调试和优化，包括性能综述、编译速度优化、列表配置优化、JavaScript加载优化以及Profiling。

一个前端人·2025-03-14 14:00

Nature：OpenAI的deep research工具对科研人员有用吗？

许多科学家对其撰写文献综述或整篇综述论文的能力，甚至识别知识空白的能

迪娜学姐·2025-03-14 01:31

基于大模型预测的巨细胞病毒视网膜炎诊疗全流程研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、巨细胞病毒视网膜炎概述2.1疾病定义与特点2.2流行病学分析2.3现有治疗手段综述三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型介绍3.2

LCG元·2025-03-13 10:39

整理：4篇论文介绍实时语义分割的未来，Transformer架构下的性能与效率平衡

在Transformer架构推动下，计算机视觉领域致力于打造一个极为强大且通用的大规模模型，它能处理物体检测、图像分割等多种任务。不少基于Transformer架构的研究成果显著，其通用模型在特定应用中表现出色，在图像和视频分割方面，通用设计的研究成果也超越了以往定制模型。其中，分割一切模型（SAM）在交互式分割中表现突出，能统一应对点、边界框、掩码和文本输入等交互方式。然而，多数此类研究存在弊端

mslion·2025-03-13 08:25

【Scannet V2 三维数据集下载】

ScannetV2三维数据下载ScannetV2数据介绍：“ScanNet是一个RGB-D视频数据集，包含2多次扫描中的5万次观看，并带有1500D摄像机姿势、表面重建和实例级语义分割进行注释。

萧伯纳.·2025-03-13 03:20

【存储中间件】MongoDB最热门NoSql数据库（一）：NoSQL、MongoDB介绍

文章目录1.MongoDb综述1.1.什么是Nosql1.2.什么是MongoDb**1.2.1核心特性****1.2.2典型应用场景****1.2.3与关系型数据库对比****1.2.4局限性及使用建议

道友老李·2025-03-12 14:52

计算机视觉图像处理面试笔试题整理——边缘检测

目录1.边缘检测综述2.Roberts算子3.Prewitt算子4.Sobel算子5.Laplace算子6.Canny1.边缘检测综述边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征提取中的一个研究领域。

fpga和matlab·2025-03-12 09:18

高斯Splatting：3D 重建与新视图合成的综述

24年5月来自挪威大学的论文“GaussianSplatting:3DReconstructionandNovelViewSynthesis,aReview”。基于图像的3D重建是一项具有挑战性的任务，涉及从一组输入图像中推断出目标或场景的3D形状。基于学习的方法因其直接估计3D形状的能力而备受关注。这篇论文重点介绍3D重建的最新技术，包括生成新的、未见过的视图。高斯Splatting方法的最新发

三谷秋水·2025-03-11 20:57

中国团体保险行业发展规模及投资发展趋向研究报告2021-2027年

第1章：中国团体保险行业发展综述1.1团体保险行业定义及特点1.1.1团体保险行业的定义1.1.2团体保险行业产品/业务特点（1）团体保险与个人保险（2）团体保险与社会统筹保险1.2团体保险行业统计标准

Le9420·2025-03-11 19:21

10.【线性代数】—— 四个基本子空间

C(A)inRmR^mRm2.零空间N(A)N(A)N(A)inRnR^nRn3.行空间C(AT)C(A^T)C(AT)inRnR^nRn4.左零空间N(AT)N(A^T)N(AT)inRmR^mRm综述

sda42342342423·2025-03-11 16:32

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练

点云语义分割：PointNet++在S3DIS数据集上的训练点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将点云数据中的每个点分配给其对应的语义类别。

完美代码·2025-03-11 00:25

基于信息间隙决策理论的碳捕集电厂调度(Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述基于信息间隙决策理论（IGDT）的碳捕集电厂调度研究综述一、信息间隙决策理论（IGDT）的定义与核心原理二、碳捕集电厂调度的主要研究方向与挑战三、IGDT在碳捕集电厂调度中的模型框架四

砌墙_2301·2025-03-10 14:06

基于鼻咽癌诱导化疗后减容放疗与常规减容放疗比较的研究综述

一、摘要在鼻咽癌（NasopharyngealCarcinoma,NPC）的综合治疗中，诱导化疗（InductionChemotherapy,IC）可显著缩小肿瘤体积，随后行放射治疗（Radiotherapy,RT）已成为临床常见策略。传统共识通常建议按诱导化疗前（Pre-IC）的肿瘤范围进行常规放疗；然而，减容放疗（Reduced-volumeRT）基于诱导化疗后（Post-IC）显著缩小的肿瘤

灵犀拾荒者·2025-03-10 11:49

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1.概述图像分类（如ResNet、MobileNet）目标检测（如YOLO、SSD）语义分割

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

【YOLOv12改进trick】StarBlock引入YOLOv12，创新涨点优化，含创新点Python代码，方便发论文

改进优势：简单粗暴的星型乘法涨点却很明显适用场景：目标检测、语义分割、自然语言处理等多种场景高效紧凑的模型，不适用于大模型思路来源：CVPR2024《RewritetheStars》目录1.设计动机2.

zy_destiny·2025-03-08 02:46

DeepSeek大模型如何提升论文与代码效率

例如，在论文写作领域，模型通过智能选题推荐、文献综述生成及SEO关键词拓展功能，

智能计算研究中心·2025-03-07 21:55

AbMole肿瘤研究综述（二）：靶向抑制剂与人源单抗，开启肿瘤研究新篇章

肿瘤的研究一直是生命科学和基础医学领域中的热门话题，随着分子生物学和肿瘤生物学等学科的发展，人们逐渐明确了一系列与肿瘤发生和转移等密切关系的基因、蛋白，包括多种受体酪氨酸激酶（RTKs，如EGFR、ALK、c-Met、TRK、BCR-ABL等）和非RTKs（如BCR-ABL、BTK、CDK等），以及一些重要的细胞信号通路，如RAS/RAF/MEK、PI3K/mTOR等。AbMole向大家介绍围绕上

AbMole·2025-03-06 13:59

Efficient Large Language Models: A Survey

高效的大型语言模型综述摘要1引言2模型为中心的方法3数据为中心的方法4LLM框架5结论摘要大型语言模型（LLM）在自然语言理解、语言生成和复杂推理等重要任务中表现出了非凡的能力，并有可能对我们的社会产生重大影响

UnknownBody·2025-03-05 09:00

深度学习代码分析——自用

tab=readme-ov-file借助了一些人工智能1_train_stage1.py代码功能总览该代码是弱监督语义分割（WSSS）流程的Stage1训练与测试脚本，核心任务是通过多标签分类模型生成图像级标签

肆——·2025-03-05 08:28

DenseUNet 改进：添加ASPP模块

改进3.完整代码Tips：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.ASPP模块ASPP（AtrousSpatialPyramidPooling，空洞空间金字塔池化）是语义分割模型

听风吹等浪起·2025-03-05 03:14

推荐频道