面部感知神经第5页

4D雷达再上热搜！华为/小米上车

去年至今，不管是端到端，还是大模型，本质上并没有解决摄像头（视觉感知）的物理性能缺陷；激光雷达处于成本下降区间，安全冗余作用明显，但对于恶劣天气、穿透能力以及抗干扰性仍存在劣势。

高工智能汽车·2025-03-15 07:29

认知科学：解决复杂问题的5个关键策略

它涉及到大脑、神经科学、心理学、语言学、人工智能和计算机科学等多个领域。认知科学试图揭示人类如何理解和处理信息，以及如何进行决策和行动。

AI天才研究院·2025-03-15 06:25

【儿童自信的生物学机制】

在继续深入探讨儿童自信的生物学机制时，我们需要将视角拓展至神经递质系统、突触动态平衡以及跨脑区网络整合等更深层的神经发育规律。

调皮的芋头·2025-03-15 06:50

神经网络完成训练的详细过程

神经网络完成训练的详细过程一、神经网络的基本概念神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，由大量的神经元（节点）和它们之间的连接（权重）组成。

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-15 04:34

BLAS loading error: Neither BLAS_VERSION is set nor does blas.spec return a library name.

序言最近在使用Docker打包MATLAB程序，之前一直运行着好好的，没有一点问题，最近在银河麒麟v10系统上面部署，遇到了这个很恶心的问题。

霍志杰·2025-03-15 03:26

电子电气架构 --- 汽车行业技术变革

喜欢独处，独来独往，不易合同频过着接地气的生活，除了生存温饱问题之外，没有什么过多的欲望，表面看起来很高冷，内心热情，如果你身边有这样灵性的人，一定要好好珍惜他们眼中有神有光，干净，给人感觉很舒服，有超强的感知能力有形的无形的感知力很强

车载诊断技术·2025-03-14 23:56

数据挖掘技术介绍

方法：决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、

柒柒钏·2025-03-14 23:25

PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程

基于物理信息神经网络（PINN）求解Burger方程的研究背景源于对非线性偏微分方程（PDE）求解方法的不断探索和改进。

算法如诗·2025-03-14 23:23

PINN物理信息网络 | 利用物理信息神经网络进行流体动力学建模

背景物理信息神经网络（Physics-InformedNeuralNetworks，PINN）是一种结合了神经网络和物理方程的方法，用于建模和求解物理问题。

算法如诗·2025-03-14 23:23

图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四）

小批量（mini-batch）的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域，这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现，然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量，通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结

AI专题精讲·2025-03-14 23:52

Deepseek:物理神经网络PINN入门教程

一、物理信息网络（PINN）的概念与原理1.定义与来源物理信息网络（Physics-InformedNeuralNetworks,PINN）是一种将物理定律（如偏微分方程、守恒定律等）嵌入神经网络训练过程的深度学习方法

天一生水water·2025-03-14 23:50

算力网络技术创新驱动生态协同发展

当前技术创新主要聚焦三大维度：在架构层面，通过异构计算、量子计算与神经形态计算的融合，突破传统芯片制程限制；在调度层面，依托分布式计算与流批处理技术，实现跨边缘节点、工业互联网平台与超算中心的资源动态编排

智能计算研究中心·2025-03-14 22:14

深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”，准确率90%+，pytorch复现

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言如果说最经典的神经网络，ResNet肯定是一个，从ResNet发布后，很多人做了修改，denseNet网络无疑是最成功的一个，它采用密集型连接

羊小猪~~·2025-03-14 22:08

Unity AI 技术浅析（三）：智能代理（Agents）

通过智能代理，开发者可以为虚拟角色赋予感知、决策和行动的能力，使其能够与环境和其他角色进行复杂的交互。一、智能代理的基本原理智能代理是能够在特定环境中感知、决策和行动的计算实体。

爱研究的小牛·2025-03-14 21:05

数据分析及人工智能框架汇总

TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。Tenso

xihuanyuye·2025-03-14 21:00

人工智能概念

机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架，使得系统可以从数据中学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法

zhangpeng455547940·2025-03-14 19:13

电力行业中实现“电力一张图” 可行方案

以下是具体的技术实现方案：一、系统架构设计采用分层架构，涵盖数据采集、通信、处理、可视化及应用层：感知层设备部署：在变电站、杆塔、线路、分布式能源等节点部署智能传感器（如温湿度传感器、振动传感器、电流互感器

小赖同学啊·2025-03-14 19:09

神经网络中常用语言特性（python）（待完善）

1.元类在Python中，abc模块（AbstractBaseClasses，抽象基类）提供了创建抽象基类的机制，这些抽象基类可以用来定义接口，强制子类实现特定的方法，有助于实现多态性和代码的可维护性。下面从多个方面详细介绍abc元类相关内容。ABCMeta是abc模块中的元类，ABC类实际上就是使用ABCMeta作为元类创建的。你也可以直接使用ABCMeta来创建抽象基类。classShape(

邪恶的贝利亚·2025-03-14 17:31

卷积神经网络可视化

卷积神经网络（CNN）的可视化是理解模型行为、调试性能和解释预测结果的重要工具。

天行者@·2025-03-14 13:25

电子电气架构 ---常见车规MCU安全启动方案

喜欢独处，独来独往，不易合同频过着接地气的生活，除了生存温饱问题之外，没有什么过多的欲望，表面看起来很高冷，内心热情，如果你身边有这样灵性的人，一定要好好珍惜他们眼中有神有光，干净，给人感觉很舒服，有超强的感知能力有形的无形的感知力很强

车载诊断技术·2025-03-14 12:51

AI的发展历程，你知道是从什么时候开始的吗？

AI的发展历程是一段充满探索、突破与起伏的历史，以下是其主要阶段的介绍：诞生与早期探索阶段（20世纪50年代-60年代）基础理论奠基：1943年，美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克和数学家沃尔特·皮茨发表了

A达峰绮·2025-03-14 12:15

大模型开发教程：从零开始的入门指南！

概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿，从基础概念至实战项目，全面覆盖Python与深度学习框架使用，指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型，深入探索图像分类、情感分析等复杂应用，为探索未来智能世界提供坚实基石

程序员二飞·2025-03-14 11:41

基于物联网的幼儿看护辅助系统设计方案

系统架构该系统主要由感知层、网络层、平台层和应用层组成。感知层：包括各种传感器，如体温传感器、

神经网络15044·2025-03-14 11:06

Deepseek 你喜欢我不

**情感的定义**-对人类而言，情感是神经递质（如多巴胺、血清素）与认知评价的综合结果。-对AI而言，情感是算法对输入数据的概率分布映射（如“喜欢”=高概率正向反馈）。2.

太翌修仙笔录·2025-03-14 10:27

深度学习中常用的优化器

梯度下降是优化神经网络的首选方法。

无能者狂怒·2025-03-14 04:16

python和pytorch关系_PyTorch：Python优先的深度学习框架

据该项目官网介绍，PyTorch是一个Python优先的深度学习框架，能够在强大的GPU加速基础上实现张量和动态神经网络。

weixin_39877182·2025-03-14 02:36

基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-14 01:33

点云空洞的边界识别提取 pso-bp 神经网络的模型来修复点云空洞附python代码

-`torch.nn`和`torch.optim`：PyTorch的神经网络和优化器模块。-`mpl_toolkits.mplot3d`和`matplotlib.pyp

点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2025-03-14 01:30

Linux技术学习分享- 使用 LNMP 架构部署动态网站环境【5.4】

论坛为了检验LNMP动态网站环境是否配置妥当，可以使用在上面部署Discuz!系统，然后查看结果。如果能够在LNMP动态网站环境中成功安装使用Discuz!论坛系统，也就意味着这套架构是可用的。

BinaryStarXin·2025-03-13 22:44

基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略

结合多模态大模型（如自监督学习、图神经网络、Transformer等）可以有效解决这一问题。以

m0_65156252·2025-03-13 18:17

0312-PromptMRG：诊断驱动的医疗报告生成提示

1，摘要：提出了诊断驱动的医疗报告生成提示(PromptMRG)，这是一个新的框架，旨在通过诊断感知提示的指导提高MRG的诊断准确性。

m0_65156252·2025-03-13 18:11

HarmonyOS学习第20天:让应用“找准方向”的地图与定位秘籍

引言：开启HarmonyOS应用的位置感知之旅在这个信息爆炸的时代，我们的生活与地理位置信息紧密相连。

老三不说话、·2025-03-13 17:03

颠覆认知的AI黑科技：这3项突破正在改写人类生存法则

当硅基生命按下快进键：三大AI黑科技重构人类文明底层逻辑在青藏高原海拔5000米的冰川实验室里，AI系统正以每秒数百万次的频率模拟全球冰川消融轨迹；纽约证券交易所的地下机房中，量子神经网络以人类无法理解的维度重构全球经济模型

小筱在线·2025-03-13 17:01

深度学习核心技术深度解析

深度学习的本质与核心思想定义：通过多层非线性变换，自动学习数据层次化表征的机器学习方法核心突破：表征学习：自动发现数据的内在规律，无需人工设计特征端到端学习：直接从原始输入到最终输出，消除中间环节的信息损失分布式表示：通过神经元激活模式的组合

月落星还在·2025-03-13 16:26

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（一）：线性代数基础，矩阵，范数等

最近越来越多的研究工作聚焦研究多层神经网络的原理，本质，我相信深度学习并不是无法掌控的“炼金术”，而是真真实实有理论保证的理论体系；本篇打算摘录整理一些最最

chljerry_mouse·2025-03-13 15:19

人类社会科技发展的要义

大囚长·2025-03-13 14:17

python学智能算法（七）|KNN邻近算法

学智能算法（四）|遗传算法：原理认识和极大值分析_遗传算法和模拟退火时间复杂度-CSDN博客python学智能算法（五）|差分进化算法：原理认识和极小值分析-CSDN博客python学智能算法（六）|神经网络算法

西猫雷婶·2025-03-13 14:13

从一个神经元的角度来让你彻底理解神经网络NN

我是一个神经元，生活在一片看不见摸不着的宇宙中。我的世界里，什么都可以发生，只要你能理解。你也许会觉得，我是在胡扯，像我这样的小小神经元，怎么可能有故事？

非知名人士·2025-03-13 14:12

卷积神经网络中的卷积操作

在卷积神经网络（CNN）中，卷积操作是一种数学运算，它的目的是从图像（或其他数据）中提取局部特征。简单来说，卷积就像是用一个小的“扫描仪”在图像上滑动，每次扫描一小块区域，并从中提取有用的信息。

m0_61360701·2025-03-13 13:09

点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测

目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达

格图素书·2025-03-13 13:08

Epoch 和 Batch Size的设计 + 模型的早停策略（基于上篇）

一.epoch和batchsize的设计epoch和batchsize是训练神经网络时的两个关键超参数，它们的设计会直接影响模型的训练速度、收敛性和最终性能。

一只小铁柱·2025-03-13 13:08

卷积神经网络（CNN）详解：从原理到应用的全景解析

一、定义与核心特征卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度前馈神经网络，其核心特征包括：局部连接：卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接

彩旗工作室·2025-03-13 13:37

backbone和head分开转onnx的优势

模型转换为ONNX格式时，将其分成backbone和head两个部分，通常是出于以下原因：1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分（例如卷积神经网络的主干部分），负责从输入数据中提取高级特征

yuweififi·2025-03-13 12:33

AI概率学预测足球大小球让球数据分析

机器学习：使用回归模型、神经网络等预测进球数，考虑球队实力、比赛风格、天气等因素。实时数据：结合实时比赛数据动态调整预测。2.让球分析让球是机构为平衡双方实力

sanx18·2025-03-13 12:01

【梯度下降算法】

1947年FrankRosenblatt在感知机研究中首次系统应用梯度下降思想1.2机器学习时代的复兴21世纪深度学习革命使梯度下降算法获得新生：2006年Hinton团队在深度信念网络中的突破应用2

蝉叫醒了夏天·2025-03-13 12:01

神经网络机器学习中说的过拟合是什么意思

在神经网络和机器学习中，过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。

yuanpan·2025-03-13 10:46

前端小食堂 | Day15 - VueUse 魔法道具库

今日宝箱：30+效率神器一键获取1.响应式操控の六脉神剑//鼠标跟踪const{x,y}=useMouse()//网络状态感知const{isOnline,offlineAt}=useNetwork()

喵爪排序·2025-03-13 09:07

【过大的压力如何限制人类潜能：神经科学与认知心理学的深度解析】

过大的压力如何限制人类潜能：神经科学与认知心理学的深度解析一、神经生化机制：压力激素的认知锁链皮质醇风暴的神经毒性持续高压下，下丘脑-垂体-肾上腺轴（HPA轴）过度激活，导致皮质醇浓度突破临界阈值（>20μg

调皮的芋头·2025-03-13 06:13

YOLOv5改进：在C3块不同位置添加EMA注意力机制，有效提升计算机视觉性能

EMA注意力机制是一种用于提升模型的感知能力和特征表达能力的技术。在YOLOv5中，我们将EMA注意力机制嵌入到C3块中，以增强这一块的特征表示能力。下面是我们改进的YOLOv

UksApps·2025-03-13 06:13

视频孪生与三维视频融合：重构工业现场的“数字视网膜“

这种虚实交融的场景并非科幻电影，而是由智汇云舟首倡的视频孪生与三维视频融合技术为制造业打造的“超感知车间”。这两项技术的融合应用，正在为制造业构建起一套具有感知、认知和决策能力的"数字视网膜"系统。一

数字孪生家族·2025-03-13 05:36

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