SLAM综述

深度神经网络压缩与加速综述 Deep Neural Network Compression and Acceleration: A Review

13.深度神经网络压缩与加速综述DeepNeuralNetworkCompressionandAcceleration:AReview摘要：深度神经网络在人工智能的应用中，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理方面
daisyxyr·2023-11-10 01:18

【3D 图像分割】基于 Pytorch 的 VNet 3D 图像分割5（训练篇）

包括：综述篇中对优化器、模型获取和保存模型进行了介绍；在数据流模块中，学习
钱多多先森·2023-11-09 22:16

cousera Aerial Robotics 无人飞行器 笔记1

第一周综述写在前面这个暑假花了大概整整一周时间拿到了课程的证书，本课程主要内容是四旋翼的系统设计和控制，本课程对于运动学和动力学的数学推导有着比较详细的介绍，并在编程作业中对四旋翼的控制和路径规划进行了仿真
lzyuuuu·2023-11-09 20:27

【毕业论文】基于MATLAB的人脸识别算法的研究

MATLAB的人脸识别算法的研究ResearchonFaceRecognitionAlgorithmbasedonMATLAB目录目录目录2摘要3关键词4第一章绪论41.1人脸识别算法研究背景41.2相关技术综述
wusp1994·2023-11-09 18:44

论文阅读_深度学习的医疗异常检测综述

英文题目：DeepLearningforMedicalAnomalyDetection-ASurvey中文题目：深度学习的医疗异常检测综述论文地址：https://arxiv.org/pdf/2012.02364
xieyan0811·2023-11-09 17:45

大语言模型(LLM)综述(六)：大型语言模型的基准和评估

ASurveyofLargeLanguageModels前言7CAPACITYANDEVALUATION7.1基本能力7.1.1语言生成7.1.2知识利用7.1.3复杂推理7.2高级能力7.2.1人类对齐7.2.2与外部环境的交互7.2.3工具操作7.3基准和评估方法7.3.1综合评价基准7.3.2评估方法7.4实证评估7.4.1实验设置7.4.2结果分析和发现前言随着人工智能和机器学习领域的迅速
青云遮夜雨·2023-11-09 14:10

大语言模型(LLM)综述(五)：使用大型语言模型的主要方法

ASurveyofLargeLanguageModels前言6UTILIZATION6.1In-ContextLearning6.1.1提示公式6.1.2演示设计6.1.3底层机制6.2Chain-of-ThoughtPrompting6.2.1CoT的上下文学习6.2.2关于CoT的进一步讨论6.3PlanningforComplexTaskSolving6.3.1整体架构6.3.2计划生成6.
青云遮夜雨·2023-11-09 14:40

深度学习行人重识别综述与展望，TPAMI 2021 最新文章

本文介绍我们最新的IEEETPAMI综述论文《
小白学视觉·2023-11-09 14:39

大语言模型(LLM)综述(七)：大语言模型设计应用与未来方向

ASurveyofLargeLanguageModels前言8APRACTICALGUIDEBOOKOFPROMPTDESIGN8.1提示创建8.2结果与分析9APPLICATIONS10CONCLUSIONANDFUTUREDIRECTIONS前言随着人工智能和机器学习领域的迅速发展，语言模型已经从简单的词袋模型（Bag-of-Words）和N-gram模型演变为更为复杂和强大的神经网络模型。在
青云遮夜雨·2023-11-09 14:08

【hcie-cloud】【4】华为云Stack规划设计之华为云Stack标准组网【中】

文章目录前言、华为云Stack交付综述华为云Stack标准组网标准组网架构HCS标准组网架构单核心VS双核心组网二层组网VS三层组网单核心和双核心组网单核心组网设计和配置单核心组网-计算节点2网口单核心组网
҉人间无事人·2023-11-09 14:22

米家扫拖一体机器人重置键_如何评价小米米家扫拖一体机器人？

众所周知，米家前两款扫地机器人(2016年的米家一代&2019年的米家1S)都是石头科技的产品，并且从第一代就是LDS激光导航传感器和SLAM算法(SimultaneousLocalizationAndMapping
氧化三氢正离子·2023-11-09 12:17

综述 | 北斗系统应用趋势分析

来源：智绘科服初审：张艳玲复审：宋启凡终审：金君一、前言2020年6月23日，北斗三号最后一颗组网卫星成功发射。2020年7月31日，北斗三号建成暨开通仪式举行，北斗三号全球卫星导航系统正式开通[1]，标志着我国北斗系统迎来全球服务时代，提供全天候、全天时、高精度的定位、导航和授时服务。实际上，从2012年起，北斗系统便开始正式提供亚太区域服务。2020年，我国以北斗应用发展为核心的卫星导航与位置
人工智能学家·2023-11-09 12:04

Ubuntu 20.04.5 安装ROS 环境

如：转：机器人控制：SLAM-AndroidAPP_Lan.W的博客-CSDN博客如果选择，按下录制按钮时相机流将按照设置
Lan.W·2023-11-09 11:45

目标检测算法 - YOLOv1

文章目录1.作者简介2.目标检测综述3.YOLOv1算法3.1预测阶段3.2预测阶段后处理3.3训练阶段YOLO的全称是youonlylookonce，指只需要浏览一次就可以识别出图中的物体的类别和位置
mango1698·2023-11-09 11:13

matlab电力电子仿真研究背景,MATLAB的电力电子技术仿真文献综述

[1]基于MATLAB的电力电子技术仿真分析利用SIMULINK提供的功能,建立电力电子电路仿真模型,设置、修改参数,在电子示波器上显示仿真波形,并对其进行分析、验证。[2]但波，冯兵等.MATLAB软件在电子线路分析中的应用[J].维普中文科技期刊,2010.基于MATLAB软件的强大数学计算功能，来分析电子线路，充分利用了该软件简便、直观、高效的特点。并对具体电子线路进行了建模、编程和仿真。重
weixin_33865450·2023-11-09 10:40

组合导航原理剖析（二）：惯性导航方法与应用综述

资料下载-PSINS枯荣有常-知乎半闲居士-知乎书灌木-知乎任乾-知乎武汉大学多源智能导航实验室传统导航采用单点导航的方式，定位精度为几米，显然不符合自动驾驶的需求。现有在自动驾驶中常用的三种导航方案：传统的组合导航方案+RTK：实现厘米级定位精度；基于雷达和相机的定位技术比如LIDAR（激光雷达）点云匹配、视觉语义特征匹配：提供绝对的位姿；激光/视觉里程计：相对位姿，在低速缓慢的场景中，精度相对
擦擦擦大侠·2023-11-09 08:05

#每天一篇论文#235/365 DynamicFusion：非刚体场景实时重建与追踪

ReconstructionandTrackingofNon-rigidScenesinReal-Timeprojectwebsite:http://grail.cs.washington.edu/projects/dynamicfusion摘要我们提出了第一个能够实时重建非刚性变形场景的稠密slam
流浪机器人·2023-11-09 05:21

[深入理解SSD] 总目录

SSD综述[SSD综述1.1]导论_SSD让开机击败99%的电脑[SSD综述1.2]固态硬盘（SSD）和机械硬盘(HDD)区别对比介绍？
木子芯兮·2023-11-09 04:59

[SSD综述 1.5] SSD 主控和固件核心功能详解（万字）

依公知及经验整理，原创保护，禁止转载。1.主控概述1.1主控作用2.主控的硬件功能和实现2.1主控处理器2.2闪存、主机接口2.3主控纠错2.4断电保护3固件功能3.1FTL3.2预留空间(Over-provisioning)3.3Trim3.4写入放大(Writeamplification)3.5垃圾回收(Garbagecollection)3.6磨损平衡(Wearleveling)3.7闪存多
木子芯兮·2023-11-09 04:58

【左程云算法全讲4】比较器和堆

系列综述：目的：本系列是个人整理为了秋招面试的，整理期间苛求每个知识点，平衡理解简易度与深入程度。
逆羽飘扬·2023-11-09 04:55

基于点云的深度学习方法综述

基于点云的深度学习方法综述_点云深度学习_视觉先锋的博客-CSDN博客我们生活在一个三维世界里，自从1888年相机问世以来，三维世界的视觉信息就通过相机被映射到二维图象上。
一个机械高工的码农人生·2023-11-09 02:42

Knowledge Editing for Large Language Models: A Survey

大型语言模型的知识编辑研究综述摘要1引言2背景3问题描述4评估指标5方法6数据集7应用8讨论9结论摘要大型语言模型（LLM）最近改变了学术界和工业界的格局，因为它们具有基于丰富的知识和推理能力理解、分析和生成文本的非凡能力
UnknownBody·2023-11-09 01:49

杂货铺 | citespace的使用

安装教程【CiteSpace保姆级教程1】文献综述怎么写？
啦啦右一·2023-11-09 00:38

论文阅读--利用无人机遥感和边缘智能促进精准农业：一篇综述

Title:BoostPrecisionAgriculturewithUnmannedAerialVehicleRemoteSensingandEdgeIntelligence:ASurveyAbstract:Inrecentyearsunmannedaerialvehicles(UAVs)haveemergedasapopularandcost-effectivetechnologytocapt
追忆苔上雪·2023-11-08 22:54

《视觉SLAM十四讲》-- 李群与李代数

文章目录03李群与李代数3.1李群与李代数基础3.1.1群3.1.2李群3.2李代数的引出3.3李代数的定义3.4李代数so(3)\mathfrak{so}(3)so(3)3.5李代数se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)3.6指数与对数映射3.6.1SO(3)上的指数映射3.6.2SE(3)上的指数映射3.6.3小结3.7李代数求导与扰动模型3.7.1BCH公式与近似形式3.7.2
算法导航·2023-11-08 21:04

《视觉SLAM十四讲》-- 三维空间的刚体运动

文章目录02三维空间的刚体运动2.0机器人位姿表述2.1点和坐标系2.1.1三维坐标系有关表述2.1.2坐标系变换2.2旋转向量和欧拉角2.2.1旋转向量2.2.2欧拉角2.3四元数2.3.1四元数的定义2.3.2四元数的计算2.3.3四元数表示旋转2.3.4四元数与其他旋转表示法的转换2.4相似、仿射、射影变换02三维空间的刚体运动2.0机器人位姿表述（1）二维与三维空间中，机器人位姿的表述：2
算法导航·2023-11-08 21:33

《视觉SLAM十四讲》-- 相机与图像

04相机与图像4.1相机模型4.1.1针孔相机模型针孔模型描述了一束光线通过针孔后，在针孔背面投影成像的关系（类似小孔成像原理）。根据相似三角关系Zf=−XX′=−YY′(3-1)\frac{Z}{f}=-\frac{X}{X^{\prime}}=-\frac{Y}{Y^{\prime}}\tag{3-1}fZ=−X′X=−Y′Y(3-1)其中，负号表示成的像是倒立的。但实际相机得到的图像并不是倒
算法导航·2023-11-08 21:58

汉字编码输入法综述

2汉字编码输入法综述作者：戴石麟([email protected])本章打算分基础工作、理论研究和实用系统三个方面来对汉字编码输入技术的历史和现状进行综合评述，最后指出现有技术中存在的问题并预测今后技术的发展趋势
weixin_30239339·2023-11-08 21:54

收藏｜图神经网络综述

来源：人工智能AI技术本文约12000字，建议阅读10+分钟本文为你简述图计算、图数据库、知识图谱、图神经网络等图技术领域的相关历史及不同类型的图结构。在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。摘要：随着计算机行业和互联网时代的不断发展与进
数据派THU·2023-11-08 19:16

【视觉slam14讲】公式推导

李群与李代数公式推导李群李代数对应关系李代数求导案例（p85）公式[1]雅可比扰动模型案例（p85）NOTE矩阵求导求导规律：（1）常量可以提取到导数外（2）分子中线性组合可以拆开（3）转置符号可以提取出来查表链接:矩阵查表非线性最小二乘解析解数值解（迭代）一阶梯度法一阶梯度法缺点：容易产生锯齿二阶梯度法（牛顿法）？？？写为内积不是很懂？？？牛顿法缺点：H不容易计算，H的逆也不容易计算
我要算BA·2023-11-08 15:53

视觉SLAM总结——LSD SLAM中关键知识点总结

视觉SLAM总结——LSDSLAM中关键知识点总结视觉SLAM总结——LSDSLAM中关键知识点总结1.LSDSLAM的创新点/关键点是什么？2.LSDSLAM的整体框架是怎样的？
Leo-Peng·2023-11-08 15:50

视觉SLAM总结——SVO中关键知识点总结

视觉SLAM总结——SVO中关键知识点总结视觉SLAM总结——SVO中关键知识点总结1.为什么叫半直接法视觉里程计？2.SVO的优缺点是什么？3.SVO的整体框架是怎样的？
Leo-Peng·2023-11-08 15:19

SLAM中的优化、李群李代数和BA

TableofContents1.SLAM中优化目标函数的表示2.李群李代数的引入3.BA本文为高博《视觉SLAM十四讲》李群李代数部分的学习笔记。
文科升·2023-11-08 15:11

ORB-SLAM2中关键知识点总结

目录1、ORBSLAM2的总体框架是怎样的？2、ORBSLAM2是怎样完成初始化的？3、ORBSLAM2是如何进行Tracking的？4、ORBSLAM2是如何选取关键帧的？
家门Jm·2023-11-08 15:40

传统ORB-SLam中位姿优化中雅克比矩阵讲解

由于之前的鱼眼orbslam只有单目部分，所以在优化时也只是用了单目位姿优化和三维坐标点优化，并没有将双目的优化添加进去，不知道是否对结果有影响；这里添加双目的优化部分，主要是将添加雅克比矩阵；orbslam
三轮车的视觉进阶_·2023-11-08 15:09

理解SLAM中的概念

概率论基础标准正态分布单位阵服从标准正态分布高斯过程SMW恒等式线性高斯系统的状态估计BCH公式为什么要有bch公式？标量的指数乘法可以直接转化为系数的加法，而使用ＢＣＨ公式可以使得矩阵的指数可以相乘，ＢＣＨ公式是无穷级数，广义的ＢＣＨ公式保留了前面几项（该几项相加），也即是等于矩阵的指数乘法。进而可以对旋转和姿态的扰动求雅阁比。变换为李乘积公式矩阵和李群李群首先，为什么要研究群？可以更加方便，直
南苏月·2023-11-08 15:39

【SLAM学习】《视觉SLAM十四讲》第七讲 ICP误差求导公式推导

最近继续学习高博的《视觉SLAM十四讲》，看到第七章，对于ICP计算时的误差公式比较迷惑，花时间自己推导了一下，以此记录，也供大家查看。
顺其灬自然丨·2023-11-08 15:36

YOLO系列最新综述从YOLOv1到YOLOv8【2023】

论文地址：http://arxiv.org/pdf/2304.00501.pdf作者：JuanR.Terven、DianaM.Cordova-Esparaza以下内容均来自ACOMPREHENSIVEREVIEWOFYOLO:FROMYOLOV1ANDBEYOND文章的译版，如翻译有误或不规范请查阅作者原论文。摘要YOLO已成为机器人、无人驾驶汽车和视频监控应用的核心实时目标检测系统。我们对YOL
JH_vision·2023-11-08 15:32

SLAM编程：优化问题求解（2）_细谈求导

SLAM编程：优化问题求解（2）_细谈求导前言一、正常思路：目标/损失函数直接对优化变量求导1.实例：最小二乘位姿估计二、清奇思路：不直接求导1实例：追踪光流也能是优化问题？
Ares_Drw·2023-11-08 15:31

SLAM中求导相关的公式总结

李代数与李群的关系R˙RT\dot{R}R^{T}R˙RT是一个反对称矩阵，所以这个矩阵可以用一个1×3向量进行反对称来表示R˙RT=Φ^\dot{R}R^{T}=Φ^{\hat{}}R˙RT=Φ^，根据十四讲4.8的推导，最后则有R(t)˙=Φ^⋅R(t)\dot{R(t)}=Φ^{\hat{}}·R(t)R(t)˙=Φ^⋅R(t)这个李代数ΦΦΦ反映了RRR的导数性质，所以李代数是李群SO(3
Rhys___·2023-11-08 15:00

论文笔记——基于新型多传感器融合策略的移动端双目视觉惯性SLAM闭环算法研究

2、移动端优化：本文中SLAM算法前端采用了角点检测和光流的方
kkmd66·2023-11-08 14:17

近十年的VI-SLAM算法综述与发展

本文主要总结一下这几年工作中遇到过以及改进过相关VIO算法1.背景介绍一个完整的SLAM(simultaneouslocalizationandmapping)框架包括传感器数据、前端、后端、回环检测与建图
半不闲居士·2023-11-08 14:16

计算机视觉与深度学习 | 基于视觉惯性紧耦合的SLAM后端优化算法

MichaelBeechanCSDN：https://blog.csdn.net/u011344545=====================================================基于视觉惯性紧耦合的SLAM
卡尔曼的BD SLAMer·2023-11-08 14:45

官宣：博士后扩招！

10月26日，《党的十八大以来博士后事业发展综述》发布，其中显示，十八大以来，博士后招收培养规模逐年扩大，博士后进站人数由2012年的1.25万人增长到2022年的3.2万人，2021年、2022年连续两年突破
WangUnionpub·2023-11-08 11:07

大语言模型幻觉解决方案综述

论文题目：《CognitiveMirage:AReviewofHallucinationsinLargeLanguageModels》论文链接：https://arxiv.org/abs/2309.06794v1论文代码：https://github.com/hongbinye/cognitive-mirage-hallucinations-in-llms技术交流群建了技术答疑、交流群！想要进交流
机器学习社区·2023-11-08 11:13

系统架构师必须掌握的英语单词

dotn.点overviewn.综述,概要routinen.程序,例行程序inclusivea.包括的,内含的dividev.除collapsev.崩溃,破裂althoughconj.虽然,即使numericala
xo_zhang·2023-11-08 09:57

SLAM从入门到精通（安全避障）

对于slam来说，同样也是这个道理。我们知道，slam本身依赖于传感器、依赖于算法、依赖于标定、也依赖于电机和机械部分，哪一部分出了问题，机器人都不会正常地工作。
嵌入式-老费·2023-11-08 09:33

Towards Personalized Federated Learning（个性化联邦学习综述）文献阅读

基本内容文章：TowardsPersonalizedFederatedLearning作者：AlysaZiyingTan,HanYu∗,LizhenCui∗,andQiangYang∗机构：AlysaZiyingTaniswiththeSchoolofComputerScienceandEngineering,NanyangTechnologicalUniversity,Singapore;Ali
_RichardYang·2023-11-08 08:14

联邦图机器学习（综述阅读）

目录一、联邦图机器学习的介绍二、联邦图机器学习的类型三、具有结构化数据的联邦学习（FLWithStructuredData）3.1跨客户端信息重构3.2重叠实例对齐3.3非独立同分布数据适配3.3.3基于单一全局模型的方法3.3.2基于个性化模型的方法四、结构化联邦学习（StructuredFL）4.1集中式聚合4.2全分散传输一、联邦图机器学习的介绍图数据通常分布在多个数据所有者中，由于隐私问题
大菠菠菠萝·2023-11-08 08:13

个性化联邦学习-综述

介绍阅读的三篇个性化联邦学习的经典综述文章ThreeApproachesforPersonalizationwithApplicationstoFederatedLearning论文地址文章的主要内容介绍了用户聚类
jieHeEternity·2023-11-08 08:41
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