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RSS订阅原创 【无人机】无人机测绘路径优化策略与实践：探索高效、精准的测绘技术路径
在航道维护与地形测绘领域，无人机技术虽为浅滩、礁石及淤阻段测绘带来便利，但受飞行时长、能耗与避障难题制约，优化测绘路径迫在眉睫。长江航道复杂环境致使无人机测绘挑战重重，不合理路径规划加剧能耗、削减作业时长与效率。在此背景下，动态规划算法成为破局关键，其擅处理多阶段决策优化，能依航道特性与无人机性能精准规划路径、降能耗提效率，对推动航道测绘智能化、高效化意义深远，为保障航道安全畅通筑牢技术根基。原文链接。
2024-12-26 12:52:08
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原创 【自动驾驶】单目摄像头实现自动驾驶3D目标检测
随着人工智能的蓬勃发展，自动驾驶技术正成为科技界的一大亮点。在这个领域中，道路信息感知被视为自动驾驶系统中至关重要的一环，因为它为车辆的规划和决策提供了必不可少的基础数据。我很荣幸地向大家介绍RTM3D算法（单目3D目标检测）。这一算法利用nuscenes数据集中的前视摄像头图像进行训练，能够准确地检测出轿车、巴士、卡车等多种3D目标。
2024-12-26 12:51:24
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原创 基于MATLAB的图像增强
视觉是人类获取外界信息的重要途径之一，但在图像采集过程中，受到多种因素的影响。例如，拍摄设备的硬件条件会限制图像质量。一些低端相机可能存在传感器性能不佳、镜头分辨率低等问题，导致拍摄出的图像存在亮度不足、对比度差或者边缘模糊等情况。拍摄条件也对图像质量有重要影响。在不良的光照条件下，如阴天、夜晚或室内光线昏暗的环境中，拍摄的图像可能会过暗，无法清晰地呈现物体的细节。此外，拍摄角度、距离以及环境中的干扰因素（如雾气、灰尘等）也可能导致图像质量下降。图像处理需求的增长。
2024-12-21 20:30:00
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原创 个人智能聊天助手-即刻轻松拥有
近年来，各种预训练架构不断涌现，例如用于理解语言的编码模型 (BERT)、用于生成文本的自体回归模型 (GPT) 以及可用于多种任务的编码器-解码器模型 (T5)。然而，这些预训练框架没有一种能同时在三大领域（自然语言理解 (NLU)、无条件生成和条件生成）的所有任务上取得最佳表现。正是为了解决这一挑战，清华大学提出了基于自体回归词块填空的通用语言模型 (GLM)。GLM 通过加入二维位置编码以及允许任意顺序预测词块，改进了词块填空预训练方法，在 NLU 任务上相比 BERT 和 T5 取得了性能提升。
2024-12-21 15:58:38
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原创 ViG：图像分类领域前沿
发展背景： CNN的出现标志着深度学习在图像识别领域的重大突破。最早的CNN模型可以追溯到1998年的LeNet，而2012年的AlexNet模型在ImageNet竞赛中取得优异成绩，使得CNN成为图像分类任务的主流方法。局部感知野： 通过卷积操作，CNN能够捕捉图像的局部特征，减少参数数量。参数共享： 卷积核在整张图像上共享，提高了模型的泛化能力。平移不变性： CNN具有平移不变性，能够识别图像中的物体，即使它们的位置发生变化。
2024-12-21 15:56:34
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原创 DAMODEL 平台｜ 深度解析与实践指南：UNet模型在医学图像分割中的训练与测试精粹
在计算机视觉的广阔领域中，图像分割技术扮演着举足轻重的角色，尤其在医学图像处理、卫星遥感分析以及众多需要精确分割的场景中，其重要性不言而喻。随着卷积神经网络（CNN）技术的飞速发展，图像分割的边界被不断拓宽，而UNet模型，作为专为图像分割任务而生的网络架构，自其诞生以来，便凭借其独特的U型结构、巧妙的跳跃连接以及卓越的性能，在学术界与工业界引发了广泛关注与热烈讨论。本文旨在全面而深入地探讨UNet模型的训练与测试过程，从理论根基到实践应用，为读者呈现一份详尽无遗的指南，助力读者在图像分割的征途中破浪前行。
2024-11-25 13:19:00
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原创 神经网络的公式推导与代码实现
本文将细致阐述一个基础神经网络模型从输入到预测的全过程，包括其前向计算、误差回传以及参数调优等环节，并通过一个手写数字辨识的实例，分别运用纯Python编程和PyTorch框架来具体实践，旨在让读者深切体会到神经网络参数迭代优化的内在机制。这些内容植根于神经网络与机器学习的核心理论——前向传播与反向传播，它们是当今绝大多数深度学习模型训练不可或缺的基石。通过这一系列的讲解与实践，我们将一同揭开深度学习模型训练的神秘面纱，助力大家更深入地把握这一领域的精髓。
2024-11-24 09:32:43
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原创 自注意力机制 SANS
在自然语言处理（NLP）的广阔天地里，seq2seq模型架构（即将一个序列映射到另一个序列）犹如一颗璀璨的明星，自2013至2014年间由多位研究先驱携手点亮，尤其在机器翻译领域大放异彩。随后，attention机制的引入更是为seq2seq模型锦上添花，这一强强联合的组合几乎成为了众多任务的制胜法宝。只需提供充足的输入输出对，通过精心构建两端的序列模型与attention机制，便能培育出一个性能不俗的模型。
2024-11-24 09:32:11
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原创 DAMODEL 丹摩｜智谱清影 CogVideoX-2b：深度解析部署流程与高效使用指南
在可控性方面，智谱 AI 研发了一款端到端的视频理解模型，这个模型能够为视频数据生成精确且与内容紧密相关的描述。在于它的 3D 变分自编码器，这项技术能够将视频数据压缩至原来的 2%，极大地降低了模型处理视频时所需的计算资源，还巧妙地保持了视频帧与帧之间的连贯性，有效避免了视频生成过程中可能出现的闪烁问题。，目前，其提示词上限为 226 个 token，视频长度为 6 秒，帧率为 8 帧 / 秒，视频分辨率为 720*480，而这仅仅是初代，性能更强参数量更大的模型正在路上。解压后的目录如图所示。
2024-11-17 10:39:57
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原创 丹摩｜ 摩智云端深度解析：Faster R-CNN模型的训练与测试实战指南
在计算机视觉领域，目标检测作为一项核心技术，旨在从图像或视频中自动识别出特定类别的对象，并同时定位这些对象的位置。随着深度学习技术的飞速发展，目标检测算法的性能得到了显著提升，其中Faster R-CNN（Faster Regions with Convolutional Neural Networks）无疑是这一领域的一个里程碑式成果。自其问世以来，Faster R-CNN凭借其高效、准确的特点，在学术研究和工业应用中均展现出了强大的生命力。
2024-11-17 10:29:06
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原创 ONLYOFFICE 8.2深度解析：性能卓越与高效协作的完美融合
ONLYOFFICE 产品简介版本更新的主要亮点：功能与特点协作编辑 PDF为 PDF 表单添加签名改进的简洁界面优化性能与新功能文档编辑器中的新功能域代码协作从第三方来源插入文本阿拉伯语预设编号体验分享ONLYOFFICE官网链接：引言ONLYOFFICE，这款集文档编辑、实时协作及项目管理等多功能于一体的办公软件，凭借其卓越的性能和直观友好的用户界面，早已在广大用户中赢得了高度的赞誉与认可。而近期发布的ONLYOFFICE 8.2版本，更是以一系列
2024-11-06 20:09:13
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原创 摩智算平台下Faster R-CNN模型的训练与测试全面解析
在计算机视觉领域，目标检测作为一项核心技术，旨在从图像或视频中自动识别出特定类别的对象，并同时定位这些对象的位置。随着深度学习技术的飞速发展，目标检测算法的性能得到了显著提升，其中Faster R-CNN（Faster Regions with Convolutional Neural Networks）无疑是这一领域的一个里程碑式成果。自其问世以来，Faster R-CNN凭借其高效、准确的特点，在学术研究和工业应用中均展现出了强大的生命力。
2024-09-25 17:58:21
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原创 DAMODEL 平台｜ 深度解析与实践指南：UNet模型在医学图像分割中的训练与测试精粹
在医学图像处理、卫星遥感分析以及众多需要精确分割任务的领域中，卷积神经网络（CNN）的发展极大地推动了技术的边界。其中，UNet作为一种专为图像分割任务设计的网络架构，自其诞生以来便以其独特的U型结构、跳跃连接以及高效的性能，在学术界和工业界引起了广泛关注。本文旨在深入探讨UNet模型的训练与测试过程，从理论基础到实践应用，为读者提供一份详尽的指南。
2024-09-24 19:11:43
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原创 智谱清影 CogVideoX-2b：深度解析部署流程与高效使用指南
DAMODEL（丹摩智算）是一款专为满足高性能计算需求而设计的云端解决方案，致力于提供丰富的算力资源与基础设施，助力AI应用的开发、训练、部署。
2024-09-23 22:01:25
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原创 ONLYOFFICE8.1版本桌面编辑器测评
在当今这个数字化时代，办公效率与团队协作成为了企业竞争力的关键。作为一款集文档编辑、协作、转换等功能于一体的全能型办公软件，ONLYOFFICE凭借其强大的功能和灵活的应用场景，赢得了越来越多用户的青睐。本次，我们将对ONLYOFFICE 8.1版本的桌面编辑器进行深度测评，带您深入了解这款软件的各项特性与优势。
2024-07-08 08:30:00
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原创 【机器学习】基于核的机器学习算法（Kernel-based Algorithms）：原理，应用与优化
随着大数据时代的到来，机器学习已成为处理和分析海量数据的重要工具。在机器学习的众多算法中，基于核的算法因其强大的非线性处理能力而备受关注。本文旨在介绍基于核的算法的基本原理、应用领域以及未来的发展趋势。
2024-07-06 12:17:24
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原创 贝叶斯算法：机器学习中的“黄金法则”与性能提升之道
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等多门学科。其目标是通过计算机模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构，使计算机能够自动改进性能。机器学习的主要应用包括图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统、金融风控、医疗健康、自动驾驶、工业生产等。
2024-07-06 12:04:29
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原创 【机器学习】智能选择的艺术：决策树在机器学习中的深度剖析
决策树算法是一种监督学习算法，用于分类和回归问题。它采用树状结构表示决策过程，其中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，每个叶节点代表一个类别（分类问题）或值（回归问题）。决策树的主要优点是直观易懂、易于解释，并且不需要对数据进行复杂的预处理。
2024-07-06 12:03:28
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原创 【机器学习】机器学习在AI Agent中的影响与作用
随着科技的飞速发展，人工智能(AI)已经成为我们生活中不可或缺的一部分。作为AI技术的核心，Al Agent(AI代理)在各领域的应用日益广泛。Al Agent不仅能够模拟人类的思维和行为，还能够在无人干预的情况下，根据预设的目标和规则，自动地完成任务。本文将简单探讨Al Agent是什么，它在多个重要领域的应用场景，以及它如何为我们的未来带来深远的影响。
2024-07-05 08:30:00
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原创 【机器学习】机器学习与大模型（Large Models）：探索人工智能领域的新边界
大模型通常指的是参数规模庞大、结构复杂的深度学习模型。参数众多：大模型通常拥有数亿甚至数十亿的参数，使得模型能够学习到更丰富的特征表示。结构复杂：大模型往往采用多层卷积、注意力机制等复杂的网络结构，以提高模型的表示能力。数据驱动：大模型的训练需要大量的数据，这些数据通常来自各种来源，如文本、图像、音频等。计算资源消耗大：由于参数规模庞大，大模型的训练需要高性能计算机集群，且训练时间较长。
2024-07-03 08:30:00
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原创 【机器学习】机器学习在信息安全领域中的典型应用
机器学习是一门多领域交叉学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新知识和技能，并不断改善自身性能。机器学习的核心在于使计算机具有学习能力，即不需要进行明确的程序编写，计算机就能从数据中学习规律，并根据这些规律对未知数据进行预测或决策。这一过程涉及到多个学科的理论和方法，包括但不限于概率论、统计学、逼近论、凸分析和算法复杂度理论等。
2024-07-03 08:30:00
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原创 AIGC的崛起：定义未来内容创作的新纪元
AIGC，全称为Artificial Intelligence Generated Content，即人工智能生成内容。它是指利用人工智能技术，如深度学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉等，自动生成各类文本、图像、音频和视频等多模态内容的过程，是继用户生产内容（UGC）、专业生产内容（PGC）之后新型利用AI技术自动生成内容的生产方式。AIGC的兴起，标志着人工智能技术在内容创作领域的广泛应用和深度融合。
2024-07-02 08:30:00
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原创 开启计算机视觉之旅-入门
计算机视觉（Computer Vision, CV） 是一门研究如何让机器“看”的科学，通俗的说就是 机器模拟人类视觉系统 。它涉及到使用摄像机和电脑来代替人眼进行目标识别、跟踪、测量等机器视觉任务，并进一步进行图形处理，使电脑处理的图像更适合人眼观察或传送给仪器检测。简单来说，计算机视觉就是使机器具备像人一样观察和理解世界的能力。
2024-07-01 08:30:00
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原创 【机器学习】机器学习在信息安全领域中的典型应用
机器学习是一门多领域交叉学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新知识和技能，并不断改善自身性能。机器学习的核心在于使计算机具有学习能力，即不需要进行明确的程序编写，计算机就能从数据中学习规律，并根据这些规律对未知数据进行预测或决策。这一过程涉及到多个学科的理论和方法，包括但不限于概率论、统计学、逼近论、凸分析和算法复杂度理论等。
2024-06-30 08:30:00
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原创 【机器学习】解锁AI密码：神经网络算法详解与前沿探索
神经网络作为机器学习的重要分支，在人工智能领域具有广泛的应用前景。随着计算能力的提升和算法的优化，神经网络的性能将不断提升，应用领域也将不断扩展。未来，神经网络将在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术的持续发展。
2024-06-29 21:15:21
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原创 【机器学习】 人工智能和机器学习辅助决策在空战中的未来选择
下一个 AI 层处理“决策”以了解友方防空部队的可用性，将传递给人类指挥官以批准要交战的接近敌方空中目标的优先列表、采用的多域攻击的最佳类型、所涉及的时间以及任何消除冲突的考虑。同时，可能有同等数量的支持人工智能的干扰和欺骗系统协同作用，试图在对手的脑海中制造一种虚假的、故意误导的战场印象。这样的决策结构可能适合主动防御，它吸收了第一次攻击，从中学习，然后以预定的方式进行攻击。首选的选项将取决于具体情况，但强调并非所有在冲突中使用人工智能的人都可能以相同的方式使用相同的技术，即使在狭窄的决策领域也是如此。
2024-06-29 20:46:34
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原创 【机器学习】当机器遇见“话痨“：自然语言处理（NLP）的魅力与前沿探索
【机器学习】当机器遇见“话痨“：自然语言处理（NLP）的魅力与前沿探索
2024-05-21 12:46:01
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原创 【AIGC】AIGC在虚拟数字人中的应用：塑造未来互动体验的革新力量
虚拟数字人指存在于非物理世界(如图片、视频、直播、一体服务机、VR)中，并具有多重人类特征的综合产物。目前“深度合成+计算驱动”型的虚拟人，综合运用文本、图像、音频等生成技术，打造综合外观、面部表情、发声习惯等产出全面拟人化的数字内容，属于AIGC领域。
2024-05-20 11:11:20
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原创 AIGC的崛起：定义未来内容创作的新纪元
AIGC，全称为Artificial Intelligence Generated Content，即人工智能生成内容。它是指利用人工智能技术，如深度学习、自然语言处理（NLP）和计算机视觉等，自动生成各类文本、图像、音频和视频等多模态内容的过程，是继用户生产内容（UGC）、专业生产内容（PGC）之后新型利用AI技术自动生成内容的生产方式。AIGC的兴起，标志着人工智能技术在内容创作领域的广泛应用和深度融合。
2024-05-19 14:28:17
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原创 【机器学习】 人工智能和机器学习辅助决策在空战中的未来选择
下一个 AI 层处理“决策”以了解友方防空部队的可用性，将传递给人类指挥官以批准要交战的接近敌方空中目标的优先列表、采用的多域攻击的最佳类型、所涉及的时间以及任何消除冲突的考虑。同时，可能有同等数量的支持人工智能的干扰和欺骗系统协同作用，试图在对手的脑海中制造一种虚假的、故意误导的战场印象。这样的决策结构可能适合主动防御，它吸收了第一次攻击，从中学习，然后以预定的方式进行攻击。首选的选项将取决于具体情况，但强调并非所有在冲突中使用人工智能的人都可能以相同的方式使用相同的技术，即使在狭窄的决策领域也是如此。
2024-05-16 12:53:44
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