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原创 【EI/Scopus双检索】2025年7月人工智能及产品设计、人文艺术、管理科学、电力工程、仿真、电子技术领域国际学术会议来袭!跨越山海,学术无界!2025国际学术矩阵邀您共筑科研新生态!

【EI/Scopus双检索】2025年7月人工智能及产品设计、人文艺术、管理科学、电力工程、仿真、电子技术领域国际学术会议来袭!跨越山海,学术无界!2025国际学术矩阵邀您共筑科研新生态!

2025-06-09 07:30:00 2025

原创 【EI/Scopus双检索】2025年7月教育、信息管理、城市建设、智能电网、能源系统、大数据领域国际研讨会强势来袭!全球智慧,赋能未来科研新势力!

【EI/Scopus双检索】2025年7月教育、信息管理、城市建设、智能电网、能源系统、大数据领域国际研讨会强势来袭!全球智慧,赋能未来科研新势力!

2025-06-03 07:30:00 1293

原创 【硕博生科研必备】2025年6月-智联万物:数据×物联×交通×艺术×智能的跨界算法实践

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2025-05-26 07:30:00 1501

原创 【硕博生必备】2025年6月-智联天地:数字设计×遥感测绘×可持续转型的创新算法全景

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2025-05-19 07:30:00 2120

原创 【学术研讨会】2025年6月-数智融合:统计经济×数据网络×机电交通×材料智造的国际前沿算法实践

【学术研讨会】2025年6月-数智融合:统计经济×数据网络×机电交通×材料智造的国际前沿算法实践

2025-05-12 07:30:00 1140

原创 【硕博科研必备】2025年6月涵盖人工智能、神经网络等领域的智能技术;融合管理科学、仿生优化、信号处理等算法方向;呼应自动化控制、电气电子与计算机工程的交叉应用。

【硕博科研必备】2025年6月涵盖人工智能、神经网络等领域的智能技术;融合管理科学、仿生优化、信号处理等算法方向;呼应自动化控制、电气电子与计算机工程的交叉应用。

2025-05-06 07:30:00 995

原创 【全球征稿】IEEE/EI顶会矩阵!2025年6月涵盖机器学习、智能系统、信息管理、电子技术、遥感、通信领域,硕博生执掌未来!

【全球征稿】IEEE/EI顶会矩阵!2025年6月涵盖机器学习、智能系统、信息管理、电子技术、遥感、通信领域,硕博生执掌未来!

2025-04-22 07:30:00 901

原创 【EI+Scopus检索】2025年6月半导体、通信、信息科学、智慧交通、机器学习、生成式AI、新能源领域国际学术会议来袭!

【EI+Scopus检索】2025年6月半导体、通信、信息科学、智慧交通、机器学习、生成式AI、新能源领域国际学术会议来袭!

2025-04-21 07:30:00 965

原创 【EI/Scopus顶会矩阵】2025年5-6月涵盖统计建模、数智转型、信息工程、数字系统、自动化系统领域,硕博生执笔未来!

【EI/Scopus顶会矩阵】2025年5-6月涵盖统计建模、数智转型、信息工程、数字系统、自动化系统领域,硕博生执笔未来!

2025-04-14 07:30:00 1376

原创 【EI & Scopus双检索】2025年4-6月通信、导航、低空飞行、空气动力学、机电工程、航空航天领域学术会议投稿机会来袭!

【EI & Scopus双检索】2025年4-6月通信、导航、低空飞行、空气动力学、机电工程、航空航天领域学术会议投稿机会来袭!

2025-03-28 07:30:00 757

原创 【深度学习|地学应用】GAN(生成对抗网络)在遥感影像生成中的判别器训练机制,附Python代码示例。

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2025-06-16 09:00:00 822

原创 【EI/Scopus/CPCI/知网/谷歌学术检索|空天智造2025】7月航空航天与力学×低空安全×微机电系统×教育政策融合创新峰会征稿!

【EI/Scopus/CPCI/知网/谷歌学术检索|空天智造2025】7月航空航天与力学×低空安全×微机电系统×教育政策融合创新峰会征稿!

2025-06-16 07:30:00 450

原创 【深度学习|冰川制图2】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构

【深度学习|冰川制图2】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构

2025-06-15 09:00:00 539

原创 【深度学习|冰川制图1】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构

【深度学习|冰川制图1】GlacierNet2:一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构

2025-06-15 07:30:00 826

原创 【深度学习|学习笔记】生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的原理、数学定义、经典模型、优劣对比、联系与融合详解。

【深度学习|学习笔记】生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的原理、数学定义、经典模型、优劣对比、联系与融合详解。

2025-06-13 09:00:00 1111

原创 【概率模型】三种重要的概率推理与估计方法:变分推断(Variational Inference, VI)、Gibbs采样(Gibbs Sampling)和马尔可夫链蒙特卡罗法(MCMC),详解。

【概率模型】三种重要的概率推理与估计方法:变分推断(Variational Inference, VI)、Gibbs采样(Gibbs Sampling)和马尔可夫链蒙特卡罗法(MCMC),详解。

2025-06-13 07:30:00 725

原创 【机器学习|概率模型】概率模型(高斯混合模型、简单贝叶斯网络、简化版隐马尔可夫模型)是一类利用概率论描述系统或数据不确定性的数学模型,详解。

【机器学习|概率模型】概率模型(高斯混合模型、简单贝叶斯网络、简化版隐马尔可夫模型)是一类利用概率论描述系统或数据不确定性的数学模型,详解。

2025-06-12 09:00:00 856

原创 【深度学习|地学应用】在多模态遥感中应用自监督学习(Self-Supervised Learning, SSL)融合不同模态的信息(如SAR+Optical)。

【深度学习|地学应用】在多模态遥感中应用自监督学习(Self-Supervised Learning, SSL)融合不同模态的信息(如SAR+Optical)。

2025-06-12 07:30:00 813

原创 【深度学习|冰川研究】深度学习冰川制图(glacier mapping with deep learning)中几个冰川相关术语的定义、遥感影像特征、以及它们之间的区别说明。

【深度学习|冰川研究】深度学习冰川制图(glacier mapping with deep learning)中几个冰川相关术语的定义、遥感影像特征、以及它们之间的区别说明。

2025-06-11 09:37:33 1100

原创 【深度学习|学习笔记】形态学开运算(Opening) 和 闭运算(Closing)详解,附python代码。

【深度学习|学习笔记】形态学开运算(Opening) 和 闭运算(Closing)详解,附python代码。

2025-06-11 09:36:22 919

原创 【深度学习|学习笔记】自监督学习(SSL)、迁移学习(Transfer Learning) 与 半监督学习(Semi-Supervised Learning)深入对比分析。

【深度学习|学习笔记】自监督学习(Self-Supervised Learning, SSL)、迁移学习(Transfer Learning) 与 半监督学习(Semi-Supervised Learning)深入对比分析。

2025-06-10 09:00:00 778

原创 【深度学习|地学应用】使用 MAE(Masked Autoencoder)进行遥感变化检测任务的自监督预训练的完整 PyTorch 代码流程

【深度学习|地学应用】使用 MAE(Masked Autoencoder)进行遥感变化检测任务的自监督预训练的完整 PyTorch 代码流程

2025-06-10 07:30:00 912

原创 【深度学习|地学应用】使用SimCLR对遥感数据(如AID)训练+评估完整代码流程,附代码。

【深度学习|地学应用】使用SimCLR(a simple framework for contrastive learning of visual representations)对遥感数据(如AID)训练+评估完整代码流程,附代码。

2025-06-09 09:00:00 745

原创 【深度学习|学习笔记】自监督学习(Self-Supervised Learning, SSL)在遥感领域中的典型应用案例及其在小样本学习中的作用,附代码。

【深度学习|学习笔记】自监督学习(Self-Supervised Learning, SSL)在遥感领域中的典型应用案例及其在小样本学习中的作用,附代码。

2025-06-08 09:00:00 927

原创 【深度学习|学习笔记】自监督学习(Self-Supervised Learning, SSL)起源、发展、原理、应用、优缺点、经典模型详解。

【深度学习|学习笔记】自监督学习(Self-Supervised Learning, SSL)起源、发展、原理、应用、优缺点、经典模型详解。

2025-06-08 07:30:00 671

原创 【机器学习|学习笔记】监督学习(Supervised Learning)和非监督学习(Unsupervised Learning)起源、发展、原理、应用、优缺点、经典模型详解。

【机器学习|学习笔记】监督学习(Supervised Learning)和非监督学习(Unsupervised Learning)起源、发展、原理、应用、优缺点、经典模型详解。

2025-06-06 09:00:00 856

原创 【机器学习|评价指标10】成功率与预测率曲线(Success and Prediction Rate Curves)、可视化(Visual)、充足性分析(Sufficiency Analysis)详解

【机器学习|评价指标10】成功率与预测率曲线(Success and Prediction Rate Curves)、可视化(Visual)、充足性分析(Sufficiency Analysis)详解

2025-06-06 07:30:00 1033

原创 【机器学习|评价指标9】零假设(Null Hypothesis)、目标函数(Objective Function)、可靠性图(Reliability Diagrams)、威尔科克森符号秩检验详解代码。

【机器学习|评价指标9】零假设(Null Hypothesis)、目标函数(Objective Function)、可靠性图(Reliability Diagrams)、威尔科克森符号秩检验(Wilcoxon Signed-Rank Test)详解,附代码。

2025-06-05 09:00:00 1034

原创 【机器学习|评价指标8】混淆矩阵(Confusion Matrix)、Cohen‘s Kappa 系数、详解,平均交并比(mIoU)、列联表(Contingency Table)附代码。

【机器学习|评价指标8】混淆矩阵(Confusion Matrix)、Cohen's Kappa 系数、详解,平均交并比(mIoU)、列联表(Contingency Table)附代码。

2025-06-05 07:30:00 916

原创 【机器学习|评价指标7】过度误差(Commission Error)、完整度(Completeness)、正确度(Correctness)、ROC 曲线下面积(AUC)详解,附代码。

【机器学习|评价指标7】过度误差(Commission Error)、完整度(Completeness)、正确度(Correctness)、ROC 曲线下面积(AUC)详解,附代码。

2025-06-04 09:00:00 1089

原创 【机器学习|评价指标6】真正率(True Positive Rate)、未预测存在率(Unpredicted Presence Rate)、质量(Quality)、质量百分比详解,附代码。

【机器学习|评价指标6】真正率(True Positive Rate)、未预测存在率(Unpredicted Presence Rate)、质量(Quality)、质量百分比(Quality Percentage)详解,附代码。

2025-06-04 07:30:00 919

原创 【机器学习|评价指标5】灵敏度(Sensitivity)、特异度(Specificity)、遗漏错误(Omission Error)、过预测率(Over Prediction Rate)详解,附代码。

【机器学习|评价指标5】灵敏度(Sensitivity)、特异度(Specificity)、遗漏错误(Omission Error)、过预测率(Over Prediction Rate)详解,附代码。

2025-06-03 09:00:00 879

原创 【机器学习|评价指标4】正预测值(PPV)、负预测值(NPV)、假阴性率(FNR)、假阳性率(FPR)详解,附代码。

【机器学习|评价指标4】正预测值(PPV)、负预测值(NPV)、假阴性率(FNR)、假阳性率(FPR)详解,附代码。

2025-06-02 09:00:00 948

原创 【机器学习|评价指标3】平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)详解,附代码。

【机器学习|评价指标3】平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)详解,附代码。

2025-06-02 07:30:00 938

原创 【机器学习|评价指标2】总体准确率(Overall Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1 分数(F1 Score)详解,附代码。

【机器学习|评价指标2】总体准确率(Overall Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1 分数(F1 Score)详解,附代码。

2025-06-01 09:00:00 1241

原创 【机器学习|评价指标1】真正例(True Positive)、假正例(False Positive)、真负例(True Negative)、假负例(False Negative)详解,附代码。

【机器学习|评价指标1】真正例(True Positive)、假正例(False Positive)、真负例(True Negative)、假负例(False Negative)详解,附代码。

2025-06-01 07:30:00 527

原创 【机器学习|学习笔记】二次判别分析(Quadratic Discriminant Analysis, QDA)详解,附代码。

【机器学习|学习笔记】二次判别分析(Quadratic Discriminant Analysis, QDA)详解,附代码。

2025-05-30 09:00:00 659

原创 【机器学习|学习笔记】径向基函数网络(Radial Basis Function Network, RBFN)详解,附代码。

【机器学习|学习笔记】径向基函数网络(Radial Basis Function Network, RBFN)详解,附代码。

2025-05-30 07:30:00 904

原创 【机器学习|学习笔记】随机森林(Random Forest, RF)详解,附代码。

【机器学习|学习笔记】随机森林(Random Forest, RF)详解,附代码。

2025-05-29 09:00:00 955

原创 【机器学习|学习笔记】支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)详解,附代码。

【机器学习|学习笔记】支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)详解,附代码。

2025-05-29 07:30:00 1091

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