计算机视觉都学会抢答了,你呢?新研究使用图像回答问题 | 一周AI最火论文

本周AI领域的热门论文揭示了计算机视觉技术的新进展,研究表明计算机能够利用图像信息准确回答问题,这标志着对象检测、BERT模型和视频理解技术又向前迈进一步。

大数据文摘专栏作品

作者:Christopher Dossman

编译:Jiaxu、fuma、云舟


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本周关键词:对象检测、BERT、视频理解


本周最佳研究


深度学习再进一步:对象检测全回顾


最近,研究人员对深度学习在视觉目标检测方面的最新进展进行了全面的研究。


他们回顾了大量最新的对象检测工作,并系统地分析了当前的对象检测框架。他们的研究包括对象检测器组件、机器学习策略、实际应用和基准评估。他们还讨论了未来的发展方向,以促进深度学习的视觉对象检测。



虽然深度学习理论一直在不断地创新,但最重要的是它们的应用。


不可否认,在当今的人工智能系统中,对象检测是一项重要的技术。例如,它被用于最先进的驾驶辅助系统(ADAS)中,该系统允许汽车识别车道或检测行人和其他物体,以提高行驶安全。它在视频监控和图像检索应

Java是一种具备卓越性能与广泛平台适应性的高级程序设计语言,初由Sun Microsystems(现属Oracle公司)的James Gosling及其团队于1995年正式发布。该语言在设计上追求简洁性、稳定性、可移植性以及并发处理能力,同时具备动态执行特性。其核心特征与显著优点可归纳如下: **平台无关性**:遵循“一次编写,随处运行”的理念,Java编写的程序能够在多种操作系统与硬件环境中执行,无需针对不同平台进行修改。这一特性主要依赖于Java虚拟机(JVM)的实现,JVM作为程序与底层系统之间的中间层,负责解释并执行编译后的字节码。 **面向对象范式**:Java全面贯彻面向对象的设计原则,提供对封装、继承、多态等机制的完整支持。这种设计方式有助于构建结构清晰、模块独立的代码,提升软件的可维护性与扩展性。 **并发编程支持**:语言层面集成了多线程处理能力,允许开发者构建能够同时执行多项任务的应用程序。这一特性尤其适用于需要高并发处理的场景,例如服务器端软件、网络服务及大规模分布式系统。 **自动内存管理**:通过内置的垃圾回收机制,Java运行时环境能够自动识别并释放不再使用的对象所占用的内存空间。这不仅降低了开发者在内存管理方面的工作负担,也有效减少了因手动管理内存可能引发的内存泄漏问题。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用勿用于商业,如有侵权联系我删除!
为了设计一个高效的竞赛抢答器系统,我们需要利用PLC的灵活性和控制能力。首先,建议阅读《基于PLC的竞赛抢答器设计系统》来获取系统设计的概述和具体实现方案。 参考资源链接:[基于PLC的竞赛抢答器设计系统](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/2p39uzxg2f?spm=1055.2569.3001.10343) 在设计之前,我们先要明确需求:系统需要能够处理六个抢答按钮的输入,并在抢答成功后通过数码管显示相应的队伍编号。除此之外,系统还需要有控制抢答有效性和计时的功能。 接下来,我们进行硬件电路的设计。选择合适的PLC型号和数码管,然后根据输入输出(I/O)要求,设计电路连接图。每个队伍的抢答按钮连接到PLC的输入端口,数码管和指示灯则连接到输出端口。 流程图设计是至关重要的步骤,它将指导PLC的梯形图编程。利用梯形图设计软件,如CX-Programmer,根据抢答逻辑编写控制程序。程序需要确保在主持人启动系统后,第一个按下按钮的队伍能够触发响应,点亮相应的指示灯和数码管显示,同时锁定其他队伍的输入直到下一轮抢答开始。 数码管的显示部分需要通过编程控制,来显示正确的队伍编号。这通常涉及到对PLC内部寄存器的操作,将代表队伍编号的数据传递给数码管。 在系统调试阶段,要进行多次测试,确保在各种情况下系统都能准确无误地工作。调试过程中可能需要反复修改程序和电路设计,直到达到预期效果。 通过以上步骤,利用PLC设计竞赛抢答器不仅能够满足现场抢答的准确性和实时性要求,还能够适应更多不同类型的竞赛场合。希望这份资料《基于PLC的竞赛抢答器设计系统》能帮助你完成设计和实现一个功能完善的竞赛抢答器。 参考资源链接:[基于PLC的竞赛抢答器设计系统](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/2p39uzxg2f?spm=1055.2569.3001.10343)
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