Atitit 趋势管理之道 attilax著

Atitit 趋势管理之道  attilax著

 

1. 何处获取趋势 2

1.1. 技术雷达 2

1.2. Google trend 2

1.3. 信息技术研究和顾问公司Gartner,于近日发布了《2017十大技术趋势》报告,作为每年最有影响力的报告之一 2

1.4. 各种ted会议 2

1.5. 行会产业规划 2

1.6. 政府产业规划 比如软件和信息技术服务业发展规划(2016-2020年)》( 2

1.7. 未来学 先知拜访 2

1.8. 各种前沿信息获取 2

2. 常见趋势 2

 

1. 何处获取趋势

1.1. 技术雷达

1.2. Google trend

1.3. 信息技术研究和顾问公司Gartner,于近日发布了《2017十大技术趋势》报告,作为每年最有影响力的报告之一

1.4. 各种ted会议

1.5. 行会产业规划  

1.6. 政府产业规划 比如软件和信息技术服务业发展规划(2016-2020年)》(

1.7. 未来学 先知拜访

1.8. 各种前沿信息获取

 

2. 常见趋势

 

物联网趋势

 

Ai趋势

 

共享经济趋势

 

参考资料

Atitit 未来趋势把控的书籍 attilax总结

 

 

作者:: 绰号:老哇的爪子claw of Eagle 偶像破坏者Iconoclast image-smasher

捕鸟王"Bird Catcher  kok  虔诚者Pious 宗教信仰捍卫者 Defender Of the Faith. 卡拉卡拉红斗篷 Caracalla red cloak 万兽之王  纵火者

简称:: Emir Attilax Akbar 埃米尔 阿提拉克斯 阿克巴

全名::Emir Attilax Akbar bin Mahmud bin  attila bin Solomon bin adam Al Rapanui 埃米尔 阿提拉克斯 阿克巴 本 马哈茂德 本 阿提拉 本 所罗门 本亚当  阿尔 拉帕努伊

常用名:艾提拉(艾龙),  EMAIL:1466519819@qq.com

 

 

头衔:uke总部o2o负责人,全球网格化项目创始人,

uke交友协会会长  uke捕猎协会会长 Emir Uke部落首席大酋长,

 

 

uke宗教与文化融合事务部部长,  uke制度与重大会议委员会委员长,uke保安部首席大队长,uke制度检查委员会副会长,

UTSC uke技术标准化委员会委员长 uke 首席cto   软件部门总监 技术部副总监  研发部门总监主管  产品部副经理 项目部副经理   uke科技研究院院长 uke软件培训大师

uke波利尼西亚区大区连锁负责人 汤加王国区域负责人 uke克尔格伦群岛区连锁负责人,莱恩群岛区连锁负责人,uke布维岛和南乔治亚和南桑威奇群岛大区连锁负责人

 Uke软件标准化协会理事长理事长 Uke 数据库与存储标准化协会副会长

 

uke终身教育学校副校长   Uke医院 与医学院方面的创始人

 uec学院校长, uecip图像处理机器视觉专业系主任   uke文档检索专业系主任

Uke图像处理与机器视觉学院首席院长

Uke 户外运动协会理事长  度假村首席大村长   uke出版社编辑总编

 

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--Atiend  v12

 

 

 

基于Swin Transformer与ASPP模块的图像分类系统设计与实现 本文介绍了一种结合Swin Transformer与空洞空间金字塔池化(ASPP)模块的高效图像分类系统。该系统通过融合Transformer的全局建模能力和ASPP的多尺度特征提取优势,显提升了模型在复杂场景下的分类性能。 模型架构创新 系统核心采用Swin Transformer作为骨干网络,其层次化窗口注意力机制能高效捕获长距离依赖关系。在特征提取阶段,创新性地引入ASPP模块,通过并行空洞卷积(膨胀率6/12/18)和全局平均池化分支,实现多尺度上下文信息融合。ASPP输出经1x1卷积降维后与原始特征拼接,有效增强了模型对物体尺寸变化的鲁棒性。 训练优化策略 训练流程采用Adam优化器(学习率0.0001)和交叉熵损失函数,支持多GPU并行训练。系统实现了完整的评估指标体系,包括准确率、精确率、召回率、特异度和F1分数等6项指标,并通过动态曲线可视化模块实时监控训练过程。采用早停机制保存最佳模型,验证集准确率提升可达3.2%。 工程实现亮点 1. 模块化设计:分离数据加载、模型构建和训练流程,支持快速迭代 2. 自动化评估:每轮训练自动生成指标报告和可视化曲线 3. 设备自适应:智能检测CUDA可用性,无缝切换训练设备 4. 中文支持:优化可视化界面的中文显示与负号渲染 实验表明,该系统在224×224分辨率图像分类任务中,仅需2个epoch即可达到92%以上的验证准确率。ASPP模块的引入使小目标识别准确率提升15%,特别适用于医疗影像等需要细粒度分类的场景。未来可通过轻量化改造进一步优化推理速度。
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