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本次课程由爱奇艺科学家路香菊博士及瀚云科技研发总监段奇主讲,分别深入讲解多模态人物识别技术在视频场景中的应用及物联网平台接入实践。课程涵盖关键技术解读、应用案例分享、物联网平台架构设计等内容,旨在帮助在校学生、企业开发者提升技能,解决业务难题。

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课程信息(一)

 

  • 主题:多模态人物识别技术及其在视频场景中的应用

  • 时间:10 月 17 日 20:00 -- 21:30

  • 主讲人:路香菊博士,爱奇艺科学家,PersonAI团队负责人

  • 课程大纲:

    • 1、 基础知识背景

    • 2、多模态核心技术解读

    • 3、关键技术的应用与实践案例

    • 4、学习资源、工具推荐

  • 课程交流群:参与群内学习活动,就有机会领取福利或奖品

(扫码报名,免费听课)

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如果你是 

  • 在校学生、企业开发者

  • 对人工智能、计算机视觉领域感兴趣

  • 从事在CV领域,业务中涉及相关技术

 

你可以收获 

  • 了解这些关键技术在实际工程中是如何运用的

  • 如何解决自己在业务中仍存在的问题

  • 从事这些领域需要掌握哪些技能

  • 目前技术发展的近况,未来的学习或职业发展计划


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课程信息(二)

主题:物联网平台接入实践

时间:10 月 17 日 20:00 -- 21:30

主讲人:瀚云科技研发总监段奇,研发总监,从事电力物联采集13年工作经验,在配用电信息采集、光伏及电动汽车等新能源领域丰富的项目实践。

(扫码报名,免费听课)

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课程大纲

1. 物联网接入需求及背景

2. 物联网平台构思及架构

3. 瀚云的物联网接入技术架构和关键技术

4. 轻松玩转瀚云物联网接入

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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