光子支付

光子支付,顾名思义您可以用“光”来支付。无需携带银行卡,您的手机也无需外接任何其他的设备甚至联网,只要安装一个光子支付APP或者使用合作银行的APP,用手机闪光灯对着外接了光子支付接收器的POS机一照,就可以完成用“光”来刷卡了。

作为一种新型的移动支付方式,光子支付创新实现了无卡支付,支持将100余个支付账户绑定于一个“光账户”,省去带卡的麻烦,并能根据需要灵活选择支付账号。使用“光子支付”时,用户只需轻轻一键点击支付,手机对着POS机上的光子支付接收器照一下,然后在POS机上输入交易金额和密码,验证、打单即可完成交易。

手机发送管子支付信号,接收器采样并接收,接收器接收到数据后发送数据包给POS机。光子支付接收器和POS之间可以通过串口进行通讯。

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,显著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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