长春理工大学计算机学院分数线,2021长春理工大学录取分数线-长春理工大学分数线-2021长春理工大学录取查询网址...

长春理工大学提供多个学院的专业介绍,包括物理系、电子科学与技术系、光电信息科学与技术系等,详细阐述了各学院的历史、师资力量及专业设置。此外,还分享了2014年至2015年的部分省份录取分数线,帮助考生了解报考详情。

阳光考试网门户(www.yggk.net)分享2021年长春理工大学录取分数线、2021长春理工大学录取查询网址,2021长春理工大学专业录取分数线,2021长春理工大学录取结果查询等长春理工大学招生信息。

长春理工大学物理系专业介绍、专业教师数量和结构 长春理工大学物理系前身为1958年建校初期设置的光学物理系,2013年底根据国家本科生专业目录调整,..点击查看

长春理工大学电子科学与技术系专业介绍、专业教师数量和结构 电子科学与技术系 长春理工大学理学院电子科学与技术系现有电子科学与技术、微电子科学与..点击查看

长春理工大学光电信息科学与技术系专业介绍、专业教师数量和结构 光电信息科学与技术系成立于2013年,由原物理系和电子科学与技术系组建而成,下设本..点击查看

学院领导 院 长 金光勇 书 记 李佩有(兼常务副院长) 副院长 马文联(教学) 李 野(学科) 高兰兰(行政) 崔亮(学生) 学院党委 书 记 李佩有 副..点击查看

长春理工大学理学院理学院简介 理学院前身为1958年建校时成立的光学物理系,办学历史悠久、底蕴深厚,著名科学家王大珩院士、薛鸣球院士、王之江院士..点击查看

长春理工大学探测制导与控制技术培养目标、就业去向、主要课程 培养目标: 培养在探测制导与控制技术领域基础理论扎实、专业知识系统、工程实践能力强..点击查看

长春理工大学信息对抗技术培养目标、就业去向、主要课程 培养目标: 培养德智体全面发展,能够适应新形势下国防建设和经济建设的需求,具有专业技术综..点击查看

长春理工大学测控技术与仪器培养目标、就业去向、主要课程 培养目标: 培养专业知识、实践能力、综合素质全面发展,具备光电仪器设计、测控技术及系统..点击查看

光电信息科学与工程 培养目标: 培养具有较高思想道德、文化修养、敬业精神和社会责任感,理论基础扎实、知识面宽,具有从事光电信息科学与工程及现代..点击查看

光电工程学院是长春理工大学最具办学特色的单位之一,她的前身是原长春光学精密机械学院光学仪器系,始建于1958年,是建校之初就建立的办学单位,办学..点击查看

长春理工大学机电工程学院院长寄语 长春理工大学机电工程学院经历了几代机电人50多年的艰苦奋斗,取得了长足的发展。全院教职员工励精图治,艰苦奋斗..点击查看

长春理工大学机电工程学院简介 机电工程学院前身为1958年建校时的精密机械仪器系,1984年成立机械工程系,2002年更名为机电工程学院。在50多年的发展..点击查看

长春理工大学计算机技术科学学院简介 学院的前身计算机系成立于1987年,由当时的电子系计算机教研室与原兵器部东北计算中心合并组建,2002年更名为计..点击查看

阳光高考门户整理《2015长春理工大学全日制本科招生简章》 第一章 总则 第一条 为规范我校今年招生工作,依据《中华人民共和国教育法》、《中华人民共..点击查看

长春理工大学2015年招生章程 第一章 总则 第一条 为规范我校今年招生工作,依据《中华人民共和国教育法》、《中华人民共和国高等教育法》等法律法规及..点击查看

长春理工大学光电信息学院历年录取分数线、长春理工大学光电信息学院录取查询、长春理工大学光电信息学院高考招生信息..点击查看

2014年长春理工大学分省录取分数线 省市名称 分数线 理科 文科 2014年 2014年 北京 重庆 517 557 西藏 河北 吉林 浙江 607 622 江西 湖北 544 536 海..点击查看

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
植物实例割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像析和实例割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例割任务,并可能扩展到目标检测或类等任务。
室内物体实例割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例割的多边形标注,适用于实例割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例割模型开发:适用于训练和评估实例割AI模型,用于精确识别和割室内环境中的物体,如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测和场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育:用于计算机视觉领域实例割算法的研究与教学,助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物和日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证和测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例割项目中,提高开发效率。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值