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RSS订阅原创 如何搭建本地deepseek
不同版本的DeepSeek模型对硬件的要求差异显著。1.5B版本适合低配硬件和简单任务，而671B版本则需要极高的计算资源和显存。
2025-02-19 11:52:10
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原创 将传感器采集的实时数据送入类deepseek中进行特征提取与数据分析
传感器数据 → 实时采集 → 预处理（去噪/归一化） → 滑动窗口分割 → CNN提取空间特征 → RNN提取时序特征 → 全连接层分类 → 结果输出与反馈注：具体实现需根据传感器类型（如振动、光学、惯性）调整预处理和模型结构，例如光学数据可参考的加权平均特征融合方法，而惯性数据可结合的滑动窗口特征提取。
2025-02-14 12:02:50
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原创 使用AI来对时序数据处理方法
Transformer模型通过自注意力机制捕捉时序数据的全局依赖关系，无需递归或卷积结构即可实现高效并行训练。后续改进模型如Time-Transformer AAE结合了时间卷积网络（TCN）和Transformer，同时学习局部特征（如TCN的局部卷积）和全局依赖（如Transformer的自注意力），显著提升生成和预测任务的性能。这种架构尤其适合需要同时处理短期波动与长期趋势的场景（如气象预测或金融数据建模）。
2025-02-14 11:41:28
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原创 多传感器数据融合的实现
多传感器输入：从不同类型的传感器（如摄像头、LiDAR、温度传感器等）收集原始数据，确保覆盖多维信息。数据标准化：通过归一化处理消除量纲差异，例如将振动、声学等信号统一到相同尺度。异常值处理：去除噪声或无效数据，例如使用滤波算法或统计方法（如标准差分析）。特征提取：对每个传感器的数据提取关键特征，如信号频域特征（振动传感器）或图像中的边缘特征（摄像头）。时空对齐：通过时间同步和空间注册（如自适应距离函数ADF）确保不同传感器的数据在同一参考框架下。
2025-02-14 11:18:56
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原创 使用Hugin拼接扫描图像
使用Hugin拼接扫描图像目录为什么？所用软件测试图片脚本4.1 第一次尝试：一次性拼接所有图片4.2 完善：一次拼接两张图片附录参考文献扫描 -> 矢量化地图 -> 栅格图像 -> 可缩放图形在上述第一步中，由于一些地图的面积大于我的扫描仪表面（A4大小），因此我必须多次扫描地图，每次扫描不同的区域（有重叠部分），然后将这些较小的图像拼接成最终图像。Hugin在这第一步中起到了关键作用。
2024-02-23 10:18:00
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转载 Planar Affine Rectification from Change of Scale文章阅读笔记（一）
本文提出了一种利用相对尺度变化知识的平面仿射校正方法。该校正变换通过三个非共线点的相对尺度变化或两个相对尺度已知的点对来完全指定；点对之间的相对尺度变化不是必需的。该方法还允许从三个具有尺度的点对应关系中估计平面场景的两个视图之间的单应性。提出的方法易于实现且无参数；线性且支持（代数）最小二乘解；通用，不受相应特征的形状或它们之间的相对位置的限制。该方法在文本校正、重复模式检测、纹理归一化和从三个具有尺度的点对应关系中估计单应性等方面具有广泛的应用。
2024-01-29 18:21:30
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原创 The geometric error for homographies文章阅读
我们研究了通过单应性关联的图像之间寻找最优点对应的问题：给定一个单应性和一对匹配点，确定与该单应性完全一致并且使几何距离最小化到给定点对的一对点。这个问题与三角测量问题紧密相关，即从图像对中最优地三维重建点。我们的问题是非线性的，迭代优化方法可能会陷入局部最小值。在本文中，我们展示了如何将问题简化为求解一个单变量的八次多项式，这可以数值计算。因此，局部最小值被显式建模并可以避免。讨论了一个该方法显著提高重建精度的应用。
2024-01-29 15:04:13
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腾讯云大模型知识引擎平台DeepSeek的多应用场景创建指南
2025-02-21
MultiSensor-Information-Fusion
2025-02-20
siam-report-on-the-future-of-computational-science
2025-02-20
Hugin-tolos全景脚本概述
2024-02-26
空空如也
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