• 2024-11-19点云噪点去除方法综述
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  • 2024-11-19自动驾驶3D目标检测综述(二)
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  • 2024-11-12自动驾驶3D目标检测综述(一)
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    最短路径算法综述:原理、比较与实现一、引言在图论和计算机科学领域,最短路径问题是一个经典且重要的研究内容。它在交通导航、网络路由、物流规划等众多实际应用场景中有着广泛的应用。本文将详细介绍几种常见的最短路径算法,包括Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floy
  • 2024-11-09医学图像分割综述(肝脏等器官与肿瘤的分割)——组会必备
    制作了一个思维脑图,下面的MakeDown格式的,脑图会截图发在下面,也可以找我要源文件。医学图像分割综述参考论文MedicalImageSegmentationUsingDeepLearning:ASurveySubmittedon28Sep2020(v1),lastrevised22Dec2021(thisversion,v3)]对基于深度学习
  • 2024-11-08风电机组产生次声的来源、测量及对健康影响的综述
    摘要:居住在风电机组附近的一些人抱怨风电机组对健康产生了一系列不利影响。包括耳鸣,血压升高,心悸,心动过速,压力,焦虑,眩晕,头晕,恶心,迷糊,视力,疲劳,认知功能障碍,头痛,耳压,加重偏头痛,运动敏感,内耳损伤和睡眠剥夺。本文首先从历史回顾的预后,如振动声疾病和风电机组综合症被提出来解释报
  • 2024-11-08【阅读文献笔记】骨骼信息的人体行为识别综述
    <“骨骼信息的人体行为识别综述”>摘要“基于骨骼信息的人体行为识别旨在从输入的包含一个或多个行为的骨骼序列中,正确地分析出行为的种类与基于图像的人体行为识别方法相比,基于骨骼信息的人体行为识别方法不受背景、人体外观等干扰因素的影响,具有更高的准确性、鲁棒性和计
  • 2024-11-03深度学习模型综述:基础、架构及应用实例(有代码哦~)
    深度学习是机器学习领域的重要分支,基于多层神经网络模拟人类大脑的神经结构,能自动提取数据特征并在图像识别、自然语言处理等任务中取得了出色的成绩。本文将从深度学习的基础、主要模型架构及其典型应用展开,深入探讨深度学习模型的设计、训练与应用。一、深度学习的基本概念
  • 2024-11-03人工智能学习框架综述:特性、应用及未来趋势(有代码哦~)
    人工智能(AI)的发展在很大程度上得益于强大、高效的学习框架,这些框架为研究人员和工程师提供了集成化的工具,用以构建、训练和部署深度学习和机器学习模型。本文将对几大主流人工智能学习框架的特性、使用场景及未来趋势进行介绍,帮助读者理解如何选择和应用这些工具。一、人工智
  • 2024-10-29研究生如何利用 ChatGPT 帮助开展日常科研工作
    研究生可以利用ChatGPT帮助开展日常科研工作:1.文献综述与资料查找;2.论文写作与润色;3.问题解答与研究思路拓展;4.实验设计与数据分析;5.科研计划和进度管理;6.学术交流和论文审阅。研究生常常需要面对海量文献,ChatGPT可以成为文献综述的得力助手。1.文献综述与资料查找
  • 2024-10-24python_matlab图像去雾_去雨综述
    图像去雾和去雨是计算机视觉领域的两个重要任务,旨在提高图像质量和可视化效果。本文将综述图像去雾和去雨的算法、理论以及相关项目代码示例。一、图像去雾算法基于暗通道先验的方法:这是广泛应用于图像去雾的经典算法之一。该方法基于一个观察:自然场景中的大多数像素在
  • 2024-10-23大模型RAG(检索增强生成)技术综述
    概念        从数据源中检索信息来辅助大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)生成答案。简而言之,RAG结合了搜索技术和大语言模型的提示词功能,即向模型提出问题,并以搜索算法找到的信息作为背景上下文,这些查询和检索到的上下文信息都会被整合进发送给大语言模型的提示中
  • 2024-10-21tocaf1的学习日志_两综述一文献
    基于深度学习的目标检测算法研究与应用综述张阳婷张阳婷,黄德启,王东伟,贺佳佳;新疆大学电气工程学院,乌鲁木齐830017摘要:总结基于深度学习的目标检测技术比较两阶段和单阶段网络架构的优缺点分析经典算法的改进策略及应用现状指出未来的研究方向前言:深度学习推动目标检测
  • 2024-10-21大模型的检索增强生成综述研究
    人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处大模型(LLMs)在处理特定领域或知识密集型任务时,它们仍面临挑战,例如产生“幻觉”、知识过时以及推理过程不透明、难以追溯等问题。为了解决这些问题,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)作为一种有前景的解决方案应运而生,它通
  • 2024-10-19强推!首个全面涵盖LiDAR里程计算法的综述(一):LiDAR-Only与LIO算法综述
    该篇文章是对LiDAR里程计(Odometry)的最新进展和挑战进行的全面综述。是首个全面涵盖LiDAR里程计各类方法的综述,填补了之前研究的空白。为了让读者深入了解该项技术,笔者结合自身的一些经验和理解,将拆分成三个部分为大家详细解读,分别为:LiDAR-Only与LIO算法综述(一),多激光与多传感器
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  • 2024-10-13[转]深度学习下的相机标定
    相机标定在计算机视觉和机器人等领域中占据举足轻重的地位,它为后续场景理解及决策推断提供了标准化的成像空间和精准的几何先验。然而,传统的相机标定技术常常依赖于繁琐的人工干预和特定的场景假设,因此难以灵活拓展至不同的相机模型和标定场景。近年来,基于深度学习的解决方案展现
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    图像去雾是一种针对雾霾、雨雾等大气干扰因素引起的图像模糊和降低对比度的现象进行处理的技术。在现实生活中,这种现象常常会影响到图像的质量,使得图像难以清晰地表现出真实景物。为了解决这个问题,研究人员开发了各种图像去雾算法。本文将对当前主流的图像去雾算法进行综述
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    引言多代理强化学习(Multi-AgentReinforcementLearning,MARL)是强化学习的一个重要分支,它将传统的单代理强化学习概念扩展到多代理环境中。在MARL中,多个代理通过与环境和其他代理的交互来学习最优策略,以在协作或竞争场景中最大化累积奖励。MAgent中代理之间的对抗(混合MARL示例
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    在深度学习和计算机视觉领域,数据增强已成为提高模型性能和泛化能力的关键技术。本文旨在全面介绍当前广泛使用的图像数据增强库,分析其特点和适用场景,以辅助研究人员和开发者选择最适合其需求的工具。数据增强的重要性数据增强在深度学习模型训练中扮演着至关重要的角色,其
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  • 2024-09-28北邮&剑桥最新SLM(小语言模型)研究综述
    今天介绍的这篇文章是关于小型语言模型(SmallLanguageModels,SLMs)的研究综述,作者团队来自北京邮电大学、鹏城实验室、HelixonResearch、剑桥大学等机构。语言模型的发展目前呈现出分歧,一方面是追求人工通用智能的LLMs,在训练和推理双scalinglaw的指引下不断加大计算量;另一
  • 2024-09-25文本摘要综述—从统计方法到大型语言模型综述介绍,原文阅读:A Systematic Survey of Text Summarization: From Statistical Methods to
    ASystematicSurveyofTextSummarization:FromStatisticalMethodstoLargeLanguageModels文本摘要的系统综述:从统计方法到大型语言模型paper:https://arxiv.org/abs/2406.11289文章目录~原文阅读Abstract1.Introduction1.1.MajorDifferences1.2.MainContri