一、本文介绍本文聚焦于利用U-Netv2中的SDI模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。SDI模块相较于传统模块独具特色，它融合了先进的特征融合思想，借助精心设计的结构，在确保计算资源高效利用的前提下，巧妙地融合不同层级特征的语义信息与细节，实现特征的全方位增强。在应用于YOL

传感器数据融合技术的概念传感器数据融合技术是一种将来自多个传感器的数据进行整合和处理，以获取更加准确和全面信息的技术。在智能运维的情境下，通常会有多个不同类型的传感器在运行，每个传感器都有其特定的测量范围和精度。例如，在设备运维中，可能有测量温度的传感器、检测振动

在智慧城市建设的浪潮中，城市融合感知与城市大模型成为了推动城市智慧化进程的两个关键因素。城市融合感知通过整合各种感知手段，实现对城市多维度、多时空尺度的全面感知；而城市大模型则利用这些感知数据，构建起一个高度集成、智能化的城市运行框架。本文将探讨这两者如何共同构建

本研究提出了一种基于边界测量的双通道脉冲耦合神经网络（PCNN）在多尺度形态梯度（MSMG）域中的遥感图像融合方法，旨在有效结合全色（PAN）图像的高空间分辨率与多光谱（MS）图像的丰富光谱信息，从而生成同时具有较高空间和光谱质量的融合图像。该方法通过多步骤的处理，充分利用了PCNN的强大特性

OneEncoder:ALightweightFrameworkforProgressiveAlignmentofModalities背景与挑战：跨模态对齐学习（CM-AL）的目标是开发共享表示，以便在不同模态之间实现无缝理解。现有的技术依赖于大型模态特定的编码器，这些编码器需要在大量对齐的数据集上进行训练，这既昂贵又难以获得，

2024深度学习发论文&模型涨点之——多模态+注意力机制多模态（multimodal）结合了来自不同模态（如视觉、文本、音频等）的信息，以提高机器学习任务的性能。注意力机制（attention）在多模态融合中扮演着重要角色，它可以帮助模型识别和聚焦于不同模态中最相关的信息。多模态融合网络（Multi

目录前言1.知识图谱与自然语言处理的关系1.1知识图谱的定义与特点1.2自然语言处理的核心任务1.3二者的互补性2.NLP在知识图谱构建中的应用2.1信息抽取2.1.1实体识别2.1.2关系抽取2.1.3属性抽取2.2知识融合2.3知识推理3.NLP与知识图谱融合的实际应用3.1智

引言随着科技的进步，我们迎来了将传统节日如圣诞节与先进技术相结合的新时代。通过技术手段，我们可以创造更加个性化、互动性更强的庆祝方式，让每一个家庭成员和朋友都能感受到独特的圣诞氛围。一、智能家居装饰1.智能灯光系统使用智能LED灯串和彩灯，可以通过手机应用程序控制

 

摘要新型的BGF-YOLO模型，在YOLOv8的基础上进行优化，用于准确检测MRI中的脑肿瘤。作者证明，BGF-YOLO模型通过优化GFPN特征融合结构、引入BRA注意力机制以及增加检测头，显著提升了YOLOv8的物体检测能力。理论介绍BiLevelRoutingAttention（简称BRA）是一种动态、查询感知的稀

  

 

综合设计——多源异构数据采集与融合应用综合实践这个项目属于哪个课程2024数据采集与融合技术实践组名数据"融合炖"异构"大杂绘"队项目简介项目名称：智能食谱推荐项目logo：项目介绍：智能购物菜谱助手是一款结合AI技术的智能化应用，旨在为用户提供从食材购买到菜

这个项目属于哪个课程2024数据采集与融合技术实践组名从你的全世界爬过团队logo：项目简介项目名称：博物识植项目logo：项目介绍：在探索自然奥秘的旅途中，我们常与动植物相伴而行，却无法准确识别它们，更难以深入了解他们的特征。为了更好地理解和欣赏自然界的多样性，提升我

综合设计——多源异构数据采集与融合应用综合实践这个项目属于哪个课程2024数据采集与融合技术实践组名在大大的数据里面挖呀挖呀挖项目简介项目名称：城市记忆项目Logo：项目介绍：我们希望通过一种直观、生动的方式，让用户感受城市发展变迁的魅力。因此设计了一个以时间轴为

今天给大家推荐一个涨点发顶会的好方向：Transformer+UNet。这俩热点的结合可以轻松实现“1+1＞2”的效果。医学图像分割的重要性：医学图像分割在医学领域具有很高的落地价值，它对于辅助医生判断和改善患者体验至关重要。Transformer和UNet的互补性：Transformer擅长处理长距离依赖

简述：这门课平时基本没有课后作业，老师上课讲的也比较简单。前半部分讲各个传感器与FPGA编程。后半部分讲误差计算与滤波，信息融合。考试开卷，基本上考前突击即可。复习资料word文件见作者资源题型分布：一道设计题：例：设计一个反狙击手系统，要求在受到攻击后可快速定位狙击手位置

本改进已同步到Magic框架摘要—无人机图像中的小目标检测由于分辨率低和背景融合等因素具有挑战性，导致特征信息有限。多尺度特征融合可以通过捕获不同尺度的信息来增强检测，但传统策略效果不佳。简单的连接或加法操作无法充分利用多尺度融合的优势，导致特征之间的相关性不

        基于深度学习的边缘检测方法已显示出巨大的优势，并获得了可喜的性能。然而，目前大多数方法只能从空间（RGB）域提取特征进行边缘检测，可挖掘的信息有限。因此，这些方法无法很好地应用于物体与背景颜色相似的场景。为了应对这一挑战，提出了一种融合空间域和频率域特征的

三区，魔改transformer系列只摘重点，不再全文翻译妈的，这种文章创新点体现在哪啊？，，，，并且这篇文章为什么没给自己的模型取个名字......我真不懂了简单而有效的多模态融合模块/在融合的多模态特征上结合情感级嵌入（？）method我们提出的方法的体系结构。它由三个主要模块组成：(1)

引言：本文深入探讨了大模型技术如何为城投类企业的业务发展注入新的活力并提供了创新解决方案。城投类企业，作为地方政府的关键投融资渠道和基础设施建设项目的重要推手，在促进地方经济增长、优化资源配置、推动科技创新与产业升级等领域扮演者不可或缺的角色。本文通过详细分

随着物联网技术的迅猛发展，室内定位与视频融合技术在各行各业中得到了广泛应用。不仅能够提供精确的位置信息，还能通过实时视频监控实现全方位数据的可视化。与此同时，数字孪生等技术的兴起为智慧城市、智慧工厂等应用提供了强大支持，使得复杂系统的数字化管理成为可能。通过结合三维

abstract学习模态融合表征和处理未对齐的多模态序列是多模态情感识别中具有重要意义和挑战性的问题。现有的方法使用双向注意或信息中心来融合语言、视觉和音频模式。然而，这些方法在融合特征时引入了信息冗余，并且没有考虑模式的互补性，效率低下。在本文中，我们提出了一种有效的

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