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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks， CNN）是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Networks），是深度學(xué)習(xí)（deep learning）的代表算法之一。

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

深度學(xué)習(xí)在偏振圖像融合領(lǐng)域的研究進(jìn)展與現(xiàn)狀

基于多尺度變換（MST）的偏振圖像融合方法研究開始較早且應(yīng)用廣泛。2016年，中北大學(xué)提出一種紅外偏振與強(qiáng)度圖像融合算法，融合結(jié)果能夠保留紅外強(qiáng)度圖像的...

2024-03-11 標(biāo)簽：圖像融合光譜圖像深度學(xué)習(xí) 2.2k 0

五分鐘了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積層中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸入只是上一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一小塊，通常由卷積核來(lái)實(shí)現(xiàn)，卷積核是一個(gè)過(guò)濾器，可以想象成一個(gè)掃描窗口，扣到每張圖片上，然后根據(jù)設(shè)置好的大小步...

2018-05-05 標(biāo)簽：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.2k 0

建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的三個(gè)步驟

建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，涉及到多個(gè)步驟和細(xì)節(jié)。以下是對(duì)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的三個(gè)主要步驟的介紹：第一步：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 1.1 數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)是神經(jīng)網(wǎng)...

2024-07-02 標(biāo)簽：函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.1k 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常用來(lái)處理什么

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNNs）通常被用來(lái)處理具有顯著空間層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，特別是圖像和視頻數(shù)據(jù)。它...

2024-07-11 標(biāo)簽：圖像識(shí)別模型數(shù)據(jù)集 2.1k 0

基于機(jī)器視覺(jué)的織物疵點(diǎn)自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)分析

紡織業(yè)在是中國(guó)最大的日常使用及消耗相關(guān)的產(chǎn)業(yè)之一，且勞動(dòng)工人多，生產(chǎn)量和對(duì)外出口量很大，紡織業(yè)的發(fā)展影響著中國(guó)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)就業(yè)問(wèn)題。而織物產(chǎn)品的質(zhì)量直接影...

2024-02-19 標(biāo)簽：高斯濾波機(jī)器視覺(jué)圖像識(shí)別 2.1k 0

深度解析深度學(xué)習(xí)下的語(yǔ)義SLAM

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，計(jì)算機(jī)視覺(jué)的許多傳統(tǒng)領(lǐng)域都取得了突破性進(jìn)展，例如目標(biāo)的檢測(cè)、識(shí)別和分類等領(lǐng)域。近年來(lái)，研究人員開始在視覺(jué)SLAM算法中引入深度學(xué)...

2024-04-23 標(biāo)簽：傳感器機(jī)器人 SLAM 2.1k 0

圖解：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)原理解析

圖解：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)原理解析源自：數(shù)學(xué)中國(guó) 過(guò)去我們已經(jīng)知道被稱為緊密連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元被分成若干組，形成連續(xù)的層。每一個(gè)這樣的神經(jīng)元...

2022-09-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.1k 0

簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)的基準(zhǔn)目標(biāo)檢測(cè)及其衍生算法

基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)方法根據(jù)有無(wú)區(qū)域提案階段劃分為區(qū)域提案檢測(cè)模型和單階段檢測(cè)模型

2023-02-27 標(biāo)簽：目標(biāo)檢測(cè)深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2k 0

法動(dòng)科技系統(tǒng)級(jí)電路仿真設(shè)計(jì)平臺(tái)FDSPICE介紹

5G和5.5G的快速發(fā)展與普遍應(yīng)用，對(duì)原模擬電路仿真工具提出了新的挑戰(zhàn)和更高要求。市場(chǎng)與用戶需要電路仿真工具具備更高精度、更強(qiáng)算力和更靈活的功能，以支持...

2024-10-22 標(biāo)簽：仿真 eda 射頻電路 2k 0

如何在TensorFlow中構(gòu)建并訓(xùn)練CNN模型

在TensorFlow中構(gòu)建并訓(xùn)練一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型是一個(gè)涉及多個(gè)步驟的過(guò)程，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型設(shè)計(jì)、編譯、訓(xùn)練以及評(píng)估。下面，我將詳細(xì)闡...

2024-07-04 標(biāo)簽：模型 tensorflow 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2k 0

CNN與RNN的關(guān)系?

在深度學(xué)習(xí)的廣闊領(lǐng)域中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是兩種極為重要且各具特色的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。它們各自在圖像處理、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域展現(xiàn)...

2024-07-08 標(biāo)簽：cnn 自然語(yǔ)言處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2k 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練過(guò)程

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）是一種在圖像識(shí)別、視頻處理、自然語(yǔ)言處理等多個(gè)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)算...

2024-07-02 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)cnn 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2k 0

SD NAND芯片的測(cè)評(píng)與使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字識(shí)別

目錄前言：簡(jiǎn)介：對(duì)照：測(cè)試：使用：照片存儲(chǔ)：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字識(shí)別： ———————————————— 前言：感謝深圳雷龍公司寄送的...

2024-07-24 標(biāo)簽：芯片存儲(chǔ)TF卡 2k 0

自動(dòng)駕駛中多模態(tài)下的Freespace檢測(cè)輕量化設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

Freespace檢測(cè)是駕駛場(chǎng)景理解的一部分，它將圖像中的每個(gè)像素分類為可駕駛或不可駕駛區(qū)域，通常通過(guò)圖像分割算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。

2024-01-12 標(biāo)簽：濾波器編解碼器自動(dòng)駕駛 2k 0

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包含哪些層次

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN）是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型，具有自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、泛化能力強(qiáng)等特點(diǎn)。本文將...

2024-07-05 標(biāo)簽：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入信號(hào) 1.9k 0

什么是視覺(jué)角度的異常檢測(cè) 用于異常檢測(cè)的技術(shù)有哪些它在哪里使用

異常是與常態(tài)不同、很少發(fā)生并且不符合“模式”其余部分的事件。

2023-07-27 標(biāo)簽：編碼器 SVM 計(jì)算機(jī)視覺(jué) 1.9k 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的池化方式

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最基本結(jié)構(gòu)有卷積層跟池化層，一般情況下，池化層的作用一般情況下就是下采樣與像素遷移不變性。根據(jù)步長(zhǎng)區(qū)分，池化可以分為重疊池化與區(qū)域池化，圖示如下：

2023-10-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)池化 1.9k 0

三個(gè)最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在本文中，我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)和三個(gè)最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MLP)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。

2023-05-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知器深度學(xué)習(xí) 1.9k 0

cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類有哪些

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割等領(lǐng)域。本文將詳細(xì)介紹CNN在分類任務(wù)中的應(yīng)用，包括基本結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、...

2024-07-03 標(biāo)簽：參數(shù)深度學(xué)習(xí)cnn 1.9k 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)作為人機(jī)交互的重要橋梁，受到了廣泛的關(guān)注和研究。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)旨在將人類語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)換為文本信息，實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言理解和...

2024-07-01 標(biāo)簽：語(yǔ)音識(shí)別人工智能卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.9k 0

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加速度傳感器

加速度傳感器

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加速度傳感器是一種能夠測(cè)量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
OBD

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OBD是英文On-Board Diagnostic的縮寫，中文翻譯為“車載診斷系統(tǒng)”。這個(gè)系統(tǒng)隨時(shí)監(jiān)控發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行狀況和尾氣后處理系統(tǒng)的工作狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)有可能引起排放超標(biāo)的情況，會(huì)馬上發(fā)出警示。
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盡管最初傅里葉分析是作為熱過(guò)程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的還原論和分析主義的特征?！叭我狻钡暮瘮?shù)通過(guò)一定的分解，都能夠表示為正弦函數(shù)的線性組合的形式，而正弦函數(shù)在物理上是被充分研究而相對(duì)簡(jiǎn)單的函數(shù)類，這一想法跟化學(xué)上的原子論想法何其相似！
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角度傳感器

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角度傳感器，顧名思義，是用來(lái)檢測(cè)角度的。它的身體中有一個(gè)孔，可以配合樂(lè)高的軸。當(dāng)連結(jié)到RCX上時(shí)，軸每轉(zhuǎn)過(guò)1/16圈，角度傳感器就會(huì)計(jì)數(shù)一次。
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DMD是一種整合的微機(jī)電上層結(jié)構(gòu)電路單元，利用COMS SRAM記憶晶胞所制成。DMD上層結(jié)構(gòu)的制造是從完整CMOS內(nèi)存電路開始，再透過(guò)光罩層的使用，制造出鋁金屬層和硬化光阻層交替的上層結(jié)構(gòu)
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ov7620是一款CMOS攝像頭器件，是彩色CMOS型圖像采集集成芯片，提供高性能的單一小體積封裝，該器件分辨率可以達(dá)到640X480，傳輸速率可以達(dá)到30幀。
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HCS12X系列單片機(jī)簡(jiǎn)介 Freescale 公司的16位單片機(jī)主要分為HC12 、HCS12、HCS12X三個(gè)系列。HC12核心是16位高速CPU12核，總線速度8MHZ；HCS12系列單片機(jī)以速度更快的CPU12內(nèi)核為核心，簡(jiǎn)稱S12系列，典型的S12總線速度可以達(dá)到25MHZ。
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干擾器有多種類型，如GPS干擾器是適用于長(zhǎng)途客車司機(jī)以及一些不想被GPS信號(hào)追蹤到的人群的一個(gè)機(jī)器，手機(jī)信號(hào)干擾器主要針對(duì)各類考場(chǎng)、學(xué)校、加油站、教堂、法庭、圖書館、會(huì)議中心（室）、影劇院、醫(yī)院、政府、金融、監(jiān)獄、公安、軍事重地等禁止使用手機(jī)的場(chǎng)所。
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采用彈性敏感元件制成懸臂式位移器，與采用彈性敏感元件制成的儲(chǔ)能彈簧來(lái)驅(qū)動(dòng)電觸點(diǎn)，完成從重力變化到電信號(hào)的轉(zhuǎn)換，廣泛應(yīng)用在中高端智能手機(jī)和平板電腦內(nèi)。
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無(wú)刷直流電機(jī)由電動(dòng)機(jī)主體和驅(qū)動(dòng)器組成，是一種典型的機(jī)電一體化產(chǎn)品。無(wú)刷電機(jī)是指無(wú)電刷和換向器（或集電環(huán)）的電機(jī)，又稱無(wú)換向器電機(jī)。早在十九紀(jì)誕生電機(jī)的時(shí)候，產(chǎn)生的實(shí)用性電機(jī)就是無(wú)刷形式，即交流鼠籠式異步電動(dòng)機(jī)，這種電動(dòng)機(jī)得到了廣泛的應(yīng)用。
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聲紋識(shí)別，生物識(shí)別技術(shù)的一種，也稱為說(shuō)話人識(shí)別，包括說(shuō)話人辨認(rèn)和說(shuō)話人確認(rèn)。聲紋識(shí)別就是把聲信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，再用計(jì)算機(jī)進(jìn)行識(shí)別。不同的任務(wù)和應(yīng)用會(huì)使用不同的聲紋識(shí)別技術(shù)，如縮小刑偵范圍時(shí)可能需要辨認(rèn)技術(shù)，而銀行交易時(shí)則需要確認(rèn)技術(shù)。
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凡是電流方向不隨時(shí)間變化的電流稱為直流電壓。電流值可以全為正值，也可以全為負(fù)值。在直流電流中又可分為兩種：穩(wěn)恒直流和脈動(dòng)直流。直流輸電技術(shù)已經(jīng)由簡(jiǎn)單的端對(duì)端工程朝著大規(guī)模多端輸電的方向發(fā)展，這些工程將是未來(lái)直流電網(wǎng)的組成部分，將相同電壓等級(jí)的直流工程連接成網(wǎng)遠(yuǎn)比不同電壓等級(jí)下的獨(dú)立工程更經(jīng)濟(jì)、便捷。
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buck是降壓型電路，boost是升壓型電路，可以分開單獨(dú)使用，buck-boost電路就是把2種電路合在一起，可升可降。buck-boost拓?fù)潆娐房梢詫?shí)現(xiàn)升降壓功能，常見的buck-boost電路有兩種，第一種是輸入與輸出電壓極性相反，只需采用一個(gè)開關(guān)管和二極管。另外一種是采用兩個(gè)開關(guān)管和兩個(gè)二極管，可實(shí)現(xiàn)同極性電壓升降壓功能。
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所謂識(shí)別技術(shù)，也稱為自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，通過(guò)被識(shí)別物體與識(shí)別裝置之間的交互自動(dòng)獲取被識(shí)別物體的相關(guān)信息，并提供給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)供進(jìn)一步處理。
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電磁繼電器是一種電子控制器件，它具有控制系統(tǒng)（又稱輸入回路）和被控制系統(tǒng)（又稱輸出回路），通常應(yīng)用于自動(dòng)控制電路中，它實(shí)際上是用較小的電流、較低的電壓去控制較大電流、較高的電壓的一種“自動(dòng)開關(guān)”。故在電路中起著自動(dòng)調(diào)節(jié)、安全保護(hù)、轉(zhuǎn)換電路等作用。
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