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你了解增量學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程嗎？什么時(shí)候應(yīng)該使用增量學(xué)習(xí)
今天，小編將在這篇文章中為大家?guī)碓隽繉W(xué)習(xí)的有關(guān)報(bào)道，通過閱讀這篇文章，大家可以對(duì)它具備清晰的認(rèn)識(shí)，主要內(nèi)容如下。
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增量學(xué)習(xí)有哪些分類？增量學(xué)習(xí)的主要算法有哪些
在下述的內(nèi)容中，小編將會(huì)對(duì)增量學(xué)習(xí)的相關(guān)消息予以報(bào)道，如果增量學(xué)習(xí)是您想要了解的焦點(diǎn)之一，不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。
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什么是增量學(xué)習(xí)？增量學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)有什么關(guān)系
在下述的內(nèi)容中，小編將會(huì)對(duì)增量學(xué)習(xí)的相關(guān)消息予以報(bào)道，如果增量學(xué)習(xí)是您想要了解的焦點(diǎn)之一，不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。
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基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)CT圖像缺陷檢測，0.1mm級(jí)微裂紋識(shí)別與三維重建算法
工業(yè)CT(計(jì)算機(jī)斷層掃描)技術(shù)通過X射線穿透物體并重建三維結(jié)構(gòu)，已成為航空航天、汽車制造、新能源等領(lǐng)域的關(guān)鍵無損檢測手段。然而，傳統(tǒng)工業(yè)CT圖像分析依賴人工判讀或閾值分割算法，對(duì)0.1mm級(jí)微裂紋、氣孔等缺陷的識(shí)別存在漏檢率高、效率低等問題。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的引入，尤其是多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)與三維重建算法的融合，實(shí)現(xiàn)了從二維斷層圖像到三維缺陷模型的自動(dòng)化、高精度分析，推動(dòng)了工業(yè)檢測向智能化、微納化方向發(fā)展。
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基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)聲紋識(shí)別系統(tǒng)硬件適配方案
在工業(yè)設(shè)備預(yù)測性維護(hù)場景中，聲紋識(shí)別技術(shù)通過分析設(shè)備運(yùn)行噪聲中的異常特征，可提前3-7天預(yù)警軸承磨損、齒輪斷裂等故障。然而，工業(yè)現(xiàn)場存在強(qiáng)電磁干擾、多源噪聲耦合等復(fù)雜環(huán)境，對(duì)硬件系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、抗噪性與可靠性提出嚴(yán)苛要求。本文從深度學(xué)習(xí)模型部署需求出發(fā)，提出一套覆蓋前端采集、邊緣計(jì)算與云端協(xié)同的硬件適配方案。
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基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的圖像分辨率提升理論和技術(shù)綜述
在大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)浪潮的推動(dòng)下，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型已全面取代傳統(tǒng)規(guī)則式算法，成為提升圖像分辨率的核心引擎。本文綜述了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型在圖像分辨率提升方面的應(yīng)用，涵蓋了三維重建、壓縮感知、單像素成像和超分辨率技術(shù)，并進(jìn)一步探討數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型在視覺成像、工業(yè)無損評(píng)估和醫(yī)學(xué)影像處理等實(shí)際場景中的落地實(shí)踐，以及未來的發(fā)展趨勢。
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通過實(shí)踐輕松掌握Python
在Python 3教程的這一部分中，我們將探索Python函數(shù)語法、參數(shù)處理、返回值和變量作用域。在此過程中，我們還將介紹一些通用函數(shù)，如range()、map、filter和lambda函數(shù)。
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基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)調(diào)制與編碼方案：從理論到實(shí)踐的突破
在5G/6G通信系統(tǒng)中，自適應(yīng)調(diào)制與編碼（Adaptive Modulation and Coding, AMC）通過動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)傳輸參數(shù)，實(shí)現(xiàn)頻譜效率與可靠性的平衡。傳統(tǒng)AMC方案依賴瞬時(shí)信道質(zhì)量指示（CQI）映射，但在高動(dòng)態(tài)場景中存在時(shí)延大、精度低的問題?；谏疃葘W(xué)習(xí)的AMC方案通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模，突破了傳統(tǒng)方法的性能瓶頸，成為提升通信系統(tǒng)效能的關(guān)鍵技術(shù)。
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深度學(xué)習(xí)算法在FPGA中的硬件加速框架設(shè)計(jì)
深度學(xué)習(xí)算法的廣泛應(yīng)用對(duì)計(jì)算性能提出了嚴(yán)苛要求，傳統(tǒng)CPU/GPU架構(gòu)在能效比和實(shí)時(shí)性方面逐漸顯現(xiàn)瓶頸。FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）憑借其高度可定制的并行計(jì)算架構(gòu)和低功耗特性，成為深度學(xué)習(xí)硬件加速的理想選擇。本文從框架設(shè)計(jì)、關(guān)鍵技術(shù)及代碼實(shí)現(xiàn)三個(gè)維度，探討FPGA加速深度學(xué)習(xí)算法的核心方法。
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通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)提升立體深度估計(jì)
立體深度估計(jì)在機(jī)器人技術(shù)、AR/VR和工業(yè)檢測中至關(guān)重要，它為諸如箱體拾取、自動(dòng)導(dǎo)航和質(zhì)量控制等任務(wù)提供了精確的3D感知。Teledyne IIS的Bumblebee X立體相機(jī)既具備高精度，又能夠提供實(shí)時(shí)性能，能夠在1024×768分辨率下以38幀每秒(FPS)的速度生成詳細(xì)的視差圖。
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多光譜氣體傳感器的抗交叉干擾設(shè)計(jì)，深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)廢氣成分實(shí)時(shí)辨識(shí)系統(tǒng)
在工業(yè)廢氣排放監(jiān)測與污染控制，多光譜氣體傳感器憑借其非接觸、多組分同步檢測的優(yōu)勢，已成為實(shí)時(shí)感知?dú)怏w成分的核心設(shè)備。然而，工業(yè)廢氣中存在的復(fù)雜氣體混合物(如SO?與NO?的吸收光譜重疊、VOCs(揮發(fā)性有機(jī)物)與水蒸氣的基線漂移)會(huì)導(dǎo)致傳感器輸出信號(hào)產(chǎn)生嚴(yán)重的交叉干擾，使得傳統(tǒng)基于閾值比較或線性擬合的辨識(shí)方法誤報(bào)率高達(dá)30%以上。深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的抗交叉干擾設(shè)計(jì)，通過構(gòu)建高維特征提取與非線性映射模型，為多光譜氣體傳感器的精準(zhǔn)辨識(shí)提供了突破性解決方案，使工業(yè)廢氣成分的實(shí)時(shí)檢測準(zhǔn)確率提升至98%以上，為環(huán)保監(jiān)管與工藝優(yōu)化提供了可靠數(shù)據(jù)支撐。
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低劑量CT的“深度學(xué)習(xí)重建”算法，殘差U-Net的噪聲抑制、微小結(jié)節(jié)（3mm）檢測靈敏度提升
在醫(yī)學(xué)影像技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下，低劑量CT(LDCT)因其能有效降低患者輻射暴露風(fēng)險(xiǎn)，成為臨床診斷中備受關(guān)注的成像方式。然而，降低輻射劑量不可避免地會(huì)引入噪聲和偽影，影響圖像質(zhì)量，進(jìn)而對(duì)微小結(jié)節(jié)(尤其是3mm及以下)的檢測靈敏度造成挑戰(zhàn)。深度學(xué)習(xí)重建算法的出現(xiàn)，為解決這些問題提供了新的思路，其中殘差U-Net在噪聲抑制和微小結(jié)節(jié)檢測靈敏度提升方面展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。
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紅外熱像儀非均勻性校正（NUC）：黑體輻射源與深度學(xué)習(xí)融合方案
一、引言 紅外熱像儀憑借其能非接觸式測量物體表面溫度分布的優(yōu)勢，在工業(yè)檢測、安防監(jiān)控、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。然而，由于制造工藝、環(huán)境因素等影響，紅外探測器各像素單元的響應(yīng)特性存在差異，導(dǎo)致成像結(jié)果出現(xiàn)非均勻性，嚴(yán)重影響了圖像質(zhì)量和測溫精度。非均勻性校正（NUC）技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，旨在消除這種差異，提高紅外熱像儀的性能。
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基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)字IC布局優(yōu)化：DREAMPlace 4.0的GPU加速實(shí)踐
隨著數(shù)字集成電路（IC）設(shè)計(jì)復(fù)雜度的指數(shù)級(jí)增長，傳統(tǒng)布局工具在處理超大規(guī)模設(shè)計(jì)時(shí)面臨計(jì)算效率瓶頸。DREAMPlace作為基于深度學(xué)習(xí)的VLSI布局開源項(xiàng)目，通過引入GPU加速技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了全局布局與詳細(xì)布局階段超過30倍的速度提升。本文以DREAMPlace 4.0版本為核心，解析其GPU加速架構(gòu)設(shè)計(jì)、性能優(yōu)化策略及工程實(shí)踐。
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曦智科技時(shí)隔八年再登《Nature》，光電混合計(jì)算架構(gòu)首次公開
英國倫敦時(shí)間4月9日，全球頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊《自然》(Nature)刊載了曦智科技的光電混合計(jì)算成果：《超低延遲大規(guī)模集成光子加速器》(An integrated large-scale photonic accelerator with ultralow latency)。這是自八年前曦智科技創(chuàng)始人沈亦晨博士于《自然·光子學(xué)》雜志發(fā)表封面文章《由納米光學(xué)回路實(shí)現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)》(Deep learning with coherent nanophotonic circuits)以來，曦智科技再次登上全球頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊。同時(shí)，也是繼3月25日其最新光電混合計(jì)算卡曦智天樞發(fā)布后，曦智科技在光電混合計(jì)算領(lǐng)域的又一重要成果。
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2025年及未來半導(dǎo)體行業(yè)的八大趨勢
鑒于過去幾十年技術(shù)變革的速度，預(yù)測趨勢似乎是一項(xiàng)吃力不討好的任務(wù)。但我們認(rèn)為擁有前瞻性的視角很重要，以下是我們對(duì)未來幾年可能持續(xù)塑造和重塑行業(yè)的因素的預(yù)測。
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基于深度學(xué)習(xí)的智能攝像頭行為識(shí)別系統(tǒng)
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，智能攝像頭行為識(shí)別系統(tǒng)逐漸成為公共安全、商業(yè)運(yùn)營和智能家居等領(lǐng)域的重要工具。該系統(tǒng)通過深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)攝像頭捕捉的視頻圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，能夠自動(dòng)識(shí)別并分析人類的各種行為，如打斗、跌倒、抽煙等，并根據(jù)設(shè)定的規(guī)則做出相應(yīng)反應(yīng)。本文將詳細(xì)介紹基于深度學(xué)習(xí)的智能攝像頭行為識(shí)別系統(tǒng)的模型訓(xùn)練、特征提取和行為分類的實(shí)現(xiàn)方法，并結(jié)合代碼示例進(jìn)行說明。
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基于改進(jìn)YOLO v3的飛行目標(biāo)檢測算法研究
飛行目標(biāo)往往呈現(xiàn)為十幾個(gè)像素點(diǎn)的小目標(biāo) ,對(duì)其準(zhǔn)確檢測是黑飛反制、管控等應(yīng)用中首要解決的問題 。鑒于此 ,提出一種基于改進(jìn)YOLO v3的方法提高飛行目標(biāo)的檢測能力。首先為避免梯度消失 ,增強(qiáng)特征的復(fù)用 ,在特征檢測層引入殘差網(wǎng)絡(luò);其次為提高小目標(biāo)的檢測能力 ,增加對(duì)4倍下采樣特征的檢測;然后通過數(shù)據(jù)集對(duì)未改進(jìn)YOLO v3和改進(jìn)后YOLO v3進(jìn)行訓(xùn)練獲取模型;最后將Faster R-CNN、未改進(jìn)YOLO v3和改進(jìn)后YOLO v3進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比 ,數(shù)據(jù)顯示改進(jìn)后YOLO v3的準(zhǔn)確度提升14個(gè)百分點(diǎn)以上 , 能較好地檢測出飛行目標(biāo)。
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基于深度學(xué)習(xí)的人體動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)：技術(shù)進(jìn)展與應(yīng)用前景
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，人體動(dòng)作識(shí)別技術(shù)作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要分支，正逐漸展現(xiàn)出其在人機(jī)交互、智能監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實(shí)、健身娛樂等領(lǐng)域的巨大潛力?；谏疃葘W(xué)習(xí)的人體動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)，通過利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)人類動(dòng)作的準(zhǔn)確識(shí)別與理解，為智能交互提供了新的可能。
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基于深度學(xué)習(xí)的聲信號(hào)分類識(shí)別方法（含偽代碼）
聲信號(hào)分類識(shí)別是信息處理領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，廣泛應(yīng)用于語音識(shí)別、環(huán)境監(jiān)測、智能家居等多個(gè)領(lǐng)域。傳統(tǒng)方法往往依賴于手工設(shè)計(jì)的特征提取和分類器設(shè)計(jì)，但其泛化能力和識(shí)別精度有限。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，其在聲信號(hào)分類識(shí)別中的應(yīng)用日益廣泛，顯著提高了識(shí)別精度和魯棒性。本文將介紹基于深度學(xué)習(xí)的聲信號(hào)分類識(shí)別方法，并提供相關(guān)代碼示例。
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