一图读懂 | 十五运会组委会有这些创新举措

11月8日,第十五届全国运动会举行倒计时一周年新闻发布会,组委会在体育领域探索“一事三地、一策三地、一规三地”的创新举措,三地沟通、竞赛布局、场馆改造、港澳筹备……这场发布会干货满满。策划 | 朱帆 周方平文案 | 陈旭泽 刘毅设计 | 范英兰校对 | 朱艾婷...

YOLOv11改进有效涨点专栏目录 | 含卷积、主干、注意力机制、Neck、检测头、损失函数、二次创新C2PSA/C3k2等各种网络结构改进

​ 👑 YOLOv11有效涨点专栏目录 👑  专栏视频介绍:包括专栏介绍、得到的项目文件、模型二次创新、权重文件的使用问题,点击即可跳转。 前言   Hello,各位读者们好. 本文为YOLOv11有效涨点专栏目录,YOLOv11以及发布了一个月左右,这个过程中我也是给大家整理了许多的机制,其中包含了C3k2、C2PSA、主干(均支持根据yolov11训练的版本进行二次缩放,全系列都能轻量化)、检测...

广东区域创新能力连续八年全国第一

11月2日,《中国区域创新能力评价报告2024》(下称《报告》)在北京发布,广东蝉联第一,实现“八连冠”。《报告》是在科技部支持下,由中国科技发展战略研究小组联合中国科学院大学中国创新创业管理研究中心编写的,已连续发布24年,是国内权威的区域发展评价报告,被视作全国各地创新能力的“年度大考”。2024年,广东区域创新能力保持第1位,连续8年居全国首位。广东、江苏、北京、浙江、上海和山东的区域创新能力综...

鹏城迎第八个“人才日”2024深圳全球创新人才论坛举行

讯 记者沈婷婷报道:金秋时节,全国首设的深圳“人才日”来到了第八个年头。11月1日下午,作为“人才日”的重磅活动之一,2024深圳全球创新人才论坛开幕式暨主论坛在深圳会展中心举行。本届论坛首次将会期扩展到两天,以“新知、新质、新生”为主题,开展论坛、专业会议、展览洽谈、交流活动、人才招聘、参访考察等六大板块活动,嘉宾覆盖科研、产业、文化、体育等多个领域人才,呈现一场全球创新人才的交流盛会。主论坛上,美...

区域创新能力“八连冠”,广东何以实现?

最新发布的《中国区域创新能力评价报告2024》显示,广东再拔头筹,连续8年居全国首位。在《报告》设置的5个评价区域创新能力一级指标中,广东的企业创新创新环境和创新绩效3个指标均排名全国第一;知识创造指标排名全国第二,与第一名北京的差距有所缩小。在区域创新能力综合得分40分以上的6个省、直辖市中,广东得分达到58.64分,体现出明显的领先优势。《中国区域创新能力评价报告2024》由中国科技发展战略研究...

AutoGLM:智谱AI的创新,让手机成为你的生活全能助手

生成图像、视频的智能体。 就在不久前,Anthropic的Claude推出了震撼人心的Computer Use功能,使得AI能够像人类一样灵活地操控电脑,执行各种任务,这已经足够令人惊叹。 然而,这一创新的热潮尚未平息,国内的智谱AI便不甘示弱,推出了他们首款产品化的智能体——AutoGLM,这一举措再次颠覆了我们对AI能力的想象。 一、AutoGLM:开启AI的Phone Use时代 AutoGLM...

FPGA实现图像处理算法的创新

以下是FPGA(现场可编程门阵列)实现图像处理算法的一些创新点: 一、并行处理能力 大规模并行运算 创新点描述:FPGA具有丰富的逻辑资源,可以构建大量的并行处理单元。在图像处理算法中,许多操作(如滤波、边缘检测等)可以并行执行。例如,对于一个3×3的图像滤波操作,FPGA可以同时对图像中的多个像素点进行滤波计算,而不像传统的CPU那样需要顺序处理每个像素。这大大提高了处理速度,能够满足实时图像处理...

自然语言处理研究方向在跨语言处理方面有哪些新的创新思路?

以下是自然语言处理研究方向在跨语言处理方面的一些新的创新思路: 一、预训练模型的跨语言改进 多语言预训练模型的深度融合 共享语义空间构建: 传统的多语言预训练模型如mBERT(多语言BERT)虽然能够处理多种语言,但不同语言在预训练模型中的表示仍有优化空间。创新思路是构建一个更统一、深度融合的共享语义空间。例如,设计一种新的预训练目标函数,使得模型在预训练过程中更加注重不同语言之间语义的对齐。通过在...

推荐:自然语言处理方向的一些创新

以下是自然语言处理研究方向的一些创新点: 一、预训练模型的改进与优化 模型架构创新 融合多模态信息: 传统的自然语言处理模型主要处理文本信息。创新点在于将图像、音频等多模态信息融合到预训练模型中。例如,对于描述一幅画的文本,同时利用画中的图像信息(颜色、物体形状等)来更好地理解文本内容。可以构建一种新的模型结构,其中有专门的模块用于处理图像特征,并将其与文本特征在合适的层进行融合,如在Transfo...

在深度学习研究方向有哪些创新

以下是深度学习研究方向的一些创新点: 一、模型架构创新 Transformer架构及其扩展 自注意力机制 Transformer架构摒弃了传统的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)中的卷积和循环结构,引入了自注意力机制。自注意力机制能够直接计算输入序列中任意两个位置之间的关联程度,而无需像RNN那样顺序处理序列。例如,在自然语言处理(NLP)中,对于一个句子,自注意力机制可以捕捉单词之间的...
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