聚焦道路交通等重点领域,清远佛冈以最严要求守护道路安全

研全县道路交通安全和地质灾害防治工作。在调研中,江红平强调各级各部门要深刻汲取梅大高速茶阳路段塌方灾害事故教训,严格落实上级工作指示,进一步压实工作责任、加强监测预警、完善应急预案,聚焦道路交通等重点领域重点部位,以最严要求、最实举措做好各项安全防范工作。江红平一行先后前往国道G355线龙山大桥、国道G106线汤塘镇汕湛高速三门出口处等地,详细了解桥梁维修加固工程施工、高边坡日常养护以及道路交通安全管...

在图像处理领域,机器学习方法和深度学习方法的优势

在图像处理领域,机器学习方法和深度学习方法都被广泛应用,但两者有一些不同点和各自的优势。 机器学习 机器学习方法是利用数据和统计学方法来构建模型和算法,从而对图像进行分类、分割、特征提取等任务。常见的机器学习方法包括支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)、决策树等。它们通常需要手动选择和提取图像的特征,然后通过训练模型来学习特征与标签之间的关系。机器学习方法的优点是对于小规模数...

智能体可靠性的革命性提升,揭秘知识工程领域的参考架构新篇章

计算机科学和人工智能(AI)历史以来,知识工程的工作流程因其在构建可靠智能代理中的重要性而被广泛使用。确实,开发适用于从常识到交通、犯罪和天气等应用的可信模型,需要对知识过程有深入的理解。同样,在这些领域内的任务解决方案,包括问答、摘要和预测,都预期将纳入标准化的KE程序,以便它们能够有意义地适用并与人类兼容。 随着时间的推移,知识工程的范围和目标任务正在发生变化,其范式也在转变,从早期的专家系统、语...

【架构】后端项目如何分层及分层领域模型简化

文章目录 一. 如何分层1. 阿里规范2. 具体案例分析 二. 分层领域模型的转换1. 阿里规范2. 模型种类简化分析 三. 小结 本文描述后端项目中如何进行分层,以及分层领域模型简化 一. 如何分层 1. 阿里规范 阿里的编码规范中约束分层逻辑如下: Service 层: 相对具体的业务逻辑服务层,一般不可复用 Manager层: 通用业务处理层,它有如下特征: DAO 层: 数据访问层,与底层 ...

探索MATLAB在计算机视觉与深度学习领域的实战应用

随着人工智能技术的快速发展,计算机视觉与深度学习已成为科技领域中最热门、最具挑战性的研究方向之一。 它们的应用范围从简单的图像处理扩展到了自动驾驶、医疗影像分析、智能监控行业等多个领域。 在这样的背景下,《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》一书应运而生,为广大从业人员和学者提供了一个全面、深入的学习和实践平台。 书籍亮点 实战案例驱动: 本书详细讲解了29个实用的MATLAB计算机视觉与深度学习...

即插即用的涨点模块之特征融合(TFAM)详解及代码,可应用于检测、分割、分类等各种算法领域

融合模块(TFAM),利用时间信息进行有效的特征融合,使用通道和空间注意力来确定特征的重要部分,并使用时间信息来确定双时相特征之间的重要部分。笔者认为该模块不仅可用于变化检测,可也用于目标检测、分割等领域中图像的特征融合。 一、TFAM网络讲解         如图1TFAM结构所示,TFAM包括两个分支,通道分支(channel branch)和空间分支(spatial branch)。通道分支用于...

人工智能领域最新动态:技术创新推动行业进步

导语:人工智能技术作为当今科技发展的前沿,其应用领域日益广泛。本文将为您梳理近期人工智能领域的最新资讯,让您紧跟AI技术的步伐。 一、AI预测洪水事件,助力灾害预警 近期发表在国际著名学术期刊《自然》的一篇环境研究论文称,研究人员开发出一个有望提高洪水预测准确率的人工智能(AI)模型。该AI系统能在7天的预报期里预测未测流流域的日径流,且准确率与当前的主流方法相当,甚至更好。这一成果有望对特大洪水事件...

【热门话题】PyTorch:深度学习领域的强大工具

🌈个人主页: 鑫宝Code 🔥热门专栏: 闲话杂谈| 炫酷HTML | JavaScript基础 ​💫个人格言: "如无必要,勿增实体" 文章目录 PyTorch:深度学习领域的强大工具一、PyTorch概述二、PyTorch核心特性详解三、PyTorch在深度学习应用中的实践四、PyTorch生态与社区五、总结 PyTorch:深度学习领域的强大工具 摘要:PyTorch作为深度学习领域备受青睐的...

创龙教仪基于瑞芯微3568的ARM Cortex A-55教学实验箱 适用于人工智能 传感器 物联网等领域

嵌入式实验箱主要面向电子信息工程专业方向,同时也可适用于通信工程、电子科学与技术、光电信息工程、计算机科学与技术、自动化、人工智能等相关专业教学。Cortex-A55系列的ARM可以满足自动化、通信等领域的应用需求,可应用于工控,电力,通讯,医疗,媒体,安防,车载,金融,消费电子等领域。 预期目标 ARM嵌入式实验室建设拟达成的预期教学培养目标如下: 学生理解嵌入式ARM系统的基本原理; 学生了解嵌入...

AI大模型在医疗领域的应用案例:自然语言处理与医疗文本分析

随着人工智能技术的快速发展,AI大模型在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域的应用越来越广泛。在医疗领域,AI大模型的应用正在深刻改变着医疗实践,为患者和医生带来前所未有的便利。近期AI医疗的概念也比较火热,本文将聚焦于自然语言处理在医疗文本分析中的应用案例,通过实例代码展示AI大模型是如何解决实际问题的,并探讨其性能表现和潜在改进空间。 一、应用案例:医疗文本自动分类与摘要 在医疗领域,大量的病...
© 2025 LMLPHP 关于我们 联系我们 友情链接 耗时0.004365(s)