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地震波传播速度作为地震勘探的核心参数,其作用贯穿地震勘探过程始终。构建合理精确的速度模型,是地震高精度偏移成像、数据处理及......
针对传统遥感影像目标检测的深度学习网络需要人工设计，过度依赖专家经验，费力耗时等问题，提出了一种基于神经网络架构搜索的遥感影像......
为了提高织物疵点检测的准确率，提出了一种基于Swin Transformer的两阶段织物疵点检测网络模型。首先，使用Swin Transformer替代传统......
深度神经网络模型在图像分类和目标检测等计算机视觉相关任务中取得了令人瞩目的成就。网络的架构是一个深度神经网络模型是否能够......
5G时代的到来,加速了互联网以及各种智能终端的蓬勃发展,极大满足了人们的网络需求。然而,随着产生的文本数据越来越多,人们很难高......
卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是深度学习算法中最具代表性的模型之一,但是CNN的设计过程十分的耗时耗力,针对这......
随着图形处理器的大型矩阵并行计算能力的快速发展,深度学习在计算机视觉的各个领域的应用也在快速地铺开。由于U-Net在深层语义信......
随着人工智能的高速发展和移动设备的普及,各种基于深度学习的应用进入我们的生活,深度学习的成功离不开神经网络对数据的高表征能......
计算机性能的提升带来了深度神经网络模型的兴起,然而随着模型规模的日益膨胀,研究者们在探索相近参数量下能达到更高性能的模型结......
随着物联网和人工智能的发展,语音唤醒被逐渐应用在智能家居、车载系统、智能语音助手等许多场景中,给人们的生活带来便利。语音唤......
为了提高深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)设计的自动化程度并进一步提高陶瓷晶粒扫描电子显微镜(Scanning El......
声纹识别凭借其安全、便捷的特点逐渐成为一种重要的身份验证手段,广泛应用于公安、电子商务、互联网、金融等行业。声纹识别涉及......
随着信息化时代的不断发展,人们日常生活中接受到的信息越发冗杂,而在各类信息中图像信息无疑是最重要的主体,但图像信息质量受到......
随着深度学习技术的发展,图像语义分割已被广泛应用于无人驾驶、远程视频等场景。同时,图像数据集不断增大,所要构建的神经网络结......
基于某电厂GE9FA重型燃气轮机的实际运行数据和数据驱动建模的基本思路,将其启动过程按阶段划分为盘车清吹、共同加速、独立加速和......
随着深度学习方法的不断突破,计算机辅助诊断技术在医学影像分析领域得到越来越多的发展。医学影像分析作为计算机辅助诊断技术的......
医学超声是一种在临床实践中广泛应用的成像模态,因其实时、廉价、无害等独特的优点,发展迅速。近年来,随着深度学习在计算机视觉......
随着近些年来机器学习在科研与工程届的发展,其创建的模型越来越复杂,如果整个模型的参数都依靠人类去设计,这将会耗费掉大量人力......
通过单目图像对三维场景深度估计是计算机视觉领域一个重要研究课题,深度估计技术可以获取三维场景中的物体与视点之间的深度信息,......
与基于插值或者重建的机器学习方法相比,深度学习在超分辨率（Super-Resolution,SR）任务上显示出其独特的优势。然而,人工设计一个性......
由于传统的深度卷积神经网络分割高分辨率遥感影像需人工设计网络架构,过度依赖专家经验,耗时费力,且网络泛化能力较差,因此,提出......
深度学习在图像识别、语言建模、机器翻译等复杂任务上展现出了巨大的优势。然而,这些任务的成功大多得益于针对特定任务而人工设......
超分辨率重构技术的目标是将观测到的低分辨率图像重构出原始的高分辨率图像,近几年来,随着计算机硬件技术的不断进步,基于卷积神......
本文主要研究用于机器翻译的Transformer模型在硬件平台上的加速问题。制约深度学习技术大范围应用的一个主要因素是运行所需的大......
随着深度学习的快速发展,基于深度学习的目标检测方法逐渐取代传统的目标检测方法,并取得了巨大的进步。虽然许多基于深度学习的目......
自然语言处理是人工智能的一个重要分支,近年来,深度学习与自然语言处理的结合为该领域带来一个新的突破口,然而,深度学习中神经网......
神经网络架构模型对于深度学习任务的运算性能是至关重要的,传统人工设计网络架构不仅费时费力,而且设计思路多囿于前人,模型性能......
随着神经网络技术的发展,研究者们在众多机器学习任务上取得了前所未有的精度,但网络模型的大小和所需运算量也与日俱增。在尽量维......
设施或设备的表面质量影响着它们的美观和性能,为了保证它们能够正常工作,在生产设施或设备的过程中对它们的表面进行缺陷检测是十......
人工神经网络是以数据驱动的人工智能领域中一类信息处理模式。人工神经网络通过模拟生物神经网络的信号处理方式,在图像识别、语......
近年来,人工智能领域技术飞速发展,深度学习算法已在图像识别领域取得了突破性的进展,但算法也逐渐显露出泛化能力差、所需训练数......
神经网络架构搜索是近年来兴起的自动化机器学习的重要组成部分。神经网络架构搜索旨在通过人为进行一些限定,让机器能够在一定范......
