5G 技术如何与银行、保险、证券业结合？近年来，金融业高度关注5G技术应用，一些金融机构希望抓住5G应用发展窗口期，积极探索新业态和新模式，把握5G金融应用的主动性，提前应对潜在的变革冲击；另一方面新冠疫情影响下，金融业数字化转型加速，金融服务移动化和线上化趋势愈加突出，并且发展普惠金融和服务实体经济，都需要金融机构积极合理使用5G等新一代信息技术，不断提升自身数字化发展能力，实现高质
在深度学习的很多工作中（例如目标检测、图像分割），融合不同尺度的特征是提高性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高，包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。高层特征具有更强的语义信息，但是分辨率很低，对细节的感知能力较差。如何将两者高效融合，取其长处，弃之糟泊，是改善分割模型的关键。很多工作通过融合多层来提升检测和分割的性能，按照融合与预测的先后顺序，分类为早融合(E
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2023-12-10 10:59:12
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# 融合深度学习的科普文章
近年来，深度学习在各个领域取得了显著成就，包括计算机视觉、自然语言处理和语音识别等。但随着数据规模的增加和任务复杂度的提升，单独使用一种深度学习模型往往无法取得最佳效果。因此，融合深度学习（Ensemble Learning）逐渐成为提高模型性能的重要方法之一。本文将为您介绍融合深度学习的基本概念，并提供代码示例。
## 什么是融合深度学习？
融合深度学习是指将多
划重点：BEV空间内进行特征级融合具有如下优势：1.跨摄摄像头融合和多模融合更易实现2.时序融合更易实现3.可“脑补”出遮挡区域的目标4.更方便端到端做优化在高等级智能驾驶领域，除了特斯拉和mobileye走的是纯视觉技术路线外，其他大多数玩家走的还是多传感器融合的技术路线。多传感器融合方案，一方面能够充分利用不同工作原理的传感器，提升对不同场景下的整体感知精度，另一方面，也可以在某种传感器出现失
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2024-05-28 14:29:54
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媒体融合发展已经几年时间过去了，市场强大的冲击力和竞争力，以及互联网环境的诸多变化，给传统媒体带来了很大的压力，于是一场传统媒体和市场结合发展的融合媒体发展路径产生。在转型发展过程中，有先锋，有中间力量，也有后备力量。在正确的指导下，逐步探索出了转型的路径和理论指导，基本上形成了可以参考的标准，在标准指导下开始了第一阶段的建设工作，从整体上来
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2023-11-06 15:44:07
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具有深度学习能力的传感器融合【导读】传感器被越来越多地应用于我们的日常生活中，以帮助收集各种应用中有意义的数据，例如建筑暖通空调系统、工业自动化、医疗保健、门禁控制和安全系统等。传感器融合网络有助于从多个传感器获取数据，以提供设备周围环境更全面的感知。换句话说，传感器融合结合多个物理传感器的数据，即使单独的传感器本身不可靠，融合后的结果会更加准确，有助于减少感知过程中的不确定性。为了进一步提高智能
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2024-08-20 15:26:43
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媒体融合发展已经几年时间过去了，市场强大的冲击力和竞争力，以及互联网环境的诸多变化，给传统媒体带来了很大的压力，于是一场传统媒体和市场结合发展的融合媒体发展路径产生。在转型发展过程中，有先锋，有中间力量，也有后备力量。在正确的指导下，逐步探索出了转型的路径和理论指导，基本上形成了可以参考的标准，在标准指导下开始了第一阶段的建设工作，从整体上来
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2023-11-06 15:44:06
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因PDF资源在微信关注：人工智能前沿讲习回复“
超分辨”获取文章PDF
1、主题简介图像超分辨率是计算机视觉和图像处理领域一个非常重要的研究问题，在医疗图像分析、生物特征识别、视频监控与安全等实际场景中有着广泛的应用。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像超分方法在多个测试任务上，取得了目前最优的性能和效果。本篇综述给出了一个统一的深度学习视角，来回顾最近的超分技
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2024-07-18 20:04:15
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MiniVGGNet：更深层的卷积神经网络 VGGNet，首次被Simonyan和Zisserman在他们的论文：Very Deep Learning Convolutional Neural Networks for Large-Scale Image Recognition 中提出。 在此之前，深度学习中的神经网络混合使用各种尺寸的卷积核。 经常是第一层卷积核大小在7 * 7到 11*11之间
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2024-10-25 13:30:49
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伴随着计算机的日益普及，互联网的迅猛发展，文本的数量(电子邮件、新闻、网页、科技论文等)在不停的增长，因而对文本作智能化处理以获取所需信息的需求日益迫切。在这样的社会需求下，自 然语言处理技术的地位和作用日益重要。经过几十年的研究，计算机 处理自然语言的理论基础日趋成熟，应用范围也越来越广，初步形成了面向各种不同应用和研究的技术体系。 自然语言处理技术是所有与自然语言的计算机处理有关的技
图像融合技术可以提取自然光图像和红外图像的互补信息，获得对同一场景描述解释更为准确、全面和可靠的图像。像素级融合是常用于灰度图像与可见光图像的融合。基于源图像的彩色化就是源图像和目标图像的融合过程，使其同时兼有源图像的颜色和目标图像的形状、纹理等特征信息，达到整体颜色基调和谐、真实。影响图像融合的主要因素：图像庞大数据量的处理、融合规则的选择等。关于图像融合技术的应用研究，主要集中在夜视图像中微光
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2024-07-12 07:28:56
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当前，新一轮科技革命和产业变革正在孕育兴起，以互联网为代表的信息技术和制造技术的融合以及新业态的出现为我国走新型工业化道路提供了难得的机遇。可以说，我国工业化、信息化的发展正面临着关键的转折点，而这个转型时期的标志就是两化深度融合。 两化融合涉及理念的转变、模式的转型和路径的创新，是一个战略性、全局性、系统性的变革过程。当前和今后一个时期，我们必须抓住新一轮科技和产业革命的机遇，以改革创新为动力
# 深度学习特征融合实现指南
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要将不同类型的特征结合在一起，以获得更好的模型性能。在深度学习中，特征融合是一个重要的环节，能够帮助我们提高模型的表现。本文将教会刚入行的小白如何实现深度学习特征融合。
## 流程
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据集] --> B[构建模型1]
B --> C[提取特征1]
原创
2024-04-22 05:42:00
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全连接层网络参数是样本数和神经元个数 卷积层参数为样本数，通道数，高和宽 一、卷积神经网络 1、二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。 互相关运算，输入数组和核数组得到输出数组，卷积的核数组可以学习，使用互相关运算和使用卷积运算没有本质区别。 2、二维卷积
深度学习融合优势是在人工智能领域，通过将多种深度学习模型的优势进行整合，以提升模型的性能和泛化能力。通过本文，我们将探讨这一过程的各个环节，包括技术痛点的识别、演进历程、架构设计、性能优化、故障复盘及经验总结。
## 背景定位
在深度学习的初期，许多研究者面临着模型单一性带来的困境。不同模型在特定数据集上表现优异，但在面对多样化任务时，往往缺乏适应性和泛化能力。因此，如何有效整合这些模型的优势
作 者：汪军 符涛 通信业务融合的意义在于客户能够在任何地点、任何时间以任何方式接入网络访问所签约的业务，提供最大化的通信客户价值。当前主要存在两大网络业务的融合趋势，一是移动固定网络的融合，二是通信和IP网络的融合。前者主要在于不同接入方式的融合，连带解决移动、固网通信网络多年以来业务的差异化问题；后者需要解决传统通信与IT两个领域中的业务模式的集成、融合。
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2024-02-05 23:09:29
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很多工作通过融合多层来提升检测和分割的性能，按照融合与预测的先后顺序，分类为早融合(Early fusion)和晚融合(Late fusion)。早融合(Early fusion): 先融合多层的特征，然后在融合后的特征上训练预测器（只在完全融合之后，才统一进行检测）。这类方法也被称为skip connection，即采用concat、add操作。这一思路的代表是Inside-Outside Ne
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2023-12-12 16:37:52
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智慧城市数字孪生系统深度融合大数据、云计算等技术应用，将信息、技术、设备与管理需求充分结合，覆盖城市全景可视化、城市规划监测、交通运行监测等多个业务领域，对各业务应用实现智能感知，有利于提升跨部门决策和资源协调效率。1、城市全景可视化高度融合各个职能部门现有数据资源，基于地理信息系统对城市治理、生态环境、交通运行等领域的关键指标进行多维度可视化分析，辅助管理者快速掌握城市运行态势，提升监管力度和行
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2024-06-28 13:53:29
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目录前言课题背景和意义实现技术思路一、深度学习概述二、基于深度学习的数据融合方法分类1、基于深度学习特征提取的数据融合方法2、基于深度学习融合的数据融合方法3、基于深度学习全过程的数据融合方法 实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越
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2024-08-20 17:57:22
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1. 什么是不变性不变性是指目标发生了变换，但是你依然可以识别出来。对于图像处理任务来说，这是一种很好的特性。图像中的目标即使被平移、旋转或者缩放，模型都可以识别出来图像中的目标。不变性有以下几种类型： 平移不变性；旋转不变性；尺度不变性；光照不变性。对于图像分类任务： 平移不变性就是图像中的目标不管被移动到哪个位置，模型给出的标签都是相同的。除此之外，还有一个对应的概念：平移同变性。是指：在图像
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2024-07-31 10:20:42
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