文章目录整体要求一、尺寸二、字体及大小三、线条粗细四、序号和元素五、文件格式六、文件名七、颜色模式八、插图的压缩和文件大小九、分辨率编辑插图常用软件 整体要求SCI杂志种类很多，对插图的要求也各有不同，但是以下几条是通用的：插图尺寸要符合SCI期刊要求同篇文稿插图中文字须统一字号及字体须提交SCI期刊指定文件类型的插图插图文件命名须符合SCI期刊要求插图分辨率须符合SCI期刊要求同篇文稿插图中的线
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2024-10-07 11:02:34
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大家好教程又来了今天教程有点特别，又特别重要因为这个东西是全部上班族都必须要需要掌握的！那就是PPT!!很多同学会说，PPT还不简单，Ps设计好一贴就完事了，但正因为我们设计师总喜欢在PS里面做样式和效果其实是非常浪费时间的。所以今天教大家几招让大家以后可以更高效搞定各种PPT马上来一起学习吧！ 01 批量删除文字版式 在制作多页PPT时会遇到这种情
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2024-10-23 06:53:29
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Essay Outline可以说是学术论文的主要框架，您可以在其中对其进行结构化并将要点组织为段落，这样您就可以更轻松地撰写论文。 所以今日的论文干货主要来帮助同学们： 了解什么是Essay Outline 学习如何撰写Essay Outline 一些常用的大纲示例和模板 1 我们一起来了解，什么是Essay Outline？ 提起Essay Outline，其实很多同学都清楚，
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2024-10-24 20:16:14
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Essay Outline可以说是学术论文的主要框架，您可以在其中对其进行结构化并将要点组织为段落，这样您就可以更轻松地撰写论文。 所以今日的论文干货主要来帮助同学们： 了解什么是Essay Outline 学习如何撰写Essay Outline 一些常用的大纲示例和模板 1 我们一起来了解，什么是Essay Outline？ 提起Essay Outline，其实很多同学都清楚，
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2024-10-23 20:45:32
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1、利用R语言的ggplot2画图ggplot2是R的一个package，画图风格相当文艺小清新。看论文看到用ggplot2画图都是一种享受哦！极为擅长于数据可视化。可惜ggplot2功能没有Python或者Matlab全面，画不出稀奇古怪的电路图不支持三维立体图像哦～不过作为一个统计绘图软件那些功能也不算很重要啦。ggplot2有一个最大的特点是引入了图层的概念，各位用过Photoshop应该能
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2024-06-16 09:23:45
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学习内容：卷积神经网络研究综述论文学习笔记一． 引言部分 二． 卷积神经网络概述（对各部分进行解释） 三． 至今为止，对CNN进行的改进与尝试 四． 训练模型的方法与开源工具 五． 实际生活中的应用 六． CNN参数设置的一些探索 七． 总结 八． 参考文献论文简介：以上，便是该篇论文的八个板块。 本文从计算机视觉的历史出发，着重介绍了CNN各部分的作用与网络合理化设置的方法，之后点明了CNN后期
1、CNN结构演化历史图 CNN经典论文学习第一篇，卷积神经网络开山鼻祖，经典的手写体识别论文——LeNet:《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》，作者包括深度学习三大巨头之一Yann Lecun，花书《深度学习》作者之一Yoshua Bengio。 原文篇幅很长，选择记录其中最重要的介绍CN
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2024-02-14 13:23:35
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1. 卷积神经网络结构 卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层都是一个变换（映射），常用卷积convention变换和pooling池化变换，每种变换都是对输入数据的一种处理，是输入特征的另一种特征表达；每层由多个二维平面组成，每个平面为各层处理后的特征图（feature map）。常见结构： 输入层为训练数据，即原始数据，网络中的每一个特征提取层（C-层）都紧跟着一个二次提取
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2024-10-25 13:13:42
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本文主要是回顾一下一些经典的CNN网络的主要贡献。论文传送门【google团队】[2014.09]inception v1: https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf
[2015.02]inception v2: https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf
[2015.12]inception v3: https://arxiv.org/
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2024-08-12 12:13:36
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比如随着epoch（迭代次数）的变化，训练过程中各层出现的实时变化。为了能更清楚地展示网络细节，用户还可以在其中自由地折叠、扩展每个层。比如将特征图在线性布局和网格布局之间转换。折叠卷积层的特征图输出。对全连接层进行边绑定（edge bunding）等等。这样的可视化图像，可以通过加载TensorFlow的检查点来构建。也可以在Unity编辑器中设计。该项目的作者，是一位来自维也纳的3D特效师。之
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2024-09-24 19:27:27
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图解CNN：通过100张图一步步理解CNN 作者：@Brandon Rohrer，说明：本文被收录于七月在线APP 大题查看 深度学习第35题。本质上来讲，我那篇CNN笔记，基本做到非CS专业生也能秒懂CNN。但本文更厉害，可能看过CNN无数资料，皆不如此文好懂。 当你听到说深度学习打破了某项新技术障碍，那么十有八九就会涉及到卷积神经网络。它们也被称作CNNs或着ConvNets，是深层神经网络
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2024-05-09 16:43:30
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参考：http://x-algo.cn/index.php/2016/12/22/1318/Inception v1目标人类的大脑可以看做是神经元的重复堆积，Inception网络存在的原因就是想找构造一种「基础神经元」结构。人类的神经元之间链接往往是稀疏链接，所以就是寻找「稀疏网络」的稠密表示，并希望这个稠密网络在效果上可以「接近」甚至「超越」稀疏链接的网络。1x1卷积层对特征降维，一方面可以解
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2024-03-12 16:22:47
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工作中PPT是我们一个常用的工具，用好PPT的一个方法就是要会用它来画图，毕竟“一图胜千言”嘛。下面会简单介绍一些PPT画图的一些入门知识，本人暂时还处在浅尝辄止阶段，欢迎大家一起讨论。使用小贴士下面是使用PPT画图过程中可能会用到的一些小贴士：用鼠标移动对象十分方便。但是需要垂直或水平移动的时候可同时按住Shift键如果想选中分散的对象，按住 Ctrl 键然后选中一个一个对象快捷键 Ctrl-A
CNN 已被广泛用在计算机视觉领域，但是近年来各种 CNN 模型复杂度越来越高，计算量越来越大，导致很多模型无法应用在移动端。本文介绍一种高效的 CNN 模型 MobileNets，MobileNets 使用 Depthwise Convolution 和 Pointwise Convolution 替代传统的卷积操作，可以大大减少参数量和计算量。1.Group ConvolutionGroup
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2024-03-11 10:40:18
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老师听到老师学长说到文献综述，也就是review，突然有点莫名起来，数字资源资料库里面我该如何搜索呢？好像很多人的本科论文都是瞎混混过来的，我也是，有看过期刊和一些论文，却不明白到底如何来找文献综述。
以下是我从网上找的关于文献综述运用的参考，写的不错，拿来分享一下！
1.找一篇本研究领域的文献综述（review）。 这一步很关键，要找一篇有影响的（我主要是看引用次数的高低）综述有时不是件很容
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2024-07-10 13:50:13
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Brief 果然二维检测上的RCNN系列会出现在三维检测上，CVPR19年上有一篇Point RCNN的paper。在上个月（19年8月8日）这篇文章就被放上了arixv上，由港中文的贾佳亚教授实验室完成，下面看看具体是怎么做的。Abstruct该方法既采用了voxel表达，又结合了原始点云的形式，是一个two-stage的方法。第一个阶段采用voxel作为数据的输入，只采用几层轻量级的卷积操作，
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2024-09-14 13:02:53
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1.概念CNN -> 深度学习模型，主要用于图像识别、语音识别、自然语言处理等。2.卷积操作1.滑动卷积核(一个小矩阵、滤波器)对输入图像进行特征提取
2.滑动在图像上，对每个位置的像素进行加权求和 -> 新的输出矩阵(特征图)\[y[i] = (w * x)[i] = sum(j=0 to k-1) w[j] * x[i+j]
\]3.通过不同的卷积可以提取不同的特征，比如边缘、角点
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2024-03-25 12:16:48
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# 在Python中绘制柱状图的科普文章
柱状图是一种常用的数据可视化工具，能够直观地比较不同类别的数据。在Python中，有许多库可以绘制柱状图，其中最常用的是Matplotlib和Seaborn。这篇文章将为您介绍如何使用这两种库绘制柱状图，并提供相应的代码示例。
## Python环境设置
在开始之前，请确保您已经安装了必要的库。您可以使用以下命令安装Matplotlib和Seabor
原创
2024-10-25 05:14:49
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UG可以绘制出很多的曲面造型零件，本节经验分享如何用UG软件创建一把雨伞，在使用NX10.0绘制雨伞时，需要用到曲线、网格曲面、扫略等命令，用UG设计复杂的曲面零件时，要综合运用多项NX指令，才能完成最终的零件设计.软件名称：UG NX6.0(模具设计软件)32bit v6.0.0.24 中文安装免费版软件大小：1.32GB更新时间：2014-10-31立即下载构建绘制雨伞的曲线1、绘制正八边形，
2012年，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever在多伦多大学Geoff Hinton的实验室设计出了一个深层的卷积神经网络AlexNet，夺得了2012年ImageNet LSVRC的冠军，且准确率远超第二名（top5错误率为15.3%，第二名为26.2%），引起了很大的轰动。AlexNet可以说是具有历史意义的一个网络结构，在此之前，深度学习已经沉寂了很长时间，自2012
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2024-10-11 14:37:24
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