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随着人工智能的快速发展，将人工智能应用到电力领域也越来越多。本文提出了一种基于深度学习的绝缘子掉串检测模型。...
本文针对视觉SLAM的VO广泛使用的特征点法以及光流法存在的问题，寻求建立一种更加简便且稳定的图像配准算法，该算法以图像一致性为理论基础，利用VO顺序采集图像的帧间特点，最后通过实验验证了所设计的基于边缘特征一致性的图像配准评价符合VO应用的视觉要求。...
视觉惯性里程计和SLAM算法广泛应用于各种领域，如服务机器人、无人机和自主车辆。大多数SLAM算法都是基于静态环境假设。然而，在现实世界中，存在各种动态对象，并且它们降低了姿态估计精度。...
DTD：它是一个基于纹理的图像数据集，由5640张图像组成，根据受人类感知启发的47个类别进行组织。每个类别有120张图片。...
SSD算法使用改进的VGG16 网络模型作为骨干网络[13]。考虑到全连接层会干扰模型对特征位置信息的提取，将VGG16网络中的两个全连接层FC6和FC7替换为3×3卷积1×1卷积。...
首先要确定目标的精度，然后以精度为根据选择分辨率。然而为增加系统稳定性，不会只用一个像素单位对应一个测量/观察精度值，一般可以选择倍数4或更高。...
维度高、非线性强、数据量大是流体力学问题的主要特点。近年来火热的深度学习技术由于以数据驱动为主、可以解决高维复杂问题，目前已在流体力学领域得到了一定应用。文章结合课题组近期研究探讨了流体力学深度学习建模技术的最新进展。...
在A I 的应用中，不要忽视人的作用，“技术决定论”经常放大技术、软件、算法的威力，而忽视人在其中的重要性。...
对于大多数卷积神经网络，通过特征提取网络获取图像最终的特征图后，直接在该特征图上进行预测。这种方式仅能获取图像中单一尺度的语义信息，识别的尺度范围有限...
运动控制技术的多样性，常常会让用户觉得开始使用它们有些不知所措。本文将为机器视觉领域的专业人士介绍运动控制的基础知识。...
“在许多应用领域中，业界已经开发出高效的 ML FPGA 和 ASIC，以降低训练和推理的功耗，并且正在进行大量投资来延续这一趋势。”...
特征扭曲是光流估计的核心技术，然而扭曲过程中由遮挡区域引起的模糊性是一个尚未解决的主要问题。图像扭曲导致遮挡区域的模糊，在特征扭曲过程中也存在同样的问题，这些区域可以在没有任何明确监督的情况下被掩盖。...
芯片版图设计是一项精密的工作，设计时需要综合考虑芯片面积、性能和功耗。版图设计人员试图在最小化芯片区域的同时，尽可能缩短布线长度，避免走线拥挤，并满足时间要求和其他设计标准。总体目标是实现芯片性能、功耗和成本的最优组合。...
神经元是大脑活动的最基本的单元，它们独特的形状和结构能快速传递神经系统信号。神经元上的树突是信号输入口，它们就像“天线”一样，在接收到信号后，引起神经元兴奋，将信号通过轴突传递给下一个神经元。...
近年来随着时代的变迁以及技术的发展，工业的制造型态也历经多次改革，而工业近期的重大转变发生于2011年由德国政府所发起的工业4.0（Industrie 4.0）计划，目的为将整体工业生产型态从原先的自动化进阶至智慧化。于此工业4.0的相关核心技术也如火如荼快速发展，例如物联网（IoT）、云端（Clo...
随着数量规模的增长、载荷等性能的发展和智能程度的提升，无人保障平台将在战场上发挥越来越重要的作用。基于无人平台的广域直达保障，将成为提升综合保障效能的重要保障方式。...
本质上，Dojo是一个巨大的可组合的超级计算机，它由一个完全定制的架构构建，涵盖了计算、网络、输入/输出（I/O）芯片到指令集架构（ISA）、电源传输、包装和冷却。所有这些都是为了大规模地运行定制的、特定的机器学习训练算法。...
人工智能正在许多新应用程序中部署，从提高性能、降低各种终端设备的功耗到发现数据移动中的异常情况。 虽然大多数人都熟悉使用机器学习和深度学习来区分猫和狗，但新兴的应用程序展示了如何以不同的方式使用这种能力。...
对于PeRFception-SCANNet数据生成，ScanNet相当数量的帧包含运动模糊，这可能导致较差的场景几何。...
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