登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
视觉-语言模型（VLMs）在自然场景推理方面取得了显著进展，但其在医学影像领域的潜力仍被大量未探索。医学推理任务由于医学图像固有的复杂性，需要强大的图像分析和生成有充分依据的答案，因此面临独特的挑战。透明度和可信度不仅对于获得临床医生的信心至关重要，而且对于满足严格的监管要求也至关重要。为了应对这些挑战，作者提出了Med-R1，这是一个新颖的框架，旨在研究强化学习（RL）是否可以增强VLMs在医学
在学术生涯的终章答辩环节，一份优秀的答辩PPT不仅是研究成果的视觉化呈现，更是叩开高分大门的关键钥匙。许多同学面对PPT制作时，常陷入结构混乱、视觉单调、重点模糊的困境。本文将以严谨的学术视角，结合实战经验，为你拆解答辩PPT制作全流程，并推荐一款专业级AI工具，助你打造逻辑缜密、视觉吸睛的高分作品。
Ampere 架构的 GPU 采用了多个[流多处理器]（SM）和更大的总线宽度，提供了更多的 CUDA Core 和更高的频率。而受到影响较大的还是 NVlink 上的削减，但是因为架构上的升级，虽然比不上同为 Hopper 架构的 H100，但是比 ampere 架构的 A800 还是要强上不少的。NVIDIA 通常用最小的运算单元表示自己的运算能力，CUDA Core 指的是一个执行基础运算的
25年3月智元机器人发布具身模型 “AgiBot World Colosseo: Large-scale Manipulation Platform for Scalable and Intelligent Embodied Systems”。该工作探索可扩展的机器人数据如何解决现实世界中泛化机器人操作的挑战。AgiBot World，是一个大型平台，包含五种部署场景中 217 个任务的 100
实现YOLOv8-pose的快速使用：yolov8-pose关键点检测数据集的格式、标注与迭代；实现训练一个yolov8-pose模型；输出测试结果与分析。
人工智能专业毕业设计题目合集涵盖了深度学习、机器学习、算法、人工智能、大数据、信息安全、推荐系统、目标检测等多个热门领域。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，选择一个合适的毕业设计选题至关重要。在这个毕业设计选题合集中，我们精心收集了各种有趣且具有挑战性的选题，旨在帮助学生们在毕业设计中展现他们的技术实力和创新能力。不论是对于对深度学习技术感兴趣的同学，还是希望探索
掌握深度学习（CNN/YOLO）、3D 视觉（SLAM）：掌握数学基础、Python/C++ 编程、基本图像处理。：掌握 OpenCV 高级处理、机器学习、目标检测。的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。
以下是我收集的国内能打开的网站。
机器视觉类的毕业设计选题涵盖多个研究方向，包括图像分类、目标检测、人脸识别、工业视觉检测、图像分割、视觉SLAM和运动分析等。合集涵盖了深度学习、机器学习、算法、人工智能、大数据、信息安全、推荐系统、目标检测等多个热门领域。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，选择一个合适的毕业设计选题至关重要。在这个毕业设计选题合集中，我们精心收集了各种有趣且具有挑战性的选题，旨在
DDPM的推导笔记，更深刻理解stable diffusion，从不同角度去学习去噪网络
在法律文献检索领域，更“完美而恰当”的策略之一是：按法条分段，而非机械的按chunk size 分。但在AnythingLLM中目前不支持按段落或其他策略进行分切。调参的依据就是 调整一个参数，使之逼近按法条分段分切的效果。尽管不完美，但是足够好用。真相：尽管不完美，但是AnythingLLM调参后足够好用。另外1，有一些公网平台的 “法律文献检索智能体”，是基于大模型已学习的所有法律条文和条款,
深度学习yolov8关键点车牌定位技术的目标是从输入图像中准确地定位车牌的位置，通常是通过预测车牌的边界框或四个关键点的位置来实现。以下是一种常见的深度学习车牌定位技术原理，用于获取车牌的四个点位置：
【数据集】【YOLO】【目标检测】火情、烟雾、火灾检测数据集 9848 张，YOLO火灾检测算法实战训练教程！数据集中包含2种分类：{'0': 'Fire', '1': 'Smoke'}，分别是‘火焰’和‘烟雾’。数据集来自国内外图片网站和视频截图。可用于无人机火灾检测、监控火灾检测等。检测场景为森林、街道车辆、医院、商场、机场、车站、办公大楼、施工地等区域，可用于智慧城市、智慧园区、智慧工业、森
2025 年大模型技术在应用侧的新趋势是什么？哪些新的技术方向值得关注？企业在规划2025 年数字化项目时有哪些核心关注点？本文将基于爱分析与企业用户、模型厂商的调研交流中，抽象和总结出 2025 年的趋势和洞察，供大家参考。从数字化的核心主导方针来看，2025 年已经明确围绕价值创造展开。
文章目录读前须知本文下载1 TOF1.1 Kinect v21.2 PMD CamCube 3.01.3 Mesa Swiss Ranger 40001.4 Creative Senz3D/DepthSense 5251.5 ifm1.6 Basler1.7 Terabee1.8 Phab2 Pro1.9 奥比中光Femto2 双目视觉2.1 ZED2.2 Bumblebee系列2.3 Leap
个人理解，就是对参数进行“加权求和”。其中，XXX表示输入的数据，Q,K,VQ,K,VQ,K,V对应内容如图，其值都是通过XXX和超参（先初始化，后通过训练优化）进行矩阵运算得来的。结合代码进行理解：Step1： 初始化WQ,WK,WVW^Q , W^K,W^VWQ,WK,WV矩阵假设三种操作的输入都是同等维度的矩阵，这里每个特征维度都是768.即三者的维度：WQ.shape=[768,7
在YOLOv8网络结构中，C2f模块（CSP Bottleneck with 2 Convolutions）是一个关键组件，用于实现跨阶段部分聚合
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自：AI算法与图像处理图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热...
在人工智能的浪潮中，卷积神经网络（CNN）以其卓越的性能在图像识别、视频处理等领域大放异彩。它通过模拟人脑视觉系统，利用卷积层、池化层等结构，从数据中自动提取并学习特征，实现高效且准确的分类与识别。本文旨在以简洁明了的方式，揭开CNN的神秘面纱，解析其工作原理，让小伙伴们快速了解这一前沿技术如何推动图像处理的进步，并激发对深度学习领域的兴趣与探索。定义。
计算机视觉
——计算机视觉
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
DeepSeek技术社区
AI工具分享
2048 AI社区
