1.背景介绍图像处理和计算机视觉是人工智能领域的重要分支，它们涉及到从图像数据中提取有用信息，并对其进行理解和分析。随着数据挖掘技术的发展，这些技术已经成为了图像处理和计算机视觉领域的重要工具。在本文中，我们将讨论数据挖掘在图像处理领域的应用，以及如何利用数据挖掘技术来实现图像识别和计算机视觉的目标。图像处理和计算机视觉是人工智能领域的重要分支，它们涉及到从图像数据中提取有用信息，并对其进...
获得图像特征 （图像增强）比如滤镜PixelMap整型数组openCV 需要经过交叉编译BoofCV 一系列Java包主要接口EX1.1.获得资源 2.获得二进制流bit数组 3.（注意坑）这里readPixels 只能通过这个接口与方式来读取文件资源EX2.1.创建image 2.load pm对象 3.转化为planner(图像类) 4.灰度图加载为图像并转化为pixelmap（数字图像处理这
在目标检测领域，有一个指标被广泛认为是衡量模型性能的“黄金标准”，它就是。如果你曾经接触过目标检测模型（如 YOLO、Faster R-CNN 或 SSD），那么你一定听说过 mAP。但你是否真正理解 mAP 背后的含义？为什么研究人员如此信赖它？mAP@0.5 和 mAP@0.95 又有什么区别？本文将为你揭开 mAP 的神秘面纱。
随着人工智能兴起，利用“深度学习”技术进行计算机视觉工作已是很普遍的应用，如图像分类、对象检测等。通常只需将单张图像送入训练好的模型中进行推理即可得到输出结果， 但当遇到视频文件或串流视频时，逐格(by Frame)图像分析就变得很没效率，因为帧间时间差距过短（通常为 1/30 ~ 1/60 秒），场景中的对象位移量（变形量）可能过小，导致帧间得到几乎相同的计算结果（对象位置、尺寸及分类），浪费计
本月，阿里云发布并开源了全新的推理模型。通过大规模强化学习，千问QWQ-32B在数学、代码及通用能力上实现质的飞跃，整体性能比肩Deepseek-R1。在保持强劲性能的同时，千问QwQ-32B还大幅降低了部署使用成本，在消费级显卡上也能实现本地部署，其参数量约为 DeepSeek-R1 满血版的 1/21 且推理成本是后者的1/10，仅需4张4090，就可以部署一个QWQ满血版。
数字孪生与GIS系统结合目前市面上有很多家在做，但想把GIS与数字孪生完美结合其实并不容易，简单的可视化大屏展示对GIS要求不高，基本都可以做到，但如果涉及实际应用，那就变得复杂，我们都知道在做简单的数据展示时可以暂时不考虑GIS结合的问题，但如果涉及实际应用，如结合3D建模，难免需要考虑GIS问题。
在现实世界中捕获的图像常常受到噪声的影响，这些噪声可能来源于环境因素、信号不稳定、相机传感器问题、照明条件差、电损失等多种因素。为了进一步处理这些图像并对结果进行准确解释，拥有尽可能低噪声的图像至关重要。图像去噪是数字图像处理中的一个关键过程，其目标是通过减少噪声来提高图像的视觉质量。这一领域具有挑战性，因为它不仅需要理解图像中的噪声类型，还需要应用能够有效减少噪声并提供更准确原始图像表示的去噪方
CodeFormer 是一款开源的 AI 照片和视频修复工具，利用深度学习技术去除马赛克，提升图像和视频的清晰度，操作简单且免费。
本文使用豆包和通义千问比较顺利解决了deep seek不能看图的问题，并为公式的识别提供新的方法
AstrBot开源程序 是一个松耦合、异步、支持多消息平台部署、具有易用的插件系统和完善的大语言模型（LLM）接入功能的聊天机器人及开发框架。易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架 平台支持 QQ、QQ频道、Telegram、微信、企微、飞书 | OpenAI、DeepSeek、Gemini、硅基流动、月之暗面、Ollama、OneAPI、Dify 等。附带 WebUI。
HDR（高动态范围图像，High Dynamic Range）是一种通过技术手段扩展照片明暗细节的成像方式。核心原理动态范围：指图像中最亮和最暗区域之间的亮度差。人眼能感知的动态范围远高于普通相机，HDR通过合成多张不同曝光的照片（如欠曝、正常、过曝），平衡高光和阴影细节。HDR的优势保留细节：避免强光下过曝（如天空发白）或阴影中欠曝（如暗部死黑）。增强真实感：还原人眼所见的丰富层次，尤其适合高对
智能计算与数据挖掘是当今信息技术领域的研究热点，并在众多领域都有着广泛的应用，如金融、医疗、教育、交通等。随着大数据时代数据量爆炸式增长，如何从海量数据中提取有价值的信息，一直是需要迭代解决的问题。为探讨相关问题提供一个平台，各位专家学者将深入探讨最新研究成果，通过对数据的分析和处理，提供智能化的决策支持，讨论在面对复杂问题时，如何运用数据驱动的方法，通过分析数据背后的规律和关联，找到问题的本质和
嵌入式技术的快速发展，具有高计算能力和无处不在的连接，使用蓝牙、Wi-Fi 和 5G 以及微型、低成本、灵活和可靠的传感器，为这些技术的硬件革命铺平了道路。贡献将涵盖广泛的主题，包括AI/ML驱动的异常检测、用于安全交易的强大区块链框架、使用数据分析的预测性维护策略、跨智能电网的区块链互操作性和标准化、智能需求响应和负载平衡，以及网络安全风险评估模型。在这个系列中，我们探索了人工智能 （AI） 和
1. 前言这系列的文章主要讲述2006年评出的数据挖掘10大算法（见图1）。文章的重点将偏向于算法的来源以及算法的主要思想，不涉及具体的实现。如果发现文中有错，希望各位指出来，一起讨论。 图1 来自IDMer的文章 在这些算法中，最引人注目的自然是Goo
转自itpub论坛 知识型企业研究中心 2006-12-26http://business.queensu.ca/index.phpQueen商务学校，任务是提高领导力的管理和促进商务和社会的发展。目前我们的研究工作...英国谢菲尔德大学自然语言处理研究组 2006-12-26http://nlp.shef.ac.uk/英国谢菲尔德大学自然语言处理研究组研究领域主要为：自然语言分析，自然语
赵博士是IEEE Access、MDPI Computers和PeerJ Computer Science的副编辑，并且是多个国际期刊的编委会成员，包括《应用系统创新》、《国际并行、紧急与分布式系统期刊》和《国际分布式系统与技术期刊》。为保证本次会议的学术质量，吸引更多的原创高水平学术论文，现公开征稿，欢迎从事相关专业的专家学者、科研人员、高校师生踊跃投稿 ，同时也欢迎暂无论文但对会议感兴趣的社会
转载 人工智能机器学习数据挖掘著名会议下面同分的按字母序排列: IJCAI (1+): AI最好的综合性会议, 1969年开始, 每两年开一次, 奇数年开. 因为AI 实在太大, 所以虽然每届基本上能录100多篇（现在已经到200多篇了），但分到每个领域就没几篇了，象machine learning、computer vision这么大的领域每次大概也就10篇左右, 所以难度很大. 不过从
第五届计算机视觉与数据挖掘国际学术会议（ICCVDM 2024）将于2024年7月19-21日在中国长春举行。
1.背景介绍深度学习是一种人工智能技术，它旨在模拟人类大脑中的思维过程。深度学习的核心是通过多层次的神经网络来学习数据中的模式和特征。这种技术已经广泛应用于各种领域，包括图像处理、自然语言处理、语音识别、机器学习等。图像处理是计算机视觉的一个重要分支，它涉及到图像的获取、处理、分析和理解。深度学习在图像处理领域的应用非常广泛，包括图像分类、对象检测、语义分割、人脸识别等。在这篇文章中，...
http://www.quora.com/What-is-data-science 数据科学是什么？http://www.quora.com/How-do-I-become-a-data-scientist 我怎样才能成为一个数据科学家？http://www.quora.com/Data-Science/How-does-data-science-differ-from-tra
南京大学 周志华 tier 1: 一流国际会议：IJCAI (1+): 人工智能(AI)最好的综合性会议, 1969年开始, 每两年开一次, 奇数年开. 因为AI 实在太大, 所以虽然每届基本上能录100多篇（现在已经到200多篇了），但分到每个领域就没几篇了，象machine learning、computer vision这么大的领域每次大概也就10篇左右, 所以难度很大. 不过从录用
空间数据挖掘是多学科和多种技术交叉综合的新领域，其挖掘方法以人工智能、专家系统、机器学习、数据库和统计等成熟技术为基础。下面介绍近年来出现的主要空间数据挖掘方法。1、空间分析方法 利用GIS的各种空间分析模型和空间操作对GIS数据库中的数据进行深加工，从而产生新的信息和知识。常用的空间分析方法有综合属性数据分析、拓扑分析、缓冲区分析、距离分析、叠置分析、地形分析、趋势面分析、预测分析
数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识、上 （关键词：微积分、概率分布、期望、方差、协方差、数理统计简史、大数定律、中心极限定理、正态分布）转：http://weibo.com/1580904460/zarZW2Jye导言：本文从微积分相关概念，梳理到概率论与数理统计中的相关知识，但本文之压轴戏在本文第4节（彻底颠覆以前读书时大学课本灌输给你的观念，一探正态分布之神秘芳踪，
【征稿领域】计算机信息技术在土地变化检测中的应用● 利用基于机器学习的卫星数据分类进行LULC分析的新方向● 集成大数据分析和遥感，用于LULC分析● 基于云的城市侵占遥感技术● 利用物联网驱动的遥感技术进行自然灾害损害描述的LULC分析● 土地变化科学遥感数据分析中的人工神经网络● 利用人工智能和遥感技术分析基于温度的LULC变化● 数据挖掘与先进的遥感技术为LULC分析● 基于遥感数据的基线制
知识型企业研究中心 2006-12-26http://business.queensu.ca/index.phpQueen商务学校，任务是提高领导力的管理和促进商务和社会的发展。目前我们的研究工作...英国谢菲尔德大学自然语言处理研究组 2006-12-26http://nlp.shef.ac.uk/英国谢菲尔德大学自然语言处理研究组研究领域主要为：自然语言分析，自然语言的产生
<br />知识型企业研究中心 2006-12-26<br />http://business.queensu.ca/index.php<br />Queen商务学校，任务是提高领导力的管理和促进商务和社会的发展。目前我们的研究工作...<br />英国谢菲尔德大学自然语言处理研究组 2006-12-26<br />http://nlp.shef.ac.uk/<br />英国谢菲尔德大学自然语言处
1.背景介绍计算机视觉(Computer Vision)是人工智能领域的一个重要分支，它旨在让计算机理解和解释人类世界中的视觉信息。数据挖掘(Data Mining)是一种利用大规模数据集中挖掘有价值信息的方法，它可以帮助人们发现数据中的模式、规律和关系。近年来，数据挖掘与图像处理的结合在计算机视觉领域得到了广泛应用，这种结合使得计算机视觉系统能够更有效地处理和理解复杂的视觉信息。在本文中...
前言 做实际应用时，领域知识非常重要， 方法也重要对于一个应用或研究,多个模型结合到一起往往效果更好,同时,一个方法的应用也不是单一, 一个方法有多种用途,可以单独解决几类问题,也可以作为一个步骤辅助其他方法解决其他类问题, 总之, 思维灵活非常重要以下可以参加 > Han Jiawei, > 课件, 亦可以参考网络资料OLAP，数据仓库，星形模型，雪花模型等KDD的过程1 频
1.背景介绍图像处理技术在数据挖掘领域具有重要的应用价值。随着计算机视觉、机器学习等技术的不断发展，图像处理技术在数据挖掘中的应用也不断拓展。图像处理技术可以帮助我们从大量的图像数据中挖掘出有价值的信息，为各种应用提供有力支持。在这篇文章中，我们将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释说明未来发展...
邻近算法 KNN算法的决策过程 k-Nearest Neighbor algorithm 右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。 K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)
本文介绍了多个前沿的 AI 技术和项目，包括多 AI 智能体协作框架、AI 创意视频生成工具、中文逻辑推理大模型、端到端自主数据科学智能体、音频驱动的舞蹈动作生成框架、文本驱动的 3D 网格生成项目和多模态嵌入模型，展示了 AI 在多个领域的创新应用和发展。
LiveKit与OpenAI合作，在其LiveKit Agents框架内开发了新的MultimodalAgent API，完全封装了OpenAI的实时API。大大简化了多模态 AI应用的开发，ChatGPT的高级语音功能也用了相同的技术栈。LiveKit Agents是一个可以构建能听、会说、会看的Agent的框架。特点：1、多模态交互：能够通过语音、视频和数据通道与用户实时交互2、语音处理：提供
近年来，视觉 Transformer 模型得到了极大的发展，相关工作在分类、分割、检测等视觉任务上都取得了很好的效果。然而，将 Transformer 模型应用于视觉领域并不是一件简单的事情。与自然语言不同，视觉图片中的特征数量更多。由于Softmax 注意力是平方复杂度，直接进行全局自注意力的计算往往会带来过高的计算量。针对这一问题，先前的工作通常通过减少参与自注意力计算的特征数量的方法来降低计
这是一系列先进的大型混合专家(MoE)视觉语言模型，比其前身DeepSeek-VL有了显著改进。DeepSeek-VL2在各种任务中都表现出卓越的能力，包括但不限于视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解和视觉基础。我们的模型系列由三个变体组成：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和，他们之间的主要区别在于基础LLM。基于DeepSeekMoE-3B 构建（
本文讨论了在推理大模型时代，出版机构的非结构化数据资产迎来新机遇，TextIn ParseX助力出版业知识资产重构及数据价值释放。关键要点包括：技术浪潮带来机遇、知识资产重构关键环节、TextIn文档解析优势、数据价值释放路径等。
随着互联网技术的发展，特别是web2.0时代的到来，互联网为我们提供了丰富的数据来源，如何充分的利用这些数据，挖掘用户信息，是下一代互联网急需解决的问题。机器学习和数据挖掘主要是解决以下几个方面的问题，分类与预测，优化，独立特征提取等。机器学习的很多算法都是基于以下图1中模型来进行设计。 图1 学习系统模型我们应对外界环境的刺激输入，在实践的过程中不
你现在是一个ai图片生成机器人，我给你一些提示，你用你的想象力去生动描述这幅图片，并转换成英文填充到下面url的占位符中:!当你向这个URL发送请求Pollinations AI的服务器会根据URL中的参数生成一张图片，并将图片返回给你，其中包含了不少AI绘图所需的参数，内行人应该一眼就能看懂~但是它可以生成图像生成的描述词，那么是否可以使用deepseek生成描述词，然后用其他的AI绘画工具去生
http://space.itpub.net/7194105/viewspace-429888http://blog.csdn.net/baisung/article/details/7654437http://blog.sciencenet.cn/blog-242887-310994.htmlhttp://huzhyi21.blog.163.com/blog/static/1
图像处理
——图像处理
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
永洪数据分析社区
HarmonyOS开发者社区
松山湖开发者村综合服务平台
DeepSeek技术社区
2048 AI社区
AI Agent技术社区
云原生技术专区
