AI技术的种常见使用方法解析人工智能（AI）技术一直是科技领域的一个热门话题，其在各个领域的应用也越来越广泛。AI技术的常见使用方法包括但不限于以下几种：1.机器学习：机器学习是AI技术中的一个重要分支，它是通过训练机器学习模型使其具有智能和学习能力。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。在实际应用中，机器学习可以用于语音识别、图像识别、自然语言处理等领域。人工智能ai正则化使...

使用AI技术进行行为识别的步骤随着人工智能技术的不断发展，人们对于利用该技术在各个领域的应用越来越感兴趣。其中之一就是利用AI技术进行行为识别，也称行为分析。行为识别能够帮助我们理解个体或体在特定环境下的行为模式和动态变化，从而帮助我们做出更准确的预测、决策和干预措施。本文将介绍使用AI技术进行行为识别的步骤。一、数据收集与预处理要实现准确可靠的行为识别，首先需要大量的训练数据。这些数据包含了各...

语音识别技术的模型训练与优化随着人工智能的迅速发展，语音识别技术成为了越来越重要的研究领域。语音识别技术的模型训练和优化是实现准确识别的关键环节。本文将深入探讨语音识别技术的模型训练与优化的方法和技巧。正则化和泛化首先，语音识别模型的训练需要大量的标注数据。准确、全面的标注数据是模型训练的基础。为了获取高质量的标注数据，可以采用多样化的数据采集方式，包括在多个地点、环境下采集大量的语音数据，并对其...

正则化和归一化的关系基于深度学习的列车车号精确定位与识别方法近年来，随着深度学习技术的快速发展，许多领域都得到了极大的改进和突破，其中包括物体识别和定位领域。在交通运输领域，列车车号的精确定位和识别一直是一个具有挑战性的问题。本文将探讨基于深度学习的列车车号精确定位与识别方法，以提高列车运输的效率和安全性。一、深度学习在图像识别和定位中的应用深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，通过多层次...

2021年第40卷第2期传感器与微系统(Transducer  and  Microsystem  Technologies)23DOI ： 10.13873/J. 1000-9787(2021)02-0023-03基于深度学习的3D 时空特征融合步态识别赵黎明，张荣，张超越(宁波大学信息科学与工程学院，浙江宁波315211)摘 要：现有基于轮廓图的步态识别方法易受服...

大模型识别参数【最新版】一、大模型识别参数的概念  特征正则化的作用二、大模型识别参数的重要性  三、大模型识别参数的分类  四、大模型识别参数的应用实例  五、大模型识别参数的发展趋势正文一、大模型识别参数的概念大模型识别参数，是指在人工智能领域，特别是机器学习和深度学习领域，用于训练和优化大型神经网络模型的各类参数。这些参数直接影响着模型的质量、性能和泛...

使⽤opencv识别图像红⾊区域，并输出红⾊区域中⼼点坐标适⽤⼩⽩，⼤佬勿喷个⼈配置：vs2013 ; opencv 3.0 ;直接上效果图注意：右下⾓的⽔印把中⼼点挡住了，要仔细看才能看到下⾯是代码：#include <iostream>#include<opencv2\opencv.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp...

第50卷第2期中南大学学报(自然科学版) V ol.50No.2 2019年2月Journal of Central South University (Science and Technology)Feb. 2019 DOI: 10.11817/j.issn.1672−7207.2019.02.013基于粒子的改进智能算法在载荷识别中的应用谢兵1, 2，谢博3，张猛3，曲先强3(1. 湘西南...

基于改进的长短期记忆网络的调制识别算法任思睿，黄    铭**(云南大学 信息学院，云南 昆明　650500)摘要：自动调制分类技术是无线通信技术中的一个重要研究领域，卷积神经网络以及长短期记忆网络（Long Short-Term Memory ，LSTM ）两种深度学习模型在基于特征的自动调制分类技术中得到了广泛的应用.然而在实际应用中这两种模型都存在着一些问题，卷积神经网...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 108197580 A(43)申请公布日 2018.06.22(21)申请号 CN201810020731.0(22)申请日 2018.01.09(71)申请人 吉林大学    地址 130000 吉林省长春市前进大街2699号(72)发明人 许骞艺 秦贵和 姜慧明 张钟翰 晏婕 刘毅 袁帅 秦...

基于深度学习的多模态时空动作识别①吴　敏,  王　敏(河海大学 计算机与信息学院, 南京 211100)通讯作者: 吴　敏摘　要: 针对视频理解中的时序难点以及传统方法计算量大的困难, 提出了一种带有时空模块的方法用于动作识别. 该方法采用残差网络作为框架, 加入时空模块提取图像以及时序信息, 并且加入RGB 差值信息增强数据, 采用NetVLAD 方法聚合所有的特征信息, 最后实现行为...

基于双注意力CrossViT的微表情识别方法作者：冉瑞生　石凯　江小鹏　王宁来源：《南京信息工程大学学报》2023年第05期        摘要 微表情是人们试图隐藏自己真实情绪时不由自主泄露出来的面部表情，是近年来情感计算领域的热点研究领域．微表情是一种细微的面部运动，难以捕捉其细微变化的特征．本文基于交叉注意力多尺度ViT（CrossViT）在图像分类领...

CNN算法在语音识别中的实现及优化随着时代的发展和科技的不断进步，计算机技术也在迅猛地发展，人工智能正逐渐成为了一个热门的话题。在人工智能领域中，语音识别技术是一个重要的方向。而在语音识别中，CNN算法的应用越来越受到人们的重视。本文将会对CNN算法在语音识别中的实现及优化进行探讨。一、CNN算法概述CNN算法也叫卷积神经网络，是深度学习中的一种神经网络模型，具有强大的特征抽取和自适应学习能力。C...

人工智能应用测试题（附参考答案）一、单选题（共40题，每题1分，共40分）1、卷积层是深度神经网络的主要结构之一，已经在大量任务中用到，下面哪一个任务的主流方法中没有用到卷积层A、中文分词B、中英文互译C、场景文字检测D、为图像自动生成描述标题正确答案：A2、近年来基于（）的“DeepFakes”（深度伪造）技术应用，使得“换脸”虚假视频的制作门槛不断降低，大量深度伪造数据内容开始涌现。A、lst...

人工智能基础概念习题（含答案）一、单选题（共60题，每题1分，共60分）1、在数据产品研发的过程中，以下()属于低层次数据。A、一次数据B、三次数据C、二次数据D、零次数据正确答案：D2、在人工神经网络算法中，不属于实现“人工神经元”的方法的有()。A、感知器B、线性单元C、Sigmoid单元D、Untied单元正确答案：D3、下列哪项不是构建知识图谱用到的主要技术（）A、关系抽取B、命名实体识别...

人工智能图像识别技术指南好的，以下是一份关于人工智能图像识别技术指南的目录：第1章 引言正则化是结构风险最小化策略的实现1.1 图像识别技术概述1.2 人工智能与图像识别的关系1.3 图像识别技术的应用领域第2章 图像处理基础2.1 数字图像处理概述2.2 图像变换2.3 图像滤波与增强2.4 边缘检测与分割第3章 特征提取与表示3.1 特征提取方法3.2 特征表示与度量3.3 常用特征提取算法3...

基于主题词和LDA模型的知识结构识别研究一、本文概述随着信息技术的迅猛发展，海量的知识资源已经渗透到人类社会的各个角落。如何有效地识别、组织和管理这些知识，使其能够更好地服务于人类社会的发展，已成为当前研究的重要课题。在此背景下，基于主题词和LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型的知识结构识别研究应运而生，旨在从海量的知识资源中挖掘出潜在的主题结构，进而实现知识的有效...

三类偏微分方程源项识别问题的正则化方法及算法研究    三类偏微分方程源项识别问题的正则化方法及算法研究正则化解决什么问题    摘要：偏微分方程源项的识别问题是数学和工程中的经典问题之一。本文研究了三类常见的偏微分方程源项识别问题：抛物型方程、椭圆型方程和双曲型方程。针对这些问题，我们提出了正则化方法及相应的算法，并对其进行了研究和分析。本文的研究结果为源...

摘要：该文提出了基于智能识别技术的病虫害防治建议，为农民和农业管理部门提供了决策支持，有望在农业生产中提高病虫害防控效率，减少资源浪费，促进农业可持续发展。关键词：玉米叶片；病虫害；智能识别；机器学习；深度学习；农业生产玉米生产过程中，病虫害问题一直是制约玉米产量和品质的主要因素之一。然而，传统的玉米病虫害识别方法通常依赖于人工经验和专业知识，存在诊断准确性低、效率低下等问题，难以满足大规模农田中...

正则化模型在信号处理中的应用研究信号处理是一门研究如何有效提取、改善和解释信号的学科，广泛应用于通信、语音识别、图像处理等领域。然而，信号通常受到噪声、干扰和其他复杂因素的影响，导致信号质量下降、特征提取困难等问题。为了解决这些问题，正则化模型被引入信号处理领域，并展现了巨大的潜力。正则化是解决过拟合问题吗正则化模型是一种常用于机器学习和统计学中的方法，通过引入某种约束条件来优化模型的性能。在信号...

正则表达式-NFA-DFA-化简DFA  原本我也是学习如何将正则表达式⼀步步化到DFA，搜索发现很多不是死板的定义，就是跨度太⼤，所以我决定⽤⼀道例题，看看它是如何转化的，本次以正则表达式：(a|b)*(aa|bb)(a|b)* 为例。  我看到和多⼈会介绍将正则表达式转化为NFA的规则，为了便于理解我也选择简单说⼀下，正则表达式转化为NFA会有基本的⼀个开始，⼀个结束，结束...

23年柏杜法考基础精讲学霸笔记摘要：1.数学建模的基本概念与意义  2.2023mathercup 数学建模 A 题概述  3.Fick 定律在数学建模中的应用  4.Fick 定律的参数识别问题及其挑战  5.结论正文：数学建模是一种通过运用数学语言和方法，对现实问题进行抽象、概括和描述的过程。它旨在通过数学结构（数学模型）揭示实际问题中的内在规律，从而为...

正则化网络声音识别中的神经网络模型构建和训练声音识别是一项重要的人工智能技术，它在语音助手、智能音箱、语音识别软件等领域有着广泛的应用。声音识别的关键在于构建和训练有效的神经网络模型，以实现准确和可靠的声音识别。本文将深入探讨声音识别中神经网络模型构建和训练的方法和技术。在声音识别中，神经网络是一种常用的模型。它模拟了人脑神经元之间相互连接、传递信息的方式，通过学习大量数据来实现特定任务。构建一个...

面向视频火灾火焰识别的轻量化卷积神经网络模型    面向视频火灾火焰识别的轻量化卷积神经网络模型    摘要：火灾的迅速蔓延往往给人们的生命和财产安全带来巨大威胁。火灾火焰的早期识别可以有效减少火灾事故的发生，然而传统的火焰识别方法往往存在识别准确度低和计算复杂度高的问题。本文提出了一种面向视频火灾火焰识别的轻量化卷积神经网络模型，使得火焰的识别可以在计算资...

基于卷积神经网络的车辆型号识别研究一、前言卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是当前计算机视觉领域的重要研究方向。CNN广泛应用于图像识别、目标检测以及行人、车辆等各种目标的识别和跟踪。本文基于卷积神经网络对车辆型号识别进行研究。二、车辆型号识别的研究现状车辆型号识别是指通过汽车的外形特征、标志等来识别车辆的品牌和型号。车辆型号识别早期主要采用SVM、H...

网络关键节点识别与攻防技术研究在当今数字化时代，网络已经成为了人们生活和工作中必不可少的一部分。然而，随着网络的复杂性和重要性日益增加，网络安全也变得越来越重要。网络关键节点识别与攻防技术研究是网络安全领域中一项具有重大意义的研究方向。本文将对网络关键节点识别与攻防技术进行深入探讨。首先，我们需要了解什么是网络关键节点。网络关键节点是指在一个复杂网络中，具有较大影响力和控制力的节点。这些节点的破坏...

基于规则的网络攻击检测技术研究随着现代社会的信息化发展，互联网的普及和应用已经成为了人们日常生活不可或缺的一部分。但是互联网的发展也带来了一些安全问题，网络攻击已成为了一个非常严重的问题。为了保障网络安全，基于规则的网络攻击检测技术得到了广泛的关注和研究。一、 基于规则的网络攻击检测技术基于规则的网络攻击检测技术是指通过规则来判断网络上的异常流量，从而识别出网络攻击，防止网络攻击对正常网络运行的影...

参数识别算法在系统辨识中的优化与改进摘要： 参数识别算法在系统辨识中起着关键作用，它能通过观测数据来寻系统模型的最佳参数估计。然而，传统的参数识别算法存在一些问题，如精度不高、计算复杂度高等。因此，本文旨在研究参数识别算法的优化和改进方法，以提高辨识的准确性和效率。主要研究内容包括改进的最小二乘算法、粒子滤波算法以及优化的递归估计算法等。通过对这些算法的研究和改进，对参数识别算法的性能进行了显著...

·26·第8期务。目前，设备维修相关服务商和团队数量繁多，但行业内信息交流少、服务质量参差不齐、缺乏统一评判标准和同类服务对比平台，仍处于一个无序竞争的行业业态。基于工业互联网的设备保全服务共享平台对设备维护管理产业相关服务进行整合和标准化，协助企业、工厂管理人员基于平台信息做出最优判断和选择。4结语本研究从工业生产制造产业设备维护管理中存在的问题出发，对设备管理系统的发展史、行业需求、系统实现和...

安防行业人脸识别和行为分析系统方案第一章：概述1.1 项目背景科技的不断发展，我国安防行业对于智能化、信息化技术的需求日益增长。人脸识别和行为分析系统作为新兴的安防技术，以其高效、准确的特点在公共安全、交通管理、商业营销等领域得到了广泛应用。本项目旨在研究和开发一套适用于安防行业的人脸识别和行为分析系统，以满足我国安防行业对智能化技术的迫切需求。1.2 项目目标本项目的主要目标如下：（1）实现对人...