9月18日、华为全联接大会上正式将突破性的超节点技术全面开源开放。传统算力生态往往建立在封闭架构之上，如英伟达的NVLink协议，虽在单机或机架内提供高性能，却...

YOLO架构对于实时目标检测至关重要。然而，在无人驾驶飞行器（UAV）等资源受限的环境中部署它需要高效的迁移学习。尽管层冻结是一种常用技术，但各种冻结配置对当代...

许多流行的人工智能应用——如机器翻译、对话式人工智能和问答系统——都依赖于自然语言生成技术，即生成语法和语义连贯的新文本序列。有时需要调节语言生成器的输出：例如...

课程主打“理论 + 实战”：在 10 周的学习中，学生要从零实现并训练神经网络，最后还能选择一个真实世界的视觉问题，亲手训练一个拥有上百万参数的模型。

苹果新品发售的热度尚未消退，大众仍在热议新一代手机的硬件升级。然而在AI功能方面，苹果依然未能带来颠覆性的应用，尤其在国内市场，Apple Intelligen...

关于挤压激励模块的内容就这些了。我确实鼓励你从这里开始探索，在你自己的数据集上训练这个模型，这样你就会看到论文中提出的发现是否也适用于你的情况。不仅如此，如果你...

异常检测一直是计算机视觉领域里的“老大难”：你得在大规模数据里，揪出那些“不合群”的小缺陷。

本文将带你走进其中一个关键工具——匈牙利算法。它原本是为解决“工人任务分配”这类经典最优化问题而提出的，却在计算机视觉中焕发新生：通过构建代价矩阵，它能在多个候...

最先进的语音模型通常使用两个大型神经网络从文本输入合成语音。第一个网络称为声学模型，以文本作为输入并生成梅尔频谱图（一种随时间表示语音音高和能量等声学参数的图像...

梯度下降（GD）在深度神经网络（DNN）非凸损失景观上的收敛性是一个基础性理论挑战。虽然近期研究已证明GD在局部拟凸区域（LQCRs）内以次线性速率收敛至驻点，...

在神经信息处理系统大会（NeurIPS）上发表的两篇论文，研究了将同一标签分配给多个类别的方法，以及基于Transformer模型的快速训练技术。

近日，英伟达与多伦多大学、向量研究所及德克萨斯大学奥斯汀分校的研究团队联合发布了一项名为ViPE（视频姿势引擎）的突破性技术。

本系列讲解 空间转录组学 (Spatial Transcriptomics) 相关基础知识与数据分析教程[1]，持续更新，欢迎关注，转发，文末有交流群！

几乎所有在互联网上传输的图像都会经过压缩以节省带宽，而通常执行压缩的编解码器（编码器-解码器的简称）如JPG都是手工制作的。理论上，基于机器学习的编解码器可以提...

在计算机视觉应用冬季会议（WACV）上展示的两篇论文提出了增强视频流体验的神经网络模型。一项研究针对体育场地配准技术，即理解体育视频中物体空间关系；另一项研究针...

在计算机视觉的世界里，高质量数据标注是所有模型训练的基石。不管是自动驾驶识别路上的行人、医疗影像中的肿瘤分割，还是遥感影像中的小目标检测，都离不开精准的标注数据...

这篇论文针对红外小目标检测提出风车形卷积（PConv）和尺度动态损失（SD Loss），有效提升特征提取能力和检测稳定性，并在新构建数据集SIRST-UAVB上...

在工业质检场景中，AI 异常检测已成为“智能工厂”的必备技术。然而现实中，零部件缺陷往往细微、复杂且多变，传统方法难以在保证效率的同时做到精准识别。近期在ICM...

本文提出频率动态卷积（FDConv），通过在傅里叶域构建频率多样化权重，以固定参数预算显著提升模型频率适应性。该方法在目标检测、分割等任务中性能卓越，仅增加3....