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人人必须要知道的语义分割模型:DeepLabv3+

图像分割是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本任务,它意味着要将图片根据内容分割成不同的块。相比图像分类和检测,分割是一项更精细的工作,因为需要对每个像素点分类,如下图的街景分割,由于对每个像素点都分类,物体的轮廓是精准勾勒的,而不是像检测那样给出边界框。

  • 2021-02-09
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机器学习

从不通视角对机器学习进行了分类介绍,通过本文档的学习,可以基本了解机器学习的内涵和外延

  • 2021-02-09
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深度迁移学习方法的基本思路

随着迁移学习方法的大行其道,越来越多的研究人员开始使用深度神经网络进行迁移学习。与传统的非深度迁移学习方法相比,深度迁移学习直接提升了在不同任务上的学习效果,并且由于深度迁移学习直接对原始数据进行学习,所以它与非深度迁移学习方法相比有两个优势。(1)能够自动化地提取更具表现力的特征。(2)满足了实际应用中的端到端(End-to-End)需求。

  • 2021-02-09
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ICLR2021自蒸馏方法SEED:显著提升小模型性能

本文主要聚焦于小模型(即轻量型模型)的自监督学习问题,作者通过实证发现:对比自监督学习方法在大模型训练方面表现出了很大进展,然这些方法在小模型上的表现并不好。为解决上述问题,本文提出了一种新的学习框架:自监督蒸馏(SElf-SupErvised Distillation, SEED),它通过自监督方式(SSL)将老师模型的知识表达能力迁移给学生模型。不同于直接在无监督数据上的直接学习,我们训练学生模型去模拟老师模型在一组示例上的相似度得分分布。

  • 2021-02-09
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自动驾驶出租车动态合乘效益仿真分析

自动驾驶出租车共享出行是未来变革性的智能交通方式,它将带来前所未有的社会效益。共享订单数(合乘人数)是 影响出行时间、费用、舒适度和运营成本的关键参数,然而鲜有研究对共享人数上限进行分析。为此,文中基于多人共享的路径 规划方法,建立了一个自动驾驶出租车动态合乘的仿真系统。该系统由“搜索”“调度”“等待”3个模型组成,在变化乘车需求的 情况下,对共享人数上限进行了探讨。在深圳市南山区41.25km2 的路网上仿真不同共享人数上限和出行需求情况下的效益, 结果表明,共享模式极大地提高了出行成功率(达到了20%)并降低了总耗时(降低到原来的3%~23%)。当共享人数上限达 到一定值时,合乘效益逐渐收敛。在出行需求较高的情况下(人车比率大于5),共享人数上限设为3~4人时,合乘效益得到最 大优化。实验结果充分说明了多乘客共享出行能够缓解当下“打车难”的问题,且随着出行需求的增加,自动驾驶共享模式相比 传统非共享模式具有更强的鲁棒性。

  • 2021-02-09
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楼宇中耗能设备用户侧控制智慧管家系统

楼宇的耗能设备管理中,常常出现设备设置不当、漏管和错管等现象,这些不当操作造成了能源的巨大浪费。耗能设备偶 尔存在疏忽管理的现象,造成多余运行;亦会偶尔出现设置不合理的情况,使得耗能设备长时间的非必需的高功率运行,以致大量 的能源浪费。借助物联网技术,通过网页进行配置,对用户需求进行智能分析后对楼宇中的耗能设备自动实现智能化管控,节省人 力成本和能耗,增加管理效率。智能管家系统基于耗能设备的用户侧控制,无需对接耗能设备的通讯协议,具有普遍推广意义。

  • 2021-02-09
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楼宇系统集成平台中电梯接口软件开发与设计

智能楼宇系统集成软件是将楼宇自动化的各个子系统予以结合,实现统 一管理、调度的软件平台。根据目前智能楼宇系统集成软件的特点提出了系统集成所面 临的问题,重点以电梯子系统为例,阐述电梯监控系统硬件设计和电梯接口软件的开 发,实现了EBI与电梯子系统的集成。最后提出未来智能楼宇集成软件的发展方向。

  • 2021-02-09
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OBE 理念下高职信息化模块教学实施策略

OBE 理论采用反向设计,定义专业人才培养目标,由此设计课程目标。以高职院 校汽车营销与服务专业核心课程“汽车市场营销策划”为例,采用信息化教学和多维度评价方 式,构建 OBE 理念下高职信息化模块教学模式,打造个性化课堂,激发学生创新思维,使学生 顺利达成专业学习目标。

  • 2021-02-09
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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低空基础设施发展研究报告(2025)

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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