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Transformer在语义分割上的应用

语义分割方法主要采用具有编码器-解码器体系结构的全卷积网络(FCN)。编码器逐渐降低空间分辨率,并通过更大的感受野学习更多的抽象/语义视觉概念。由于上下文建模对于分割至关重要,因此,最新的工作集中在通过以扩张/空洞卷积或插入注意模块来增加感受野。但是,基于编码器/解码器的FCN体系结构保持不变。在本文介绍的文章中,作者旨在通过将语义分割视为序列到序列的预测任务来提供替代。具体而言,作者部署了一个纯transformer(即不使用卷积和不存在分辨率降低的情况)来对图像按patch的顺序进行编码。借助在transformer的每层中建模的全局上下文,可以将此编码器与简单的解码器组合起来,以提供功能强大的分割模型,称为SEgmentation TRANSformer(SETR)。

  • 2021-04-09
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太阳能铝边框单坡式设计计算书

园区已成为践行“两化融合及四化同步”的重要载体。因此,发挥信息化在资源优化配置、生产方式变革、管理创新等方面的引擎作用,建设智慧型现代园区,成为新时期园区建设及提档升级的重要任务。 伴随着各地区园区发展壮大,信息化对园区推动作用日益明显,园区信息化水平也在不断提升。信息化成为园区品牌推介的主要手段,也成为提高管理水平,提升企业运行效率有效途径。

  • 2024-06-16
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深度强化学习在智能城市领域应用介绍

深度强化学习是近年来热起来的一项技术。深度强化学习的控制与决策流程必须包含状态,动作,奖励是三要素。在建模过程中,智能体根据环境的当前状态信息输出动作作用于环境,然后接收到下一时刻状态信息和奖励。 以众所周知的AlphaGo为例,盘面就是当前的状态,动作就是下一步往哪里落子,奖励就是最终的输赢。整个强化学习过程就是不断与环境交互,在交互的过程中产生数据,并利用这些交互产生的数据来学习的过程。正是在深度强化学习的帮助下,AlphaGo得以横扫世界级顶尖棋手。所以相比于有监督学习方法,深度强化学习在特定场景下可以达到超越人类的水准。 在围棋领域大放异彩之后,深度强化学习也在不断地拓展着自己的疆域,游戏、金融等越来越多的领域也出现了深度强化学习的身影。现代城市作为人类生产、生活的核心区域,是一个汇聚了交通、物流、能源等多个产业的复杂综合体。如果能够优化这种复杂结构,那么将会带来巨大的社会价值。而强化学习恰好可以做到这件事情。本文将为大家介绍几个强化学习在智能城市领域的应用案例。

  • 2021-07-21
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基于人工智能技术的诊后管理平台构建

将人工智能技术应用于诊后管理服务流程和服务模式,研究适用于诊后随访场景的多模态人机交互技术与自然语言理解技术,构建以医疗为基础、以患者为中心的诊后管理体系和及时高效、全方位的智能化诊后管理服务平台,解决当前国内诊后管理所面临的信息采集不便、方式单一、效率低下、过度依赖人工等痛点问题,打通医患之间沟通的重要桥梁,提升对患者离院后的关怀与患者的医疗服务“获得感”,促进医患关系和谐,提升医疗服务质量与水平。

  • 2021-07-20
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机器人智能抓取系统:目前几种主流的解决方案

机器人学习中的经典问题之一便是分拣:在一堆无序摆放的物品堆中,取出目标物品。在快递分拣员看来,这几乎是一个不需要思考的过程,但对于机械臂而言,这意味着复杂的矩阵计算。 事实上,对于人类需要耗费大量时间的数理难题,用智能系统处理起来就显得十分容易,但在几乎不需要思考的情况下就能做出的分选动作,则是全世界机机器人研究专家关注的热点。

  • 2021-06-28
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智能机器人无线通信解决方案

随着社会的发展,科技的进步,体力劳动正在逐步被脑力劳动所替代。知识、智慧成为社会的主流,劳动力慢慢的被摒弃。一些简单的、需要重复操作动作的工作,正在逐渐被人类智慧的结晶所替代,就是智能机器人。机器人除了应用于传统的加工制造业之外,还被应用于家庭娱乐、医疗服务、军事、安保、消防和航天等领域,可以替代人类去完成一些危险的、对人身安全有隐患的工作。

  • 2021-06-28
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人工智能技术在移动互联网发展中的应用

在智能化引领发展的阶段中,人工智能技术正在越来越广泛地应用在移动互联网领域,越来越多的人工智能技术更多地参与到移动互联网发展中来。人工智能技术由于其特有的普适性、自主性以及迭代优化等特性能够在数据处理环节应对更加复杂的数据结构和数据环境,得出更加严谨和稳固的模型和推演结果。人工智能技术正在不断推动移动互联网形态完成新变化,完成更自主的信息捕捉,更智慧的分析判断,更自主的服务提供,更智能的云到端结合。本文将从人工智能技术为出发点,进一步研究移动互联网领域的人工智能解决方案和应用现状。

  • 2021-06-13
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大数据与人工智能技术助力社区应急管理

社区突发事件影响社区居民的生命安全和身体健康,人工智能和大数据作为新一代信息科技的代表性技术,正在应用于各类场景突发事件的应急管理中。笔者结合近年来社区突发事件的类型和特征,提出了人工智能与大数据技术在社区突发事件应急管理中的应用场景、路径与效能,希冀藉此推动社区突发事件应急管理的创新,提升应急管理效能。

  • 2021-06-01
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卫生健康行业人工智能应用场景参考指引

:整合多模态医学数据,包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据,完成 不同时间点、条件下的数据对齐,构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法,提供跨模态标注算法和标注工具, 揭示跨模态数据之间的语义关联性,帮助分析其相互作用和整 合效果,提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据,提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法,对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等,以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台,促进跨学科研究团队的协作, 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具,辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。

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生成式人工智能服务管理暂行办法__2023年第24号国务院公报_中国政府网

 为抢抓人工智能发展新机遇,支持人工智能技术赋能智能终端产品,推动智能终端产业高质量跨越 式发展,加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区,按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求,结合我市实际,制定本行动计划

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