探索设计模式的魅力：融合AI大模型与函数式编程、开启智能编程新纪元
🌈 个人主页：danci_ 🔥 系列专栏：《设计模式》 💪🏻 制定明确可量化的目标，坚持默默的做事。 ✨欢迎加入探索AI大模型与函数式编程模式融合之旅✨ 在编程世界的广阔疆域里，两大巨人的邂逅引发了前所未有的激荡。当AI大模型这一科技巨擘，遇上历经岁月沉淀的函数式编程思想，一场跨时代的思想碰撞正悄然上演。它们之间的交融，究竟会擦出怎样耀眼的火花？又将如何颠覆我们对编程的认知？ ...
即插即用的涨点模块之特征融合（TFAM）详解及代码，可应用于检测、分割、分类等各种算法领域
n Module（TFAM）由作者为孪生网络的变化检测所提出。作者认为卷积增强方法通过应用各种卷积操作增强多尺度和多语义级别的双时相特征，这减少了双时相特征中的噪声干扰。然后，它使用加法、减法或连接来融合双时相特征。注意力增强方法通常在通道维度上连接双时相特征，然后使用注意力机制实现有效融合。然而，卷积增强方法专注于融合前的双时相特征的增强，而注意力增强方法专注于简单融合后的双时相特征的增强。它们都忽...
HCF-Net:用于红外小目标检测的分层上下文融合网络
补丁感知注意力（PPA）模块、维度感知选择性集成（DASI）模块和多空洞通道细化器（MDCR）模块。PPA 模块使用多分支特征提取策略来捕获不同尺度和级别的特征信息。DASI 模块实现自适应通道选择和融合。MDCR 模块通过多个深度可分离卷积层捕获不同感受野范围的空间特征。在 SIRST 红外单帧图像数据集上的大量实验结果表明，所提出的 HCF-Net 性能良好，优于其他传统和深度学习模型。代码可在 ...
新质生产力时代：跨界融合与产业协同的未来趋势
政资金支持、税收优惠、产业扶持等方面，为新质生产力的发展提供了有力保障。 新质生产力在现代化产业体系中的作用 新质生产力是现代化产业体系的重要组成部分。它通过数字化、网络化等技术手段，推动产业链的深度融合和协同创新，从而提高产业的整体竞争力。同时，新质生产力还有助于培育新兴产业和未来产业，为经济增长注入新的动力。 新质生产力对国家能源体系和经济结构的影响 新质生产力的发展对国家能源体系和经济结构产生了...
机器学习——模型融合：Boosting算法
机器学习——模型融合：Boosting算法 1. Boosting核心思想 Boosting算法是一种集成学习方法，其核心思想是通过组合多个弱学习器（即准确率略高于随机猜测的学习器）来构建一个强学习器（即准确率较高的学习器）。在Boosting中，每个弱学习器都在之前学习器的基础上进行训练，以弥补前一个模型的不足，最终形成一个具有较强泛化能力的模型。 2. 基本流程 Boosting算法的基本流程如...
机器学习——模型融合：Blending算法
机器学习——模型融合：Blending算法 在机器学习领域，模型融合（Ensemble Learning）是一种强大的技术，通过结合多个模型的预测结果来提高模型性能。Blending算法是模型融合的一种常见方法，它利用一个或多个基本模型进行预测，然后使用另一个模型（元模型）将这些基本模型的预测结果结合起来。在本文中，将介绍Blending算法的核心思想、基本流程、常见的Blending方法以及其优缺...
量子城域网系列（二）：量子密钥与通信系统中各层协议融合应用
PSec可实现数据流中IP数据包的鉴权和加密。IPSec中的IKE协议负责建立安全的网络连接。IKE协议使用公钥协商的方式来建立的共享的会话密钥，用于数据加密。 QKD可以与IKE协议融合。基于QKD增强IKE协议，能够利用QKD生成的共享密钥实现IPSec载荷加解密功能，可根据安全登记需求使用分组加密算法或OTP算法。 4.QKD在数据链路层中的应用： ...
【毕业设计】基于融合BERT模型的短文本分类算法
任何疑问都可以问学长哦! 选题指导: 最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总 大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是 🎯基于融合BERT模型的短文本分类算法 设计思路 一、课题背景与意义 在当今信息爆炸的时代，短文本数据的快速增长给信息处理和文本分类带来了挑战。短文本分类是自然语言处理领域的重要任务，具有广泛的...
结合创新！多尺度特征融合+Transformer，参数和计算成本减半
通过多尺度特征融合，模型能够捕捉到不同层次的视觉细节，而Transformer的自注意力机制能够在这些不同层次的特征之间建立联系，有效地整合全局上下文信息，让模型能够应对多样化的视觉场景和变化。 这种结合策略充分利用了二者各自的优势，不仅有助于模型实现更高的识别精度和更好的泛化能力，还能提高模型的性能，因为它可以更好地利用计算资源，通过并行处理不同尺度的特征来提高计算效率。 本文分享8种多尺度特征融合...
BEV的多传感器融合方案
多模态融合 早期融合（Early Fusion）晚期融合（Late Fusion）深度融合（Deep Fusion） BEVFusion - MITBEVFusion - 阿里&北大UniTR 感知技术中相机和雷达数据融合方法的概述，这些方法分别是早期融合（Early Fusion）、晚期融合（Late Fusion）和深度融合（Deep Fusion）。 早期融合（Early Fusion） 早期...