基于深度学习遥感测量
社区干货
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈发严重,由此产生的雾霾天气困扰着人们的出行和工作。雾霾是导致图像模糊的最主要原因之一,受雾霾天气影响,专业的监控和遥感成像系统所拍摄的图像也无法满足相应的工作需求,并且也会有一些烟、尘、雾等漂浮颗粒影响室...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测,***总结一下工业缺陷检测流程***,包括从最开始的数据标注,中间的算法原理,再到最后的落地应用。无论你是搞实际项目or发论文or开阔视野,相信都会有所收获...
我与Stable Diffusion的“缘” 主赛道 | 社区征文
其成为AI行业从传统深度学习时代走向AIGC时代的标志性模型之一**,并为工业界,投资界,学术界以及竞赛界都注入了新的AI想象空间,**让AI再次性感**。在当时我对它的了解仅限于耳闻其名。要说我与Stable Diffusion的... 并定义一个适合该任务的神经网络结构,可以采用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等结构。在OneFlow中,使用Parallelizer API配置分布式训练,自动处理任务调度、资源并行等问题。同时,为了进一步优化训练过程,在...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
测量尺度,一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据,通过大数据的**云存储技术**都能保存下来,形成浩翰的数据海洋,目前的数据规模已经从TB级升级至PB级。 * 大数据之"大”还表现在其**采集范围和内容的丰富多变**,能存入数据库的不仅包含各种具有规律性的**数据符号**,还囊括了各种如图片、视频、声音等**非规则的数据**。 * 价值(value):**低价值密度**,大量的不相关信息,需要深度分析 * 价值密度低,商业价值高...
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基于深度学习遥感测量-优选内容
基于深度学习遥感测量-相关内容
字节携多个议题登陆 GOTC 2023,更有特别展位邀你打卡
分布式深度学习通信框架 **BytePS** ,云原生项目合集 **KubeWharf** 等。今年字节在 AI/ML 编译器、隐私计算等领域也会有重要项目开源出去。本次峰会,字节也从不同角度展示了对外开源的进展,多位内部大咖带来... **议题:基于 Kitex Proxyless 和 Istio 的云原生微服务实践** 论坛:Cloud Native Summit嘉宾:胡文 | CloudWeGo Reviewer,火山引擎资深云原生工程师时间:5 月 28 日 9:40-10:00议题简介:随着 Istio 的日...
MAD,现代安卓开发技术:Android 领域开发方式的重大变革|社区征文
优势以及一些学习建议。**MAD,全称 `Modern Android Development`:是 Google 针对 Android 平台提出的全新开发技术。旨在指导我们利用官方推出的各项技术来进行高效的 App 开发。有的时候 Google 会将其翻译成`现... 篇幅有限,事实上 Compose 具备非常多的优势,亟待大家的挖掘:* 声明式 UI:只负责描述界面,Compose 系统负责其余工作* 状态驱动:界面随着状态自动更新* 高效渲染:固定测量,层级嵌套性能仍是 O(n) * 结合...
如何精准预测天气?火山引擎ByteHouse与大地量子这么做
大地量子通过对PB级卫星遥感数据、气象数据的AI开发,打造业界领先的天气预测、清洁能源功率预测、绿电交易预测、碳汇碳排等技术产品,并利用自有的AI与超算优势,完成下一代气象预报系统。 加上精确匹配和排序算法(BM2... **缩小搜索范围:** 通过聚类或将向量组织成基于树形、图形结构的形式,限制搜索范围,仅在最接近的簇中进行搜索,或通过最相似的分支进行过滤。# 相似性测量 (Similarity Measurement)相似性测量是用于衡量两个数...
AI实时服务案例分享-客服故障检测 | 社区征文
对客服聊天记录表历史数据进行调研后发现,顾客说话的文本长度较短,约90%数据都在5~40个字之间;一组客服聊天记录是由多条数据组成,实时检测要求对每条数据进行检测,但是单条数据存在高噪声,上下文依赖性较强,指代情况明显等特点;在海量的历史数据中,绝大部分是低价值的短文本数据,真实的故障数据占比极低。巧妇难为无米之炊,根据当前的数据情况,直接训练分类模型不太现实。我们基于Sim-BERT所提供的相似句匹配功能为检测样本打...
CVPR 2024 满分论文 | 基于可变形3D高斯的高质量单目动态重建新方法
其根本原因在于**基于光线投射(ray casting)的NeRF管线通过逆向映射(backward-flow)将观测空间(observation space)映射到规范空间(canonical space)无法实现准确且干净的映射**。逆向映射并不利于可学习结构的收敛... 我们使用了Lego的验证集作为我们指标测量的基准。。为此,采用**符号距离场**(Signed Distance Fields,简称SDF)的技术方案来表示三维物体,结合**深度学习*... 示意图**如何监督神经网络使其准确地拟合该 SDF 是需要研究的问题。** 先用运动恢复结构(Structure from Motion,简称SfM)算法,精确计算拍摄图像的相机姿态。有了相机姿态,利用可微渲染的方法将 SDF 所表示的空间...
文本向量化模型新突破——acge_text_embedding勇夺C-MTEB榜首
**异常检测**:在异常检测任务中,向量化可用于将文本数据映射到一个向量空间中,并通过度量文本向量与正常数据之间的距离或相似性来识别与正常行为不同的异常值。 - **多样性测量**:通过向量化,可以分析文本数据... ^d$是由参数$\theta_F$参数化的深度神经网络,N是数据点的数量,L是类别的数量。这种方法的核心思想是**学习不同粒度的信息,允许一个嵌入向量在保持准确性和丰富性的同时,适应不同计算资源的需求,并可以无缝地适应...
