研究团队提出一种基于物理模型和训练数据联合驱动的智能计算成像方法,并成功在单像素成像中完成了室内和外场实验验证。首先使用数据对编码掩膜和解码网络进行协同优化,而解码网络因泛化性问题造成的图像伪影则通过模型驱动的方法消除。在单像素成...
结合基于图像处理的物理模型和基于SAR数据的深度学习模型开展了SAR图像去噪、目标检测与识别相关方法研究。针对SAR图像自适应去噪,提出了基于小波变换和数学形态学处理的端到端深度学习模型;针对高效SAR舰船目标检测,提出了基于多频子带融合增...
结合基于图像处理的物理模型和基于SAR数据的深度学习模型开展了SAR图像去噪、目标检测与识别相关方法研究。针对SAR图像自适应去噪,提出了基于小波变换和数学形态学处理的端到端深度学习模型;针对高效SAR舰船目标检测,提出了基于多频子带融合增强、局部注意力机制的轻量化检测模型,提升了目标检测的准确性与实时性;针对SAR目...
资助项目(51838007)基于数据驱动和物理模型的居住建筑节能策略研究*熊泽宇, 卢海陆, 周辉(中建工程产业技术研究院有限公司,北京 100029)摘要: 基于 2018 年度北京市 1 511 栋居住建筑的基本信息,以及电力、燃气、集中热力等完整分项能耗数据,分析得出北京市典型居住建筑特点,建立了符合居住建筑能耗特征的数据驱动模型。
的确,我们平时谈论的数据模型偏重于从技术视角,往往我们会谈到业务域、业务对象、概念模型、逻辑模型和物理模型,是一种偏技术比较抽象的说法。其实,如果我们从企业架构视角,从业务视角来谈也许会更好理解,下面我们试着从企业架构的Zachman 框架谈起,以扩建房屋这个业务场景为例来理解下概念模型、逻辑模型和物理模型。
关于故障诊断未来的研究方向 | (1)知识驱动与数据驱动融合的深度学习PHM理论方法研究。将领域知识以及物理模型形成约束融入深度学习之中,有助于提高模型的普适性与鲁棒性。 近年来,内嵌物理知识的神经网络PINN将物理偏微分方程嵌入神经网络中进行学习求解,有效提高了模型的泛化能力,保证了模型所学特征符合物理规律,弥补...
A.人工智能 B.数据中心 C.互联网 D.大数据 查看答案
众所周知,数字孪生作为物理世界和数字世界之间的桥梁,依赖历史数据、实时数据以及机器学习模型来实现对物理对象的虚拟表示。 英伟达 Omniverse重大升级 据 英伟达 ( NVDA .US)官网显示,将于GTC大会首日3月18日讲述新的3d模型,基于OpenUSD标准,应用于Omniverse平台。
面向对象设计是模型驱动和用例驱动的,整个设计过程将 (4) 作为输入,并生成 (5) 作为输出。 A.物理数据流图B.设计文档和用户
Sora: OpenAI的文生视频模型 |如何评价OpenAi发布的视频生成模型Sora? 下文为英伟达科学家Jim Fan 的评价 如果您认为 OpenAI Sora 是像 DALLE 一样的创意玩具,...再想一想。 Sora 是一个数据驱动的物理引擎。它是对许多世界的模拟,无论是真实的还是幻想的。模拟器通过一些去噪和梯度数学来学习复杂的渲染、“直观...