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6小时前
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7种交通场景数据集(千张图片已划分、已标注)|适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
在智能交通与自动驾驶技术快速发展的今天,如何高效、准确地感知道路环境已经成为研究与应用的核心问题。车辆、行人和交通信号灯作为城市交通系统的关键元素,对道路安全与交通效率具有直接影响。然而,真实道路场景往往伴随 复杂光照、遮挡、多目标混杂以及交通信号状态多样化 等挑战,使得视觉识别与检测任务难度显著增加。
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13小时前
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证件照检测API接口的应用
在数字化时代,证件照质量直接影响身份认证等关键流程。自研合规证件照系统技术门槛高、成本大。本AI接口提供人脸检测、背景合规性分析等20+项智能审核,支持多格式输入与标准化返回,助力企业快速集成、降本增效。
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16小时前
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Qwen3.5 开源家族扩容!
通义千问Qwen3.5系列重磅开源:含397B、122B、35B、27B四款模型,覆盖高性能与高性价比场景;新增Qwen3.5-Flash API,支持百万token上下文及原生工具链,已在阿里云百炼上线。
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16小时前
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无人机角度的道路损害检测数据集(7000张图片已划分、已标注)| AI训练适用于目标检测任务
基于无人机视角的道路损害检测,是智能交通与智慧城市建设的重要组成部分。本文介绍的数据集,从真实巡检场景出发,覆盖典型道路病害类型,为目标检测算法在复杂环境下的验证与落地提供了坚实基础。 随着无人机平台、传感器精度及深度学习算法的持续演进,结合此类高质量数据集的研究,将进一步推动道路养护从“被动响应”向“主动预防”转变。
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16小时前
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工业织物缺陷目标检测数据集(1000+高精度标注样本)| AI训练适用于目标检测任务
工业织物瑕疵检测并非简单的目标检测问题,而是一个融合了弱特征感知、噪声抑制与细粒度识别的综合挑战。本文介绍的数据集,正是围绕这一核心难点构建,具备较高的工程与研究价值。 无论是用于工业落地,还是作为算法验证基准,该数据集都为复杂弱纹理场景下的智能视觉检测研究提供了可靠支撑。 随着更先进的模型结构与训练策略不断涌现,基于此类真实工业数据集的探索,将持续推动智能制造向更高精度、更高可靠性方向发展。
从“自动化”到“智能化”,中间差的不只是ChatGPT
本文深入剖析自动化与智能化的本质区别:自动化是执行确定任务的“肌肉”,智能化则是具备感知、学习、决策能力的“大脑”。指出转型关键不在技术堆砌,而在数据治理、问题定义、场景选择与组织重构。强调智能化不是替代人,而是赋能经验,真正解决产线实际问题。
基于API的印度股市数据对接指南
本文为开发者提供印度股市(NSE/BSE)API对接完整指南,涵盖环境配置、实时行情、历史K线、基本面数据获取,支持HTTP/WS双协议,内置重试、缓存、时区处理与技术分析功能,助力快速构建量化工具与行情应用。(239字)
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18小时前
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四款国产VLM OCR模型横评
春节前,DeepSeek、智谱、百度、腾讯四大团队密集开源新一代OCR小模型,全面采用视觉语言模型(VLM)架构,摒弃传统流水线,迈向“语义结构化”新纪元。DeepSeek-OCR2首创“视觉因果流”,GLM-OCR以0.9B参数登顶OmniDocBench榜首,PaddleOCR-VL-1.5攻克真实退化场景,Youtu-Parsing实现22倍推理加速——国产OCR正以架构创新实现垂直领域“换道超车”。
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19小时前
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韩国强制语音钓鱼赔偿政策的道德风险与防御博弈分析
本文批判性分析韩国拟议的语音钓鱼全额赔偿政策,指出其易诱发道德风险与成本转嫁。基于博弈论与行为经济学,构建四方演化模型,证明最优解非“零免赔”,而是40%–60%动态赔偿比例。创新提出融合多模态生物特征与隐私保护的责任判定技术框架,并附可落地的代码实现,为全球反诈治理提供科学、公平、可持续的政策范式。(239字)
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1天前
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基于 YOLOv8 面向水环境监测的藻类细胞智能识别系统 [目标检测完整源码](YOLOv8 + PyQt5 工程实践)
本文介绍了一套基于 YOLOv8 与 PyQt5 的藻类细胞智能检测系统,从数据集构建、模型训练到图形化部署,完整展示了深度学习技术在生物图像识别领域的工程化落地过程。实践表明,该系统在检测精度、实时性能与易用性方面均具备良好表现,能够有效提升藻类识别的自动化水平。 对于从事环境监测、生物信息分析或计算机视觉应用开发的研究者与工程人员而言,该项目提供了一个具有参考价值的技术范例,也为后续更复杂的智能水环境分析系统奠定了基础。
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