智能冰箱食材识别
本案例设计了一个囤菜系统原型,主要方法是利用冰箱内安装的摄像头,通过目标检测算法识别食材类别,判断存取动作,增加或者减少相应的食材的数量,并记录存取时间等相关数据,设计出了具备提示清理和补货等功能的智能化囤菜系统原型。
研究大模型门槛太高?不妨看看小模型SLM,知识点都在这
大型语言模型(LLM)在文本生成、问答等领域表现出色,但也面临资源受限环境应用难、领域知识不足及隐私问题等挑战。为此,小型语言模型(SLM)逐渐受到关注,其具备低延迟、成本效益高、易于定制等优点,适合资源受限环境和领域知识获取。SLM可通过预训练、微调和知识蒸馏等技术增强性能,在自然语言处理、计算机视觉等领域有广泛应用潜力。然而,SLM也存在复杂任务表现有限等问题,未来研究将进一步提升其性能与可靠性。
论文链接:https://arxiv.org/abs/2411.03350
基于Affine-Sift算法的图像配准matlab仿真
本项目展示了Affine-SIFT算法的运行效果(无水印),适用于图像配准任务,能够处理旋转、缩放、平移及仿射变换。程序基于MATLAB2022A开发,包含完整代码与操作视频。核心步骤为:先用SIFT提取特征点,再通过仿射变换实现高精度对准。
当OCR遇见大语言模型:智能文本处理的进化之路
简介:本文探讨光学字符识别(OCR)技术与大语言模型(LLM)结合带来的革新。传统OCR在处理模糊文本、复杂排版时存在局限,而LLM的语义理解、结构解析和多模态处理能力恰好弥补这些不足。文中通过代码实例展示了两者融合在错误校正、文档解析、多语言处理、语义检索及流程革新上的五大优势,并以财务报表解析为例,说明了该技术组合在实际应用中的高效性。此外,文章也展望了未来的技术发展趋势,包括多模态架构、小样本学习和边缘计算部署等方向,预示着文本处理技术正迈向智能认知的新时代。(240字)