寫在前面今天我們探討下深度學(xué)習(xí)技術(shù)如何改善在復(fù)雜環(huán)境中基于視覺的SLAM（同時(shí)定位與地圖構(gòu)建）性能。通過將深度特征提取和深度匹配方法相結(jié)合，這里介紹了一種多功能的混合視覺SLAM系統(tǒng)，旨在提高在諸如低光條件、動(dòng)態(tài)光照、弱紋理區(qū)域和嚴(yán)重抖動(dòng)等挑戰(zhàn)性場景中的適應(yīng)性。我們的系統(tǒng)支持多種模式，包括拓展單目、立體、單目-慣性以及立體-慣性配置。除此之外，還分析了如何將視覺SLAM與深度學(xué)習(xí)方法相結(jié)合，以啟發(fā)其他研究。通過在公共數(shù)據(jù)集和自采樣數(shù)據(jù)上的廣泛實(shí)驗(yàn)，展示了SL-SLAM在定位精度和跟蹤魯棒性方面優(yōu)

在當(dāng)今科技日新月異的浪潮中，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)（MachineLearning,ML）與深度學(xué)習(xí)（DeepLearning,DL）如同璀璨星辰，引領(lǐng)著信息技術(shù)的新浪潮。這三個(gè)詞匯頻繁出現(xiàn)在各種前沿討論和實(shí)際應(yīng)用中，但對于許多初涉此領(lǐng)域的探索者來說，它們的具體含義及相互之間的內(nèi)在聯(lián)系可能仍籠罩著一層神秘面紗。那讓我們先來看看這張圖。可以看出，深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能之間存在著緊密的關(guān)聯(lián)和遞進(jìn)關(guān)系。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)特定領(lǐng)域，而機(jī)器學(xué)習(xí)

自2006年深度學(xué)習(xí)概念被提出以來，20年快過去了，深度學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的一場革命，已經(jīng)催生了許多具有影響力的算法。那么，你所認(rèn)為深度學(xué)習(xí)的top10算法有哪些呢？以下是我心目中深度學(xué)習(xí)的頂尖算法，它們在創(chuàng)新性、應(yīng)用價(jià)值和影響力方面都占據(jù)重要地位。1、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）背景：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）也叫多層感知機(jī)，是最普遍的深度學(xué)習(xí)算法，發(fā)明之初由于算力瓶頸而飽受質(zhì)疑，直到近些年算力、數(shù)據(jù)的爆發(fā)才迎來突破。DNN是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它包含多個(gè)隱藏層。在該模型中，每一層將輸入傳遞給下一層，并

雙向LSTM模型是一種用于文本分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。以下是一個(gè)簡單示例，演示如何使用雙向LSTM進(jìn)行文本分類任務(wù)。首先，我們需要導(dǎo)入所需的庫和模塊：importosimportnumpyasnpfromkeras.preprocessing.textimportTokenizerfromkeras.preprocessing.sequenceimportpad_sequencesfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Em

概述為了使ModelScope的用戶能夠快速、方便的使用平臺提供的各類模型，提供了一套功能完備的Pythonlibrary，其中包含了ModelScope官方模型的實(shí)現(xiàn)，以及使用這些模型進(jìn)行推理，finetune等任務(wù)所需的數(shù)據(jù)預(yù)處理，后處理，效果評估等功能相關(guān)的代碼，同時(shí)也提供了簡單易用的API，以及豐富的使用樣例。通過調(diào)用library，用戶可以只寫短短的幾行代碼，就可以完成模型的推理、訓(xùn)練和評估等任務(wù)，也可以在此基礎(chǔ)上快速進(jìn)行二次開發(fā)，實(shí)現(xiàn)自己的創(chuàng)新想法。目前l(fā)ibrary提供的算法模型，

編輯|蘿卜皮自2021年發(fā)布強(qiáng)大的AlphaFold2以來，科學(xué)家們一直在使用蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測模型來繪制細(xì)胞內(nèi)各種蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的圖譜、發(fā)現(xiàn)藥物，并繪制每種已知蛋白質(zhì)相互作用的「宇宙圖」 。就在剛剛，GoogleDeepMind發(fā)布了AlphaFold3模型，該模型能夠?qū)Πǖ鞍踪|(zhì)、核酸、小分子、離子和修飾殘基在內(nèi)的復(fù)合物進(jìn)行聯(lián)合結(jié)構(gòu)預(yù)測。 AlphaFold3的準(zhǔn)確性對比過去許多專用工具（蛋白質(zhì)-配體相互作用、蛋白質(zhì)-核酸相互作用、抗體-抗原預(yù)測）有顯著提高。這表明，在單個(gè)統(tǒng)一的深度學(xué)習(xí)框架內(nèi)，可以實(shí)現(xiàn)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像去噪任務(wù)中表現(xiàn)出色。它利用學(xué)習(xí)到的濾波器對噪聲進(jìn)行過濾，從而恢復(fù)原始圖像。本文詳細(xì)介紹了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像去噪方法。一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度學(xué)習(xí)算法，通過多個(gè)卷積層、池化層和全連接層的組合來進(jìn)行圖像特征學(xué)習(xí)和分類。在卷積層中，通過卷積操作提取圖像的局部特征，從而捕捉到圖像中的空間相關(guān)性。池化層則通過降低特征維度來減少計(jì)算量，并保留主要特征。全連接層負(fù)責(zé)將學(xué)習(xí)到的特征與標(biāo)簽進(jìn)行映射，實(shí)現(xiàn)圖像的分類或者其他任務(wù)。這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理和識

因果卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是針對時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的因果關(guān)系問題而設(shè)計(jì)的一種特殊卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。相較于常規(guī)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因果卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在保留時(shí)間序列的因果關(guān)系方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢，并在時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測和分析中得到廣泛應(yīng)用。因果卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心思想是在卷積操作中引入因果關(guān)系。傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以同時(shí)感知到當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)前后的數(shù)據(jù)，但在時(shí)間序列預(yù)測中，這可能導(dǎo)致信息泄露問題。因?yàn)楫?dāng)前時(shí)間點(diǎn)的預(yù)測結(jié)果會受到未來時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)影響。因果卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決了這個(gè)問題，它只能感知到當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)以及之前的數(shù)據(jù)，無法感知到未來的數(shù)