- 基于OCDM雷达系统的离散Fresnel域信道估计de Oliveira L G, Nuss B, Alabd M B, et al. Discrete-fresnel domain channel estimation in OCDM-based radar systems[J]. IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques,... 基于OCDM雷达系统的离散Fresnel域信道估计de Oliveira L G, Nuss B, Alabd M B, et al. Discrete-fresnel domain channel estimation in OCDM-based radar systems[J]. IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques,...
- 正交啁啾分复用雷达技术（OCDM雷达）：下一代传感系统技术OCDM雷达是一种基于Fresnel变换的新兴多载波调制技术，通过复用正交啁啾波形，在保持优异雷达性能的同时实现高速通信。相比传统FMCW雷达，OCDM在高速移动场景下表现出卓越的多普勒容限，抗干扰能力提升3-5 dB，且天然支持雷达通信一体化，使其成为自动驾驶和6G网络的理想候选技术。该技术于2016年由Ouyang和Zhao首次... 正交啁啾分复用雷达技术（OCDM雷达）：下一代传感系统技术OCDM雷达是一种基于Fresnel变换的新兴多载波调制技术，通过复用正交啁啾波形，在保持优异雷达性能的同时实现高速通信。相比传统FMCW雷达，OCDM在高速移动场景下表现出卓越的多普勒容限，抗干扰能力提升3-5 dB，且天然支持雷达通信一体化，使其成为自动驾驶和6G网络的理想候选技术。该技术于2016年由Ouyang和Zhao首次...
- 视频动作识别算法的核心是从视频的时空数据中提取运动特征与空间特征，并对人类或物体的动作类别进行分类。一、传统方法（基础参考，已较少用于主流场景）传统方法依赖手工设计特征，虽精度有限，但原理简单，适合资源极度受限或简单场景：HOG+SVM/BoW：原理：将视频帧拆分为块，提取HOG（方向梯度直方图） 描述空间纹理，结合光流（Optical Flow） 描述运动，再用BoW（词袋模型） 聚合特征... 视频动作识别算法的核心是从视频的时空数据中提取运动特征与空间特征，并对人类或物体的动作类别进行分类。一、传统方法（基础参考，已较少用于主流场景）传统方法依赖手工设计特征，虽精度有限，但原理简单，适合资源极度受限或简单场景：HOG+SVM/BoW：原理：将视频帧拆分为块，提取HOG（方向梯度直方图） 描述空间纹理，结合光流（Optical Flow） 描述运动，再用BoW（词袋模型） 聚合特征...
- 模型量化、剪枝和蒸馏是三种主流的模型压缩与优化技术，核心目标是在保证模型性能（精度、准确率）的前提下，减小模型体积、降低计算复杂度，使其能在资源受限的设备（如手机、嵌入式设备、边缘终端）上高效部署。一、模型量化（Model Quantization）：降低参数精度，减少存储与计算成本核心的原理将模型中高精度的参数（如 32 位浮点数，FP32）转换为低精度格式（如 16 位浮点数 FP16、... 模型量化、剪枝和蒸馏是三种主流的模型压缩与优化技术，核心目标是在保证模型性能（精度、准确率）的前提下，减小模型体积、降低计算复杂度，使其能在资源受限的设备（如手机、嵌入式设备、边缘终端）上高效部署。一、模型量化（Model Quantization）：降低参数精度，减少存储与计算成本核心的原理将模型中高精度的参数（如 32 位浮点数，FP32）转换为低精度格式（如 16 位浮点数 FP16、...
- 图像增强的核心目标是提升图像质量（如清晰度、对比度）、突出关键信息，或为后续任务（如目标检测、医学影像分析、遥感解译）优化数据。根据技术原理，可分为空域增强、频域增强、深度学习增强三大类。一、空域增强：直接操作像素域（最基础、应用最广）空域增强通过修改图像像素的灰度值或空间位置实现，无需转换到其他域，计算效率高，适合实时场景（如监控、手机拍照）。1. 灰度变换：调整像素灰度分布（提升对比度 ... 图像增强的核心目标是提升图像质量（如清晰度、对比度）、突出关键信息，或为后续任务（如目标检测、医学影像分析、遥感解译）优化数据。根据技术原理，可分为空域增强、频域增强、深度学习增强三大类。一、空域增强：直接操作像素域（最基础、应用最广）空域增强通过修改图像像素的灰度值或空间位置实现，无需转换到其他域，计算效率高，适合实时场景（如监控、手机拍照）。1. 灰度变换：调整像素灰度分布（提升对比度 ...
- 随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）技术在智能客服领域的应用日益广泛。本文旨在探讨基于深度学习的NLP技术如何优化智能客服系统的性能，提高客户满意度。通过分析深度学习模型在文本分类、情感分析和机器翻译等任务中的应用，本文还将展示如何通过这些技术构建高效的智能客服系统。文章末尾，我们将总结当前技术的局限性及未来研究方向。 1. 引言智能客服系统是现代企业提升客户服务质量、降低运营... 随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）技术在智能客服领域的应用日益广泛。本文旨在探讨基于深度学习的NLP技术如何优化智能客服系统的性能，提高客户满意度。通过分析深度学习模型在文本分类、情感分析和机器翻译等任务中的应用，本文还将展示如何通过这些技术构建高效的智能客服系统。文章末尾，我们将总结当前技术的局限性及未来研究方向。 1. 引言智能客服系统是现代企业提升客户服务质量、降低运营...
- 梯度下降（Gradient Descent）是机器学习和深度学习中最常用的优化算法之一，其目标是通过迭代更新模型参数以最小化损失函数。反向传播（Backpropagation）为梯度计算提供了高效的实现方式，而随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）则通过随机采样显著提升了大规模数据集上的训练效率。本文将深入探讨梯度下降、反向传播和SGD的核心原理、技... 梯度下降（Gradient Descent）是机器学习和深度学习中最常用的优化算法之一，其目标是通过迭代更新模型参数以最小化损失函数。反向传播（Backpropagation）为梯度计算提供了高效的实现方式，而随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）则通过随机采样显著提升了大规模数据集上的训练效率。本文将深入探讨梯度下降、反向传播和SGD的核心原理、技...
- 随着人工智能系统在医疗、金融、司法等关键领域的深度渗透，模型决策的透明度成为其可信部署的核心前提。本文系统阐述可解释AI（Explainable AI, XAI）的技术内涵，重点解析局部可解释模型与全局解释性的差异，梳理主流解释性算法的原理与适用场景，并提出面向实际业务的XAI实施框架。研究表明，混合解释策略与交互式可视化工具的结合，是平衡模型性能与解释性需求的关键路径。关键词：可解释AI；... 随着人工智能系统在医疗、金融、司法等关键领域的深度渗透，模型决策的透明度成为其可信部署的核心前提。本文系统阐述可解释AI（Explainable AI, XAI）的技术内涵，重点解析局部可解释模型与全局解释性的差异，梳理主流解释性算法的原理与适用场景，并提出面向实际业务的XAI实施框架。研究表明，混合解释策略与交互式可视化工具的结合，是平衡模型性能与解释性需求的关键路径。关键词：可解释AI；...
- 本文系统梳理了深度学习领域中五大里程碑式网络架构——卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、自注意力机制（Self-Attention）及Transformer的技术原理与工程实践。通过对比分析各架构在特征提取能力、计算效率、适用场景等方面的优劣势，结合计算机视觉、自然语言处理等领域的典型应用案例，提出面向实际业务的架构选型策略。研究结果表明，多模态融合与... 本文系统梳理了深度学习领域中五大里程碑式网络架构——卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、自注意力机制（Self-Attention）及Transformer的技术原理与工程实践。通过对比分析各架构在特征提取能力、计算效率、适用场景等方面的优劣势，结合计算机视觉、自然语言处理等领域的典型应用案例，提出面向实际业务的架构选型策略。研究结果表明，多模态融合与...
- 深度学习领域中五大主流网络架构——卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、自注意力机制（Self-Attention）及Transformer的技术原理、优势场景与局限性。通过对比分析其底层设计哲学、计算特性及典型应用案例，提出面向计算机视觉、自然语言处理等任务的模型选型策略。研究结果表明，混合架构设计与任务适配性优化是当前工业落地的关键方向。关键词：CN... 深度学习领域中五大主流网络架构——卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、自注意力机制（Self-Attention）及Transformer的技术原理、优势场景与局限性。通过对比分析其底层设计哲学、计算特性及典型应用案例，提出面向计算机视觉、自然语言处理等任务的模型选型策略。研究结果表明，混合架构设计与任务适配性优化是当前工业落地的关键方向。关键词：CN...
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