- 引言在探索科技前沿的无尽追求中,人形机器人一直是人类梦想的缩影。它们承载着我们对于与机械融合未来的无限幻想,同时也提出了关于人工智能与伦理、社会互动和日常生活便利性的深层次问题。在这样的背景下,Figure 01的诞生不仅仅是工程学上的突破,更是向未来生活迈出的关键一步。人形机器人初创公司Figure AI近期发布了一段引人注目的视频演示。在这段视频中,Figure 01机器人展示了其通过接... 引言在探索科技前沿的无尽追求中,人形机器人一直是人类梦想的缩影。它们承载着我们对于与机械融合未来的无限幻想,同时也提出了关于人工智能与伦理、社会互动和日常生活便利性的深层次问题。在这样的背景下,Figure 01的诞生不仅仅是工程学上的突破,更是向未来生活迈出的关键一步。人形机器人初创公司Figure AI近期发布了一段引人注目的视频演示。在这段视频中,Figure 01机器人展示了其通过接...
- AI大模型学习:理论基础与大规模数据处理的优势与挑战随着人工智能技术的迅猛发展,AI大模型学习已经成为当前研究的热点领域。它不仅是深度学习和机器学习的延伸,更是对大规模数据处理能力的进一步提升。AI大模型学习要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力,同时还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。AI大模型学习的理论基础主要建立在数学和算法原理之上。深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)、循环神经... AI大模型学习:理论基础与大规模数据处理的优势与挑战随着人工智能技术的迅猛发展,AI大模型学习已经成为当前研究的热点领域。它不仅是深度学习和机器学习的延伸,更是对大规模数据处理能力的进一步提升。AI大模型学习要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力,同时还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。AI大模型学习的理论基础主要建立在数学和算法原理之上。深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)、循环神经...
- 机器学习入门须知在当今数字化的时代,机器学习已经成为了解决许多复杂问题的关键工具。从智能助手到自动驾驶汽车,机器学习的应用无处不在。然而,对于初学者来说,了解机器学习的世界可能有些令人望而却步。本文旨在为那些想要探索机器学习领域的新手提供一些入门须知。1. 了解机器学习的基本概念在探索机器学习之前,首先需要了解一些基本概念。机器学习是一种人工智能的分支,其核心思想是让计算机系统通过学习经验来... 机器学习入门须知在当今数字化的时代,机器学习已经成为了解决许多复杂问题的关键工具。从智能助手到自动驾驶汽车,机器学习的应用无处不在。然而,对于初学者来说,了解机器学习的世界可能有些令人望而却步。本文旨在为那些想要探索机器学习领域的新手提供一些入门须知。1. 了解机器学习的基本概念在探索机器学习之前,首先需要了解一些基本概念。机器学习是一种人工智能的分支,其核心思想是让计算机系统通过学习经验来...
- 气候变化加剧了干旱发生的频度和强度,对全球农业生产、水资源管理和生态系统影响严重,以及对人类社会和经济的潜在威胁。极端干旱条件下,由于水资源的极度短缺,导致土地退化和荒漠化直接对农业和畜牧业等生产生活造成了巨大的经济损失和环境破坏。在中国,干旱灾害约占所有自然灾害的三分之一。新中国成立以来我国分别经历了60年代“三年自然灾害”、1978—1983年“六年大旱”、2006年重庆、2010年云... 气候变化加剧了干旱发生的频度和强度,对全球农业生产、水资源管理和生态系统影响严重,以及对人类社会和经济的潜在威胁。极端干旱条件下,由于水资源的极度短缺,导致土地退化和荒漠化直接对农业和畜牧业等生产生活造成了巨大的经济损失和环境破坏。在中国,干旱灾害约占所有自然灾害的三分之一。新中国成立以来我国分别经历了60年代“三年自然灾害”、1978—1983年“六年大旱”、2006年重庆、2010年云...
- 参考链接EdgeAndRobotics 进入YOLOV5MultiInput代码目录cd EdgeAndRobotics/Samples/YOLOV5MultiInput/ 安装依赖略 获取PyTorch框架的YoloV5s模型(*.onnx),并转换为昇腾AI处理器能识别的模型(*.om)cd modelwget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaw... 参考链接EdgeAndRobotics 进入YOLOV5MultiInput代码目录cd EdgeAndRobotics/Samples/YOLOV5MultiInput/ 安装依赖略 获取PyTorch框架的YoloV5s模型(*.onnx),并转换为昇腾AI处理器能识别的模型(*.om)cd modelwget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaw...
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- ACOS GOSAT/TANSO-FTS Level 2 Full Physics Standard Product V9r (ACOS_L2S) at GES DISC简介9r 版是数据集的当前版本。旧版本将不再提供,并被第 9r 版取代。该数据集目前由 OCO(轨道碳观测站)项目提供。在 OCO-2 发射之前,空间大气二氧化碳观测(ACOS)任务利用 GOSAT TANSO-FTS ... ACOS GOSAT/TANSO-FTS Level 2 Full Physics Standard Product V9r (ACOS_L2S) at GES DISC简介9r 版是数据集的当前版本。旧版本将不再提供,并被第 9r 版取代。该数据集目前由 OCO(轨道碳观测站)项目提供。在 OCO-2 发射之前,空间大气二氧化碳观测(ACOS)任务利用 GOSAT TANSO-FTS ...
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- ACEPOL_AircraftRemoteSensing_RSP_Data简介ACEPOL 研究扫描偏振计(RSP)遥感数据(ACEPOL_AircraftRemoteSensing_RSP_Data)是在 ACEPOL 期间由 ER-2 上的研究扫描偏振计(RSP)收集的遥感测量数据。为了更好地了解气溶胶对气候和空气质量的影响,测量气溶胶的化学成分、粒度分布、高度剖面和光学特性至关重要... ACEPOL_AircraftRemoteSensing_RSP_Data简介ACEPOL 研究扫描偏振计(RSP)遥感数据(ACEPOL_AircraftRemoteSensing_RSP_Data)是在 ACEPOL 期间由 ER-2 上的研究扫描偏振计(RSP)收集的遥感测量数据。为了更好地了解气溶胶对气候和空气质量的影响,测量气溶胶的化学成分、粒度分布、高度剖面和光学特性至关重要...
- 朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法是一种简单而有效的分类算法,它基于贝叶斯定理和特征之间的独立性假设。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的朴素贝叶斯分类器,并介绍其原理和实现过程。 什么是朴素贝叶斯算法?朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类方法,它假设每个特征与其他特征之间是相互独立的。朴素贝叶斯算法通过计算每个类别的概率分布来对新样本进行分类,选择具有最高概率的类别作为... 朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法是一种简单而有效的分类算法,它基于贝叶斯定理和特征之间的独立性假设。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的朴素贝叶斯分类器,并介绍其原理和实现过程。 什么是朴素贝叶斯算法?朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类方法,它假设每个特征与其他特征之间是相互独立的。朴素贝叶斯算法通过计算每个类别的概率分布来对新样本进行分类,选择具有最高概率的类别作为...
- ACCLIP WB-57 Aircraft Model Data简介ACCLIP_Model_WB57_Data 包含亚洲夏季季风化学和气候影响项目(ACCLIP)期间 WB-57 飞机飞行轨迹上的气象、化学和气溶胶模型数据。该产品的数据收集工作已经完成。亚洲夏季季候风化学和气候影响项目(ACCLIP)是一项国际性、多组织的亚轨道活动,旨在研究 2022 年 7 月 15 日至 2022... ACCLIP WB-57 Aircraft Model Data简介ACCLIP_Model_WB57_Data 包含亚洲夏季季风化学和气候影响项目(ACCLIP)期间 WB-57 飞机飞行轨迹上的气象、化学和气溶胶模型数据。该产品的数据收集工作已经完成。亚洲夏季季候风化学和气候影响项目(ACCLIP)是一项国际性、多组织的亚轨道活动,旨在研究 2022 年 7 月 15 日至 2022...
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- 随机森林(Random Forest)是一种强大的集成学习算法,它通过组合多个决策树来进行分类或回归。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的随机森林分类器,并介绍其原理和实现过程。##什么是随机森林算法?随机森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树并取其投票结果(分类问题)或平均值(回归问题)来进行预测。随机森林的核心思想是每个决策树都是在不同的数据子集上训练的,并且每个决策树... 随机森林(Random Forest)是一种强大的集成学习算法,它通过组合多个决策树来进行分类或回归。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的随机森林分类器,并介绍其原理和实现过程。##什么是随机森林算法?随机森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树并取其投票结果(分类问题)或平均值(回归问题)来进行预测。随机森林的核心思想是每个决策树都是在不同的数据子集上训练的,并且每个决策树...
- 进行样本标注通过创建标注项目和项目内部的相关标注任务,实例分割、目标检测、地物识别(原目标提取)、地物分类、通用变化检测、多分类变化检测等算法类型的样本数据标注,支持自定义标签体系,标注项目可直接导入样本库生成数据集。标注项目标注项目列表对标注项目进行管理,包括查看标注项目详情、修改项目名称、删除项目、新建属于此标注项目的标注任务。可通过项目名称、标注类型、创建时间筛选标注项目。 新建标注项... 进行样本标注通过创建标注项目和项目内部的相关标注任务,实例分割、目标检测、地物识别(原目标提取)、地物分类、通用变化检测、多分类变化检测等算法类型的样本数据标注,支持自定义标签体系,标注项目可直接导入样本库生成数据集。标注项目标注项目列表对标注项目进行管理,包括查看标注项目详情、修改项目名称、删除项目、新建属于此标注项目的标注任务。可通过项目名称、标注类型、创建时间筛选标注项目。 新建标注项...
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