搜索结果: 76-90 共查到“工学 学习”相关记录1476条 . 查询时间(0.291 秒)
一种基于自监督学习的矢量球面卷积网络
矢量球面卷积网络 自监督学习 三维目标分类 三维目标部分分割
2024/1/17
在三维视觉任务中,三维目标的未知旋转会给任务带来挑战,现有的部分神经网络框架对经过未知旋转后的三维目标进行识别或分割较为困难.针对上述问题,提出一种基于自监督学习方式的矢量型球面卷积网络,用于学习三维目标的旋转信息,以此来提升分类和分割任务的表现.首先,对三维点云信号进行球面采样,映射到单位球上;然后,使用矢量球面卷积网络提取旋转特征,同时将随机旋转后的三维点云信号输入相同结构的矢量球面卷积网络提...
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2023年6月7日,中国科学院深圳先进技术研究院/深港脑科学创新研究院王立平团队在Nature子刊Translational Psychiatry杂志在线发表了题为“Systematic evaluation of a predator stress model of depression in mice using a hierarchical 3D-motion learning framew...
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学术报告-缺少标签信息的时间序列表示学习(图)
学术报告 缺少标签 时间序列 吴敏
2024/4/15
2023年5月30日,国际权威生物信息期刊《Briefings in Bioinformatics》(IF=13.994)在线发表南京农业大学资源与环境科学学院沈其荣院士团队LorMe实验室的最新研究成果《DCiPatho: Deep cross-fusion networks for genome scale identification of pathogens》,研究针对复杂环境微生物组中无...
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针对脉冲推力航天器轨道追逃博弈问题,提出一种基于强化学习的决策方法,实现追踪星在指定时刻抵近至逃逸星的特定区域,其中两星都具备自主博弈能力.首先,充分考虑追踪星和逃逸星的燃料约束、推力约束、决策周期约束、运动范围约束等实际约束条件,建立锥形安全接近区及追逃博弈过程的数学模型;其次,为了提升航天器面对不确定博弈对抗场景的自主决策能力,以近端策略优化(Proximal policy optimizat...
深度强化学习联合回归目标定位
视觉注意机制 循环神经网络 深度强化学习 目标定位
2024/1/17
为了模拟人眼的视觉注意机制,快速、高效地搜索和定位图像目标,提出了一种基于循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)的联合回归深度强化学习目标定位模型.该模型将历史观测信息与当前时刻的观测信息融合,并做出综合分析,以训练智能体快速定位目标,并联合回归器对智能体所定位的目标包围框进行精细调整.实验结果表明,该模型能够在少数时间步内快速、准确地定位目标。
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2023年5月19日,中国科学院上海光学精密机械研究所研究员王俊团队在基于机器学习算法实现二维材料层数识别和物性检测方面取得进展,相关文章以Thickness Determination of Ultrathin 2D Materials Empowered by Machine Learning Algorithms为题发表于《激光与光子学评论》(Laser & Photonics Review...
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中国科学院上海光机所在基于深度学习的散射成像研究方面取得进展(图)
散射成像 光学精密机械 光子学
2023/5/31
2023年5月18日,中国科学院上海光学精密机械研究所量子光学重点实验室副研究员刘红林与香港理工大学教授赖溥祥课题组、上海理工大学教授张大伟合作,在基于深度学习的散射成像机理与应用边界的研究方面取得重要进展。相关成果以The physical origin and boundary of scalable imaging through scattering media: a deep learn...
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中国科学院深圳先进院提出针对微型仿鱼磁驱动机器人的复杂运动学习控制方法(图)
微型仿鱼 磁驱动机器
2023/5/31
2023年5月18日,中国科学院深圳先进技术研究院副研究员徐升和研究员徐天添团队合作,提出了一套针对微型仿鱼磁驱动机器人的复杂运动学习控制方法,通过宽度学习网络训练获得了可控磁场变化与仿鱼机器人多种动作基元之间的关系规律,实现了仿鱼机器人的复杂运动,而且该方法无需复杂调参,并具有优异鲁棒稳定性,保障了运动过程不受外界扰动影响。相关研究成果以A Robot Motion Learning Metho...