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【人工智能】2025大学生创新训练项目答辩经验
我分享了大学生创新训练项目答辩的经验,重点强调了创新型项目要突出系统截图或算法改进点,PPT要增加可视化图片和已有成果展示,团队介绍要有数据支撑,同时建议调大AI生成PPT的字体并减少纯文...
【人工智能】用于密集图像预测的频率动态卷积
论文作者提出了一种频率动态卷积(FDConv)方法,通过傅里叶域分组生成频率多样化的权重,解决了传统动态卷积参数冗余和频率响应相似的问题。FDConv包含傅里叶不相交权重、核空间调制和频带调制...
【人工智能】LeafConvNeXt&大创申报&论文初稿-2025年5月25日人工智能组会总结
我介绍了LeafConvNeXt模型中的Layer Scale机制和Drop Path技术,以及LayerCAM可视化方法。在论文写作方面,老师们强调引言要聚焦核心问题,相关工作要突出重点,实验部分需分类对比并包含消融实...
【人工智能】【Python】综合算法实验(随机森林、梯度提升、支持向量回归解决音乐流行趋势预测任务)
我使用随机森林、梯度提升和支持向量回归三种算法对音乐流行趋势预测进行了实验。实验采用阿里天池音乐数据集,通过特征工程提取时间特征、滞后特征和艺人静态特征,并进行异常值处理。结果显示...
【人工智能】ResdenseNet:一种结合深度可分离卷积的轻量化密集型ResNet及其在植物早期病害分类中的应用
论文作者提出了一种结合深度可分离卷积的轻量化ResdenseNet模型,用于植物早期病害分类。该模型通过密集连接、残差块和深度可分离卷积的混合架构,显著降低了参数量(0.72M)和训练时间(5983秒...