人工智能 第3页
倾家荡产买显卡,炼丹科研两不误。数据如海深无底,模型似山高难攀。夜以继日调参数,GPU风扇声声急。精度提升一点点,发际线却步步高。代码千行非一日,实验百次方见真。AI世界多奇妙,科研路上共前行。
【人工智能】2025大学生创新训练项目申请经验 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【人工智能】2025大学生创新训练项目申请经验

本文分享了大学生创新训练项目的申请经验,详细介绍了项目分类、申报流程、申请书填写要点和材料提交要求,重点说明了创新项目的申报技巧和注意事项。
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo1个月前
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【人工智能】2025大学生创新训练项目答辩经验 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【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...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo1个月前
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【人工智能】用于密集图像预测的频率动态卷积 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【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...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo2个月前
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【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 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【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...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo2个月前
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【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) - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【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...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo2个月前
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【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 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本

【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...
SmallBamboo的头像 - AI科研 编程 读书笔记 - 小竹の笔记本SmallBamboo2个月前
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