人工智能 第5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。
排序
【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...
2个月前
【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...
2个月前
【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...
2个月前
【人工智能】深度学习在植物病虫害检测应用中的进展: 综述
我阅读的这篇论文综述了深度学习在植物病虫害检测领域的最新进展。论文作者首先指出传统检测方法存在耗时费力、依赖专业知识的局限性，然后系统分析了深度学习技术在图像分类、目标检测、语义分...
2个月前
【人工智能】LeafConvNeXt：为无人农业的未来强化植物病害分类
本篇论文作者开发了LeafConvNeXt深度学习模型，用于高效检测植物叶片病害。该模型基于改进的ConvNeXt架构，结合组卷积和密集连接增强特征提取能力，并采用LayerCAM提升可解释性。在包含52类病害...
2个月前
【人工智能】招聘与学科竞经验分享会（2025年03月16日）
2025年3月16日的分享会上，陈学长建议人工智能专业学生转向机器人领域（如ROS开发、嵌入式等新兴高需岗位），强调考研提升学历对冲击算法岗的重要性，并提倡通过国家级竞赛积累经验、拓宽职业后...
4个月前
