人工智能 第7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。
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【人工智能】软著申请&模型改进-2025年3月9日人工智能组会总结
本文介绍了基于UNetFormer的城市绿地智能提取系统开发与实践经验。通过重构模型预测模块实现单图推理功能，结合Flask框架搭建Web应用，完成从算法到实际软件的转化。在模型优化方面，提出MSC-FF...
4个月前
【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用网格搜索对决策树调参
在鸢尾花数据集（n=150）中，通过三维参数空间遍历（「criterion/max_depth/min_samples_leaf」）结合6折分层验证，实现决策树准确率从92.1%至97.3%的跃升。实验揭示：信息熵准则在深层树（dept...
4个月前
【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用决策树算法（ID3和CART）
本文通过Scikit-Learn实现对比ID3与CART决策树算法，解析信息熵与基尼指数的分裂准则差异。实验使用Iris数据集验证算法性能，揭示random_state参数对数据划分和树结构的双重控制作用。可视化展...
4个月前
【人工智能】作物病害识别&遥感频域特征融合-2025年2月23日人工智能组会总结
研究聚焦于作物病害识别与遥感频域特征融合。基于ShiftingNet的病害识别模型在Plant Village数据集上实现多类作物Val Acc达99.8%，验证了标准化预处理对复杂背景图像的重要性；针对ConvLSRNet的...
5个月前
【人工智能】Pest-ConFormer: 一种用于大规模多类别农作物害虫识别的CNN-Transformer混合架构
Pest-ConFormer通过融合CNN与Transformer的优势，结合多尺度特征聚合和弱监督学习，显著提升了细粒度害虫分类性能，但计算复杂度较高。未来工作可围绕轻量化、小目标优化和数据增强展开。
5个月前
