美陆军网络与电子战融合发展分析
情报分析员还可以评估敌军对网络空间和电磁频谱的使用情况,包括:(1)使用的网络空间和电磁频谱;(2)对网络能力的依赖;(3)网络空间攻击能力;(4)网络空间防御能力;(5)电磁战能力;(6)网络漏洞(敌方和友方);(7)网络空间作战与其他作战同步能力;(8)利用社交媒体进行社会工程的能力。2.2ATP6-02.75《通信安全技巧》...
机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
6.神经网络与深度学习基础:提供了神经网络的基础知识,包括前向传播、损失函数和反向传播算法,以及使用PyTorch构建和训练神经网络的实践。7.可解释性与可视化:特别强调了模型的可解释性,通过SHAP方法来解释模型预测,以及如何将研究成果进行可视化展示,增强了研究的透明度和说服力。8.论文复现与写作指导:通过复现SCI论文...
智能驾驶传感器后融合与前融合
卷积神经网络是一种为了处理二维输入数据而特殊设计的多层人工神经网络,输入的图像通过与可训练的滤波器(卷积核)和可加偏置向量进行卷积运算来提取图像的特征。在后融合中的图像检测与图像分割任务都可以使用CNN进行实现,通过建立特定的特征提取网络可以从图像中提取目标级元素并分割语义级元素。除此之外,...
湖南工业大学研究者提出应用脉冲卷积神经网络诊断轴承故障的新方法
这种方法有效地抑制了噪声对后续网络的影响,提高了模型的鲁棒性和抗噪性,同时避免了信息损失。此外,该端到端训练的模型融合了时域编码与频域特征提取技术,为了充分提取信号的时空特征,研究者将时空动态特性与卷积神经网络结合,构建了改进模型。实验中,通过给原始故障信号加入噪声,模拟了工业场景下存在的噪声污染问题,并...
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
??特征点法:提取并跟踪图像中的特征点,通过三角测量计算相对运动。??直接法:直接使用图像的像素强度进行匹配和优化,计算相对运动。视觉里程计可以在没有GPS信号的情况下,提供相对精确的定位信息。4.行为决策与路径规划纯视觉方案需要通过摄像头获取的环境信息进行行为决策和路径规划。这部分依赖于强化学习和...
面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述
模型的实体嵌入向量和关系嵌入向量表示可以随机初始化,也可以利用预训练模型进行初始化,之后基于目标函数通过不同的优化算法调整改进.如果模型中包含除了实体和关系向量表示外的其他参数(如神经网络模型中的权值W和偏差b),则需要将之作为共享参数[23]与知识嵌入一同学习.进入预测环节之前,需要将表示学习过程...
从复杂神经动力学到智能涌现:基于神经复杂性的类脑人工智能
对于神经元而言,输入要达到一定的阈值才能发生反应,产生神经发放。大脑中的几百亿个神经元的大量结合,构成了一个复杂系统,可以涌现出许多复杂的动力学,比如多个神经元无规则的发放形成了大脑在不同频率上震荡的信号。大脑的这些动力学特征如何参与信息处理和计算形成智能,以及大脑如何通过不断进化学习来实现其功能,都将...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
█神经技术跨物种内部世界模型的形式化描述揭示了AI发展的方向脑控说话人提取新突破:多尺度融合网络的应用新型人脑模板提升神经影像数据分析效率额叶和海马的言语神经假体:将高频活动解码为音素原子力显微镜在神经系统疾病诊断中的应用潜力神经科学裸盖菇素通过干扰大脑网络增强可塑性...
NLP三大特征提取器全梳理:RNN vs CNN vs Transformer
卷积的过程就是特征提取的过程。一个完整的卷积神经网络包括输入层、卷积层、池化层、全连接层等,各层之间相互关联。而在卷积层中,卷积核具有非常重要的作用,CNN捕获到的特征基本上都体现在卷积核里了。卷积层包含多个卷积核,每个卷积核提取不同的特征。以单个卷积核为例,假设卷积核的大小为d×k,其中k是...
PPCNN:细粒度特征提取和定位用于目标检测
就有研究者提出了独特的网络架构,PPCNN(金字塔池化卷积神经网络),以减少定位误差,并提取高级特征图。该网络由改进的VGGNet和U-shape特征金字塔网络组成。介绍了一种提取和收集目标的小特征信息并从源图像中检测小物体的网络。该方法在定位和检测任务中取得了更高的精度。