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搜索资源列表

  1. 生物信息与深度学习

  2. 不仅仅是人工智能与互联网的结合,而是人工智能、生物工程和互联网的结合。 跟互联网结合以后,这些科技创新在工业制造、在军事、在宇宙探测上有作用。

  3. 所属分类：医疗

    • 发布日期：2017-11-08
    • 文件大小：828416
    • 提供者：jacobke

  1. 卫星影像大数据分析与应用

  2. 卫星遥感技术的发展使得影像获取能力大大提高，深度学习方法使信息的自动提取上了一个新的台阶，而云计算为卫星影像的大数据处理提供了强大的计算能力支持。这3项技术激活了科研领域对卫星影像潜在商业价值、军事价值的预期，以及卫星影像大数据的潜在价值分析与应用。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-02-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：yyyankuan

  1. 深度学习在航拍场景分类中的应用.pdf

  2. 最近几十年来，航拍 图片和视频在城市规划、沿海地区监视、军事任务等方面都得到了广泛的运用。因而 了解航拍 图片中所 包含的 内容 ，研究航拍视频所拍摄的场景类型就显得异常重要 。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_39164435

  1. 如何构建「可信任的深度学习」？（Trustworthy deep learning）【美国三院院士UCLA数学泰斗Stanley Osher教授】.pdf

  2. 可信任是AI应用落地的关键，在医疗、军事等领域尤为必需。最近，在一场深度学习与医疗应用的研讨会上，UCLA Stanley Osher讲述了可信任深度学习 (Trustworthy deep learning) 的报告，探讨了稳健、准确、高校、隐私的深度学习建模，从理论上如何设计保障，共有44页ppt，值得学习。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-14
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：syp_net

  1. 深度学习技术在军事领域应用.pdf

  2. 一篇关于深度学习技术在军事领域中的应用的论文，PDF格式。主要介绍当前机器学习、深度学习技术、AI技术的军事应用。

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2020-07-23
    • 文件大小：939008
    • 提供者：qq_31988577

  1. AlphaZero原理与启示

  2. 本文首先介绍了AlphaZero框架中三个核心技术: 深度学习、 强化学习以及蒙特卡罗树搜索, 然后详细说明了AlphaZero框架两个关键阶段——AlphaGo和AlphaGo Zero的基本原理, 最后, 对AlphaZero框架提出了自己的思考, 并基于对AlphaZero原理的剖析讨论了其对军事决策智能化的启示。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-08-24
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：syp_net

  1. 军事地质体遥感智能解译技术.pdf

  2. 开展军事地质体遥感智能解译技术研究，对保障打赢未来信息化战争、军民融合发展及军事遥感地质学相关学科发展和人才培养等具有重要意义，也是现代军事学和地质遥感学研究的国际前沿和热点。《军事地质体遥感智能解译技术》系统阐述军事地质体遥感智能解译的基本概念、模型方法和应用技术。首先叙述军事地质体的概念和内涵，相关遥感数据获取进展，军事地质体遥感智能解译的研究现状、发展趋势及难点和挑战，军事地质体遥感智能解译需求分析；然后介绍军事地质体影像块数据集构建方法和过程及军事地质体遥感智能解译所采用的特征提取、传统

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：75497472
    • 提供者：yjxfg_future

  1. TextClassification:使用不同神经网络的文本分类-源码

  2. 文字分类 使用不同的神经网络进行文本分类。中文文本分类，使用TensorFlow 2.x实现TextCNN，TextRNN，TextRCNN，BiLSTM Attention，HAN等类型的深度学习模型。 数据 数据收集数据只取新闻中的五个类别：汽车，娱乐，军事，体育，科技将五个类别分词后保存到数据文件目录，作为分类模型构造与验证数据。 数据集 数据量 总数据 87747 训练集 65810 测试集 21973 环境 的Python 3.7 TensorFlow 2.0+ 使用说明 进入到相关模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42148975

  1. 基于深度学习神经网络的SAR星上目标识别系统研究

  2. 星载合成孔径雷达(SAR)对地遥感成像具有全天候、全天时工作的优势，然而SAR图像的处理比光学图像复杂，降低了SAR图像应用的时效性。针对SAR图像的星上数据处理和目标识别问题，设计了基于卷积神经网络（CNN）的SAR图像目标智能识别系统，实现星地联合的星下增量学习、模型训练和星上目标检测功能。首先对SAR图像进行预处理，得到训练用的目标图像数据；然后设计了具有七层结构的CNN模型对SAR图像进行目标定位、识别和分类；最后，为了使训练后的CNN模型能部署到卫星上使用，设计了一种深度压缩算法对模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38612648

  1. 卫星影像大数据情报分析与应用

  2. 卫星遥感技术的发展使得影像获取能力大大提高，深度学习方法使信息的自动提取上了一个新的台阶，而云计算为卫星影像的大数据处理提供了强大的计算能力支持。这3项技术激活了科研领域对卫星影像潜在商业价值、军事价值的预期，很多科研机构加入这个实力竞争中，也吸纳了大量的风险投资。总结了基于卫星影像大数据的潜在价值分析与应用，并提出了下一步可能的技术突破途径和未来的发展方向。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38596485

  1. 一种基于YOLOv3的红外目标检测系统

  2. 针对未来战场感知体系的自动化和智能化的需求，设计出了一种基于深度学习的战场红外目标检测系统。近年来随着深度卷积神经网络在图像识别领域的广泛应用，因此将这项新技术应用于军事目标检测具有极强的现实意义。系统通过红外成像机芯采集红外图像，使用图像采集卡实时传输图像数据，最后在主机端利用深度卷积神经网络进行目标检测。以YOLOv3算法作为基础，以某款金属车辆模型为例，采集该型车辆的红外图像数据并制作相应的数据集，训练得到相应的检测内核。通过实验证明，检测速度可达在30 帧/秒以上，且在fps达到30的前

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38713167