神经网络

RISCV实战：实现基于Verilator模拟蜂鸟E203的加法器和卷积神经网络仿真本次实验使用WSL2在Windows11操作系统下进行。WSL2 是微软推出的一项技术，允许开发人员在 Windows 上直接运行原生的 Linux 环境（包括大多数命令行工具、实用工具和应用程序），而无需产生传统虚拟机（如 VMware、VirtualBox）那样的高额开销，也不需要配置双系统。

老艾的AI世界

最新AI幻脸软件，全面升级可直播，Mirage下载介绍（支持cpu）Mirage是一款功能强大且操作简单的AI幻脸工具，它采用先进的人工智能技术，基于PyTorch+TensorRT框架构建，凭借双加速特点实现幻脸速度提升数倍，打破了传统幻脸工具在速度与效果上的瓶颈，为用户提供图片、视频、网络直播等多场景的逼真幻脸体验

带噪学习 | Ambient Diffusion (NeurIPS 2023)下篇接上篇：带噪学习 | Ambient Diffusion (NeurIPS 2023) 上篇上述介绍的是训练损失的推导，而接下来开始考虑推理过程中的采样操作。

Product Hunt 每日热榜 | 2025-12-20标语：使用人工智能设计和发布专业级的登录页面介绍：Loki.Build 是一款原生AI的网站构建工具，它能生成专业水平的着陆页，并提供实时编辑的完全控制权。内置SEO功能、托管服务，让你尽享自主。告别中介、告别死板的模板，也不再需要等待上线。

即插即用系列 | 2025 RestorMixer：融合 CNN、Mamba 与 Transformer 的高效图像复原的集大成者！论文标题：AN EFFICIENT AND MIXED HETEROGENEOUS MODEL FOR IMAGE RESTORATION

Linux上部署conda环境采用虚拟环境（autodl、恒源云等），租的卡是2080Ti，CUDA版本为12.4，也就是最高支持12.4的cuda版本。

VLDB 2025 | 时间序列（Time Series）论文总结（预测，异常检测，压缩，自动化等）VLDB 2025于2025年9月1号-5号在英国伦敦(London, United Kingdom)举行。

【复杂网络分析】什么是图神经网络？在AI领域，我们熟悉的CNN（卷积神经网络）擅长处理图像这类欧几里得数据（结构规则、网格排列），RNN（循环神经网络）则适合处理文本这类序列数据（顺序依赖关系）。但现实世界中还有大量非欧几里得数据——比如社交网络（用户是节点、关系是边）、知识图谱（实体是节点、关联是边）、分子结构（原子是节点、化学键是边）、交通网络（路口是节点、道路是边）。

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大厂量产光伏逆变器原理图大厂量产的光伏逆变器原理图市面上主流光伏逆变器的电路设计就像精心设计的交通网络，直流电在这里经历多次形态转换最终并入电网。拆解某大厂量产型号的电路板会发现，其核心架构由三个暴力级模块组成：怼电压的DC-DC升压模块、玩算法的MPPT跟踪模块、搞波形整形的DC-AC逆变模块。

陈天伟教授

人工智能训练师认证教程（4）OpenCV 快速实践目录1. 环境安装2. 基础操作示例2.1 图像读取与显示2.2 基本图像处理2.3 图像滤波3. 实用功能实践

MATLAB中实现用于控制、优化等自动化领域的模糊神经网络在MATLAB中实现用于控制、优化等自动化领域的模糊神经网络，核心是利用ANFIS（自适应神经模糊推理系统）。它完美结合了模糊逻辑的知识表达能力和神经网络的学习能力。

Daily AI 20251219 （PyTorch基础回顾3）数据预处理：（ torchvision.transform() ）数据增强：灵活性：矩阵运算：设备管理

day 44 简单 CNN 实战用一次完整的深度学习流程来体验从 MLP 迈向 CNN：数据增强 → 卷积建模 → 训练调度 → 结果分析。

CNN：通俗理解卷积神经网络想象一下，你在看一张照片，比如一张猫的图片。你的大脑如何瞬间认出这是只猫？它不是逐个像素地检查，而是捕捉到猫的特征：毛茸茸的毛、尖耳朵、胡须等。这些特征分布在图片的不同部分，大脑通过层层处理，最终得出结论。这就是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）的灵感来源。

Franka Research 3 进阶应用：基于神经网络的 ORACLE 交互控制策略深度解析在工业及协作场景中，机械臂与环境的精准力跟踪交互是核心需求，而传统控制器存在参数调优耗时、环境适应性差等问题。本文聚焦Franka Research 3机械臂，引入ORACLE 新型控制策略，旨在提升其交互控制性能。

ONNX Runtime Python 推理性能优化：8 个低延迟工程实践在深度学习落地过程中，有一个常见的误区：一旦推理速度不达标，大家的第一反应往往是拿着模型开到，比如：做剪枝、搞蒸馏、甚至牺牲精度换小模型。

roman_日积跬步-终至千里

【计算机视觉（16）】语义理解-训练神经网络1_激活_预处理_初始化_BN📌 适合对象：计算机视觉初学者、深度学习入门者 ⏱️ 预计阅读时间：50-60分钟 🎯 学习目标：理解激活函数的选择、数据预处理方法、权重初始化策略和批量归一化的作用，掌握训练神经网络的基础设置

Product Hunt 每日热榜 | 2025-12-18标语：由GPT图像1.5驱动：更快、更聪明、更加精准。介绍：ChatGPT 图像功能由全新的 GPT 图像 1.5 模型驱动。它能够进行精准编辑，同时保留光线和面部特征，指令执行能力更强，并且生成速度提高了四倍。目前已在 ChatGPT 内部和通过 API 提供使用。

代码洲学长

卷积神经网络CNN卷积神经网络就是一个包括卷积层和池化层的神经网络，主要应用于计算机视觉方面，应用场景包括图像分类、目标检测、面部解锁、自动驾驶等。

机器人灵巧手：技术演进、市场格局与未来前景机器人灵巧手作为具身智能的”最后一厘米”，正经历从实验室技术到产业化落地的关键转折点。2025年，全球灵巧手市场规模已达63.39亿元，中国市场规模更高达501.33亿元，年复合增长率超过300%。随着特斯拉Optimus Gen3等产品的量产计划推进，灵巧手技术正向”全感知”和”自适应”方向发展，逐步突破”性能、成本、可靠性”的”不可能三角”。从驱动系统看，空心杯电机和微型丝杠+腱绳传动方案成为主流；感知系统则通过触觉传感器与AI视觉融合实现突破。产业链国产化率已达70%以上，核心部件如空心杯电机、谐波