一种改进的SwinTransformer图像分类识别方法

针对Transformer模型在处理图像任务时存在计算复杂度过大的问题,提出了一种改进的Swin Transformer图像分类识别方法。首先,Swin Transformer使用补丁(Patch)化的图像特征图处理方法,极大地降低了计算复杂度,提高了模型性能。其次,在Swin Transformer的基础上加入全局的信息交互模块,加深了跨模态特征信息之间的表征能力,使模型能够获得更准确的图像分类准确率和更快的模型收敛速度。实验结果表明,该模型在公开数据集ImageNet上获得的分类准确率能达到84.2%。本文方法相较于Swin Transformer图像分类方法,分类准确率提高了2.8%。

Visual Studio2010 Web应用程序打包并安装数据库

Web应用程序在开发测试完成后,可以使用Visual Studio提供的Web安装项目制作打包程序,方便客户安装和部署。

新能源汽车协调控制技术专利分析

对新能源汽车协调控制技术领域专利申请状况进行了专利分析,明确了新能源汽车协调控制技术的发展状况,在此基础上建立了专利预警模型并对相关专利进行了预警,为新能源汽车协调控制技术的技术研发、专利布局及发展路线的制订提供了借鉴。

浅谈GridView控件在.NET中的应用

本文通过实现学生信息的基本管理实例详细、细致地说明了GridView控件的常用操作,尽可能多地利用了GridView控件的各种字段,过程中配备了详细的理论说明。

基于Raspberry Pi的语音指令匹配系统在智能家居场景的研究与实现

随着新型传感技术的不断进步,智能家居(Smart Home)已经步入了家庭,为了提高智能家居产品语音指令的交互性,本文设计了新的语音指令匹配方式。一是对自然语音进行采集与识别,采用了GMM(Gaussian Mixture Mode)算法对语音和噪音建模,实现了VAD功能。二是将自然语言指令映射为机器指令,该过程选用了AIML(Artificial Intelligence Markup Language)作为开发底层基础,并且制定了特定的AIML文档、指令匹配规则和指令控制模块,实现了语音指令的快速匹配。最后,通过具体的测试用例,验证了该系统的自然语言映射成机器指令的效率和准确性,并实现了良好的语音指令交互性体验。

基于脑电信号的BCI系统研究现状

脑机接口技术(Brain-Computer Interface,BCI)是一种不依赖外围神经和肌肉的新型人机交互方式。现在国内外研究机构对BCI系统中脑电信号(EEG)的处理已经取得了不同层次的研究成果,找到了多种特征提取的新方法。BCI技术在医疗、军工、娱乐、生产生活等方面拥有广泛的应用,随着神经科学、计算科学、通信技术等学科的发展,在不久的将来BCI将融合多学科取得更广阔的应用前景。