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本列表页提供了关于建模技术的研究与应用,包括多级人物关系的数据结构与建模、关节化物体建模调查、LC串联谐振拓扑仿真建模及控制策略分析等内容。通过词典级对比性视觉引导改进语言建模和不确定性感知贝叶斯核推断下的越野环境证据性语义建模,我们探索了建模技术在不同领域的应用。同时,我们还介绍了超级融合的表格和医学影像数据多模态融合预测建模方法以及利用词性的码书迁移在矢量量化图像建模中的应用。欢迎阅读并了解更多关于建模技术的内容。

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GoMAvatar:高效的单目视频中可动画人体建模方法 —— 基于高斯 - 网格

GoMAvatar 是一种实时、内存高效、高质量可动画人体建模方法,利用高斯分布在网格上进行表达,实现新姿势的重新建模和新视角的实时渲染,并无缝集成光栅化图形流水线,其渲染质量超过当下的单目人体建模算法,并在计算效率(43 FPS)和内存占用(每个主体 3.63MB)方面显著优于它们。

HAHA是一种从单目输入视频生成动画头像的新方法。它使用高斯喷洒和纹理网格来控制渲染和保真度之间的效率。该模型仅在SMPL-X网格所需的区域应用高斯喷洒,减少了渲染伪影。该方法在重建头像方面非常有效,并在质量和数量上优于先前的方法。

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利用神经网络对腱激活连续机器人的滞后运动学进行建模

探讨了使用深度学习方法准确模拟肌腱致动连续机器人的机械滞后行为的能力,通过比较三种神经网络建模方法的正向和逆向运动映射(前馈神经网络(FNN),带有历史输入缓冲区的 FNN 和长短期记忆(LSTM)网络),研究了两种类型的肌腱致动连续机器人的滞后响应,并确定哪种模型更能准确捕捉时间依赖行为。发现根据机器人的设计,不同的运动学输入可以改变系统是否表现出滞后现象,同时揭示了模型拟合的结果,与标准 FNN 相比,带有历史输入缓冲区的 FNN 和 LSTM 模型表现出类似的性能,可以准确建模历史相关性和速率依赖滞后。

本文研究了使用深度学习方法模拟肌腱致动连续机器人的机械滞后行为。通过比较三种神经网络建模方法,发现带有历史输入缓冲区的FNN和LSTM模型能更准确地捕捉时间依赖行为。不同的运动学输入可以改变系统是否表现出滞后现象。

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CGNSDE:用于建模复杂系统和数据同化的条件高斯神经随机微分方程

发展了一种基于知识和机器学习的混合建模方法,称为条件高斯神经随机微分方程(CGNSDE),旨在模拟复杂动态系统并实现相关数据同化的分析公式。

本文介绍了一种从轨迹数据学习未知随机微分方程的方法,通过近似参数化 SDE 的过渡密度的高斯密度近似和动力学高斯混合近似方法,实现了对完全未知漂移和扩散函数的精确学习和计算不变分布,适用于低时间分辨率和可变的,甚至是不可控的时间步长的轨迹数据。通过在不同场景下进行多个实验,验证了所提方法的优势和鲁棒性。

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提升混合交通的安全性:基于学习的建模与有效的自动驾驶和人工驾驶车辆控制

使用先进的人类驾驶车辆模型和高斯过程学习相结合的方法来预测人类驾驶车辆的行为,并利用该模型开发了一种增强型模型预测控制策略,以提高混合车辆编队的安全性和运行效率。

高斯过程学习模型预测控制(GP-MPC)是一种将高斯过程与模型预测控制相结合的先进方法,提高了复杂系统中的控制效果。本教程详细介绍了GP-MPC的数学形式化和实际应用,旨在为研究人员和实践者提供理论和实践洞察,并促进复杂系统控制领域的创新。

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基于层次化点云表示的物体动态建模

基于连续点卷积的新型 U-net 架构能够自然地嵌入 3D 坐标信息,并通过已建立的下采样和上采样过程进行多尺度的特征表示,从而有效地改进了基于神经网络的三维物体动态建模方法。

基于连续点卷积的新型U-net架构能够自然地嵌入3D坐标信息,并通过下采样和上采样过程进行多尺度特征表示,有效改进了三维物体动态建模方法。

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LC串联谐振拓扑仿真建模

直流高压电源主要应用于高端精密分析仪器、高端医疗分析仪器、静电应用、激光雷达、核探测、惯性导航、雷达通信、电子对抗、高功率脉冲、等离子体推进等行业领域。 LC串联谐振拓扑是直流高压电源中最为常用的拓扑

直流高压电源主要应用于高端精密分析仪器、高端医疗分析仪器、静电应用、激光雷达、核探测、惯性导航、雷达通信、电子对抗、高功率脉冲、等离子体推进等行业领域。本文介绍了LC串联谐振拓扑的工作原理、仿真建模及控制策略分析。根据开关频率与谐振频率的关系,变换器有三种工作模式,实际应用时一般工作在DCM模式。文章详细介绍了电路设计和仿真过程,最终得到了符合预期的输出电压波形。

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德国人名复合词的评价含义建模

我们对德语中个人名字复合词(PNCs)的少有研究现象进行了一个全面的计算研究,展示了它们在新闻、社交媒体和政治话语中的作用。通过使用各种计算方法,我们对 321 个 PNCs 及其对应的全名进行了建模,并表明 PNCs 具有可以通过计算方法捕捉到的评估性质。通过使用情感价值信息,我们评估了 PNCs 相对于人名的正面或负面评估,分别应用并比较了两种方法:价值规范和预训练语言模型(PLMs)。我们进一步丰富了我们的数据,包括个人、领域特定和超语言信息,并进行了一系列回归分析,揭示了诸如复合词和修饰词的正负性、领域和政党成员资格等因素如何影响 PNCs 的评估。

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基于生成的理由和知识蒸馏的事件共指建模

使用自然语言处理(NLP)中的事件核指消解(Event Coreference Resolution)技术,通过利用现代自回归语言模型生成的假设自由文本(abductive free-text rationales)作为小型学生模型的远程监督,进行事件的跨文档核指消解(cross-document coreference),以提高核指消解的性能。

基于预训练语言模型的事件共指消解系统通过结构因果模型的形式化决策过程,开发了一种反事实数据增强方法,取得了最先进的性能。

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MPOFI:基于深度度量学习的多通道部分观测功能建模用于不平衡数据集的缺陷分类

利用深度度量学习和专门设计用于处理多通道和部分观测功能数据的神经网络,我们提出了一种名为 MPOFI 的创新框架,用于在一个不平衡数据集中对缺陷样本进行分类。通过开发相应的损失函数,我们展示了该框架相对于现有基准的卓越准确性。

该论文研究了工业多模态异常检测任务,提出了一种利用点云和 RGB 图像定位异常的新框架。实验证明该方法在检测和分割性能上优于先前的方法,并具有更快的推理速度和更低的内存占用。同时,提出了一种层裁剪技术,提高了内存和时间效率。

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视觉自回归建模:通过下一尺度预测实现可扩展图像生成

Visual AutoRegressive modeling (VAR) improves autoregressive image generation surpassing diffusion transformers, exhibiting power-law scaling laws and zero-shot task generalization.

该论文研究了一种高效的基于自回归的视觉模型,展示了其在各种视觉任务上的能力,减少了参数占用和训练数据要求,为通用视觉模型领域提供了重要进展。

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