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17.李海红平面图形的镶嵌说课稿3、请你仿照图案,设计一个平面镶嵌图,并写一篇小论文与同伴交流你的设计过程和原理。 作业完成后,拍照上传到云校家。 【设计意图】:这组课后练习题的设计,是为了更好的促进每一位学生得到不同的发展,培养学生的实践能力和创新能力,同时促进学生对自己的学习进行反思,为后续知识的学习起到承上启下的作用。利用云校https://zn.nxeduyun.com/index.php?r=space/org/build/content/view&id=2100222

18.利用人工智能从眼底照片推断眼病如上所述,医院在云端训练深度学习模型,并使用英特尔? 分发版 OpenVINO? 工具包构建了可在本地 PC 上运行的推理(识别)环境(图 2)。Sawa 教授这样描述该方案的提升潜力:“虽然可以只用一种推理模型实现多种症状的识别和分类,包括青光眼和黄斑变性。但是,我认为这样就很难在系统普适性和提高特定疾病识别准确性https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/customer-spotlight/cases/using-ai-help-infer-eye-diseases-photographs.html

19.基于多模型特征与精简注意力融合的图像分类迁移学习与构建新的网络结构相比, 能够取得更好的效果. Inception-v3网络在包含1000个不同类别的被认为是计算机视觉分类任务基准数据集的ImageNet上进行训练, Inception-v3网络结构如图2所示, 由图2可知, Inception-v3网络内部集成了多个不同尺度大小的卷积核, 能够学习到不同尺度的特征. Inception-v3还通过将一个大https://c-s-a.org.cn/html/2021/11/8153.html

20.CVPR2023统一框架MAGE:表征学习超MAE澎湃号·湃客图4:MAGE 图像编辑样例 在表征学习方面,MAGE 在 ImageNet linear probing、少样本学习、迁移学习等任务中,相较于目前的 MIM 方法有了大幅提升,并且可以达到或超过目前最优的自监督学习方法的水平。 结语 本文旨在将图像生成与表征学习统一起来。为此,本文作者提出了 MAGE,一种基于图像语义符掩码的自监督学习框架。https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_22203159

21.学习报告:基于预测图像旋转的无监督表征学习表3 基于CIFAR-10的无监督特征学习方法的对比 同时作者还严谨地探究了下游任务图片分类准确度与辅助任务旋转角度分类准确度之间的联系,这里图片分类选用的是RotNet + non-linear方法。结果如图7左边子图所示,旋转预测任务的能力提高有助于下游任务的准确度提升。 https://www.scholat.com/teamwork/showPostMessage.html?id=10288