该数据集提供阿肯色州的高分辨率（一米）森林树冠覆盖率（FCC）数据，可用于各种生态和环境应用。·生物多样性保护：高分辨率FCC数据可用于识别生物多样性高的地区，这可以帮助优先考虑保护工作并保护受威胁和濒危物种。·改善森林...

今年，腾讯云曾重磅发布全面升级的AIGC场景存储解决方案，以应对大模型对当前数据存储的巨大挑战。针对AI大模型的数据采集清洗、训练、推理、数据治理全流程输出了强大的云存储能力。...

随着移动网络和社会平台的大量普及，图像文本对的生产爆炸式增长 。如此丰富的数据为视觉语言预训练的推进提供了强大的基础。对比学习预训练（CLIP）[1]在多模态学习上取得了显著成功，通过在大型数据集上align图像文本对。...

开放集图像分类是计算机视觉领域一个基本且具有挑战性的任务。最近，视觉语言模型（VLMs）在这个领域展现出了强大的能力。一个突出的模型是CLIP (Radford等人，2021年)，将图像和语言编码到统一的嵌入空间中，通过测量图像表示和...

行人检测是计算机视觉在日常生活中的典型应用 [1]。事实上，单阶段深度卷积神经网络（YOLO）在目标检测 方面表现出色，明显优于之前的半手工方法和两阶段神经网络 [2]。例如，YOLO允许卷积神经网络（CNNs） [6] 在任意长宽比下输...

自动驾驶（AD）的实际实现，特别是高阶全自动驾驶（L4&5级），依赖于健壮的基于机器学习的感知算法。最近的部委报告表明，感知失败仍然是高级驾驶员辅助系统（ADAS）断开的核心驱动因素[8]。...

人重识别（ReID）旨在从人类图像中学习视觉特征，能够区分不同的个体身份。这是一个重要且具有挑战性的计算机视觉问题，需要克服严重的遮挡、外观变化、形状变化和视点变化。人重识别技术能够在无接触和不合作的情况下实现跨...

本文介绍基于Python语言，对大量不同的Excel文件加以跨文件、逐单元格平均值计算的方法。

耐药病原体的出现是对人类健康的巨大挑战。抗菌肽(Antimicrobial peptides，ABP)又称宿主防御肽，是机体免疫防御系统的重要组成部分，表现出多方面的作用机制，对细菌、真菌、病毒和其他病原体具有广谱抗菌活性。因此，它们已...

2024年8月8日，癌症临床人工智能应用领域的全球领先企业Paige与微软合作，推出了第二代Virchow--百万级癌症基础模型。