遥感 语义segmentation multi-scale
An improved LSTM-based model for identifying high working intensity load segments of the tractor load spectrum
一区top Computers and Electronics in Agriculture 题目： “基于改进 lstm 的拖拉机载荷谱高工作强度载荷段识别模型” (pdf) “An improved LSTM-based model for identifying high working in ......
基于融合语义信息改进的内容推荐算法。Improved content recommendation algorithm integrating semantic information.
引言 路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。每天一篇论文，做更好的自己。 本文读的这篇论文为发表于2023年5月28日的一篇名为《基于融合语义信息改进的内容推荐算法》（基于融合语义信息改进的内容推荐算法）的文章，文章主要介绍了基于内容的推荐技术在电子商务和教育领域的广泛应用，以及传统基于内容推荐技术在语义 ......
go-carbon v2.3.5 发布，轻量级、语义化、对开发者友好的 golang 时间处理库
carbon 是一个轻量级、语义化、对开发者友好的 golang 时间处理库，支持链式调用。 目前已被 awesome-go 收录，如果您觉得不错，请给个 star 吧 github.com/golang-module/carbon gitee.com/golang-module/carbon 安装 ......
Learning Dynamic Query Combinations for Transformer-based Object** Detection and Segmentation论文阅读笔记
Motivation & Intro 基于DETR的目标检测范式（语义分割的Maskformer也与之相似）通常会用到一系列固定的query，这些query是图像中目标对象位置和语义的全局先验。如果能够根据图像的语义信息调整query，就可以捕捉特定场景中物体位置和类别的分布。例如，当高级语义显示图 ......
OOP语义学 第一章 关于对象(Object Lessons)
第一章 关于对象(Object Lessons) struct与class 在C语言中,"数据"与"处理数据的操作(函数)"是分开声明的.语言本身没有支持"数据和函数"之间的关联性.我们把这种程序方法称为"程序性的(procedural)." 举个例子: 如果我们声明一个struct Point3d ......
Java版Flink（十一）时间语义和watermark
Java版Flink（十一）时间语义和watermark 一、时间语义 在Flink 中涉及到三个重要时间概念：EventTime、IngestionTime、ProcessingTime。 1.1、EventTime EventTime 表示日志事件产生的时间戳，每一条数据都会记录自己生产的时间。 ......
1.9 Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 基于语义分割遥感图像的模型
Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 参考遥感图像分割的旋转多尺度交互网络 参考遥感图像分割 (RRSIS)是一个新的挑战，它结合了计算机视觉和自然语言处理，通过 ......
Segment Anything（SAM）环境安装&代码调试
引子 Segment Anything是前阵子大火的CV领域模型，之前也有尝试，只是没有整理。OK，让我们开始吧 一、拉取下载docker镜像 docker pull cnstark/pytorch:2.0.1-py3.9.17-cuda11.8.0-ubuntu20.04 二、安装SAM环境 do ......
掌握语义内核(Semantic Kernel)：如何精进你的提示词工程
在人工智能的海洋里，大型语言模型（LLM AI）是高速发展的一艘巨轮，而有效地与其沟通和指导其行为的锚，正是提示语（prompts）。提示语是我们提供给模型的输入或查询，以期获取特定的响应。当今，提示语工程（prompt engineering）已成为涌现的领域，它需要创造力和对细节的关注。接下来， ......
语义通信——概念与方法
通信的三个层面的问题： 层面A(技术问题):通讯符号如何准确地加以传输? 层面B(语义问题):传输的符号如何精确地传达含义? 层面C(效用问题):收到的含义如何以期望的方式有效地影响行为? 语义通讯泛指不同的智能体之间进行的以“ 达意” 为目的的通讯.这里的“ 智能体” 可以指人类、智能机器甚至其它 ......
哨兵 遥感数据
# 参考文档 https://sentinels.copernicus.eu/web/sentinel/user-guides/sentinel-2-msi/product-types 哨兵1数据预处理 模式 模式 入射角 解决 条带宽度 极化 （H = 水平 V = 垂直） 条形图 SM 20 - ......
HTML语义化
用正确的标签做正确的事情。 html语义化让页面的内容结构化，结构清晰，便于对浏览器、搜索引擎解析； 即使在没有css样式的情况下也以一种文档格式显示，并且是容易阅读的； 搜索引擎的爬虫也依赖于HTML标记来确定上下文和各个关键字的权重，利于SEO（Search Engine Optimizatio ......
go-carbon v2.3.2 发布，轻量级、语义化、对开发者友好的 Golang 时间处理库
carbon 是一个轻量级、语义化、对开发者友好的 golang 时间处理库，支持链式调用。 目前已被 awesome-go 收录，如果您觉得不错，请给个 star 吧 github.com/golang-module/carbon gitee.com/golang-module/carbon 安装 ......
OLAP多维语义模型（一）
概述 为了严谨起见，在正式内容之前，先把OLAP多维语义模型是什么说明一下。 先说OLAP（Online Analytical Processing），它是和OLTP相对的概念，关于这两个概念的详细解释网上有很多。严格的来说OLAP与多维数据没有必然的联系，基于关系模型、图模型、时序模型或者其他数据 ......
全球各类卫星遥感图像的下载方法汇总
本文对目前主要的遥感影像数据获取网站加以整理与介绍。 目录1 遥感影像数据1.1 综合遥感数据1.1.1 USGS EarthExplore1.1.2 LAADS DAAC1.1.3 Copernicus Open Access Hub1.1.4 GloVis1.1.5 地理空间数据云1.2 雷达遥 ......
A Long read hybrid error correction algorithm based on segmented pHMM
A Long read hybrid error correction algorithm based on segmented pHMM 2023/12/15 11:06:36 The "Long read hybrid error correction algorithm based on se ......
【Python&RS】基于矢量范围批量下载遥感瓦片高清数据（天地图、高德、谷歌等）
这个是之前写的代码了，正好今天有空所以就和大家分享一下。我们在处理项目时，有时候需要高清底图作为辅助数据源去对比数据，所以可能会需要卫星数据。所以今天就和大家分享一下如何使用Python基于矢量范围批量下载高清遥感瓦片数据。 ......
go-carbon v2.3.1 发布，轻量级、语义化、对开发者友好的 Golang 时间处理库
carbon 是一个轻量级、语义化、对开发者友好的 golang 时间处理库，支持链式调用。 目前已被 awesome-go 收录，如果您觉得不错，请给个 star 吧 github.com/golang-module/carbon gitee.com/golang-module/carbon 安装 ......
【模板】李超线段树 / [HEOI2013] Segment
李超线段树是一种用于维护平面直角坐标系内线段关系的数据结构，插入直线/线段，支持查询单点极值 李超树的经典应用是斜率优化，可以看下这篇文章 李超线段树没有用懒标记实现区间修改，而用的是标记永久化 其实标记永久化与我们对lazy标记的理解非常相同，可以看看LYD蓝书上对标记永久化的解释，都是累积某个节 ......
golang中汇编语义
bito> TEXT main.main(SB) D:/main.go main.go:12 0xea7580 493b6610 CMPQ 0x10(R14), SP main.go:12 0xea7584 0f8691000000 JBE 0xea761b main.go:12 0xea758a ......
go-carbon v2.3.0 圣诞特别版发布，轻量级、语义化、对开发者友好的 Golang 时间处理库
go-carbon v2.3.0 圣诞节特别版发布，这应该是 2023 年的最后一个版本，祝大家圣诞节快乐！ carbon 是一个轻量级、语义化、对开发者友好的 golang 时间处理库，支持链式调用。 目前已被 awesome-go 收录，如果您觉得不错，请给个 star 吧 github.com ......
NLP复习之向量语义
向量语义 词汇语义 语义概念(sense or concept)是单词含义(word sense)的组成部分，词原型可以是多义的。 同义词是指：在某些或者全部的上下文中，单词之间有相同或近似含义 可能没有完全相同含义的同义词例子！ 即使在很多情况下(上下文语境)，单词间的含义是相同的。 但仍然有可能 ......
A Long read hybrid error correction algorithm based on segmented pHMM 基于pHMM的DNA序列分析与错误修正方法研究
基于pHMM的DNA序列分析与错误修正方法研究 这篇论文主要内容是关于DNA序列分析中的错误纠正方法。论文提出了一种基于概率隐马尔可夫模型(pHMM)的错误纠正方法。首先，通过SR-LR对齐和基于短读序列对齐的预处理步骤，对DNA序列进行处理。然后，利用pHMM构建了一个隐藏的马尔可夫模型，并进行前 ......
【论文精读#1】SPGAN-DA：用于领域自适应遥感图像语义分割的语义保留生成对抗网络
作者: Yansheng Li 发表年代: 2023 使用的方法: 无监督领域自适应(UDA)、GAN、ClassMix、边界增强 来源: IEEE TGRS 方向: 语义分割 期刊层次: CCF B；工程技术1区；IF 8.2 文献链接： https://doi.org/10.1109/TGRS. ......
做一个wiki页面是体验HTML语义的好方法
HTML语义：如何运用语义类标签来呈现Wiki网页 在上一篇文章中，我花了大量的篇幅和你解释了正确使用语义类标签的好处和一些场景。那么，哪些场景适合用到语义类标签呢，又如何运用语义类标签呢？ 不知道你还记不记得在大学时代，你被导师逼着改毕业论文格式的情景，如果你回想一下，你在论文中使用的那些格式，你 ......
SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation
SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation * Authors: [[Meng-Hao Guo]], [[Cheng-Ze Lu]], [[Qibin Hou]], [[Zhengning ......
CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation
CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation * Authors: [[Zilong Huang]], [[Xinggang Wang]], [[Yunchao Wei]], [[Lichao Huang]], [[Humphrey S ......
Dual Attention Network for Scene Segmentation：双线并行的注意力
Dual Attention Network for Scene Segmentation * Authors: [[Jun Fu]], [[Jing Liu]], [[Haijie Tian]], [[Yong Li]], [[Yongjun Bao]], [[Zhiwei Fang]], [[H ......
Fully convolutional networks for semantic segmentation
Fully convolutional networks for semantic segmentation * Authors: [[Jonathan Long]], [[Evan Shelhamer]], [[Trevor Darrell]] DOI: 10.1109/CVPR.2015.729 ......
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation * Authors: [[Olaf Ronneberger]], [[Philipp Fischer]], [[Thomas Brox]] Local library 初读 ......