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技术王5天前
A总CNN炼丹日记 你是不是也经常炼丹，如果你也是一个炼丹师，那么就跟着A总一起来交流经验吧，准确率只哟98%的卷积神经网络，看看A总的炼丹日常是怎么提升准确率的
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大模型八戒（自取看简介）2月前
1+1>2！小波变换+CNN，准确率接近百分百！ 近年来，研究者开始探索将小波变换与卷积神经网络（CNN）深度融合，通过构造基于小波基函数的可学习卷积核，实现了数学理论与深度学习框架的有机统一，轻松达成 1+1＞2 的成效。 这种创新性结合不仅继承了小波变换的多尺度分解优势，还发挥了CNN的非线性特征学习能力，在医学影像分析、遥感图像解译等领域展现出显著优势。这种融合方法为建立具备物理意义的深度学习模型开辟了新方向，特别是在处理高频细节保留、边缘特征增强等关键任务时展现出独特的研究价值，为构建新一代可解释性人工智能系统提供了重要的理论支撑。#小波变换#CNN#卷积神经网络#AI#人工智能
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讲论文的星恺6月前
CNN+Transformer在视觉识别序列分析轻松出创新点 #人工智能 #论文创新点 #cnn #transformer #研究生
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是狸克吖！7月前
最新成果！双通道CNN 准确率近100% 双通道卷积神经网络因其独特的并行卷积层设计，在深度学习领域展现出了强大的潜力和广泛的应用前景。 与传统CNN相比，双通道CNN在保持计算复杂度基本不变的前提下，通过增加通道数增加了网络的深度和宽度，有利于提高模型的泛化能力 在一些研究中，双通道CNN结合了不同的深度学习架构和技术，如STM-RENet、DenseNet201和InceptionResNetV2，通过集成学习方法提高性能。此外，还有研究提出了结合注意力机制的双通道池化层，以增强模型对局部和全局特征的学习能力。整理了一些值得学习的最新成果分享，论文以及开源代码也列上了，方便同学们复现##深度思考 #科学提升专注力 #深度学习#深度思考
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小羊讲算法10月前
小波变换+CNN创新融合新思路，新作准确率接近百分之百！ CNN的优点在于能够增强模型的特征提取能力，并且小波变换与CNN的结合还增加了模型的计算效率，因为它可以通过下采样减少数据的维度，同时保留重要的特征信息，这对于处理大规模图像数据集尤其有益。例如GestFormer模型在减少计算复杂度和参数数量的同时，提供了更高效的能效比和效率，其在红外图像单模态输入上达到了百分之98.13的准确率，接近百分之百。这显示了模型的优越性能！ #论文 #CNN #小波变换 #神经网络 #深度学习
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教AI的陶老师🍫2年前
2分钟说明白#目标检测 中的R-CNN是怎么设计的?#深度学习 #机器学习 #机器学习入门 #人工智能
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人工智能论文搬砖学姐1月前
准确率接近百分之百，小波变换 + CNN 带你躺进顶会。 #小波变换#CNN#机器学习#深度学习#代码
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ai阿瑟资料院1年前
准确率接近百分之百！小波变换+CNN的新思路带你躺进顶会 小波变换结合CNN能够提供更丰富的特征提取能力。小波变换擅长捕捉信号的时频特征，而CNN在处理图像等二维数据方面表现出色。两者结合的小波散射卷积神经网络（WSCNN）在处理复杂信号和图像时，能够提供更高的准确性和鲁棒性。这种结合可以增强CNN在频域分析的能力，使其能够利用在传统CNN中大部分丢失的频域信息，这对于大多数图像处理任务是非常有用的。#机器学习 #深度学习 #人工智能 #跟我学AI #注意力机制
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omega少男2天前
小波转化+CNN 创新强强联合! 小波变换和CNN的结合，简直一加一大于二，准确率都快冲到100%了!这个创新点通过设计基于小波基函数的可学习卷积核，把数学理论和深度学习框架完美融合。它既继承了小波变换的多尺度分解优势，又充分发挥了CNN的非线性特征学习能力——小波精准捕捉关键特征，直接提升CNN 性能；CNN 再对这些特征深度挖掘分析。在分类识别任务里，表现简直太亮眼了!这种融合不仅为构建有物理意义的深度学习模型开辟了新路径，尤其在高频细节保留、边缘特征增强这类关键任务上，价值特别突出，还为新一代可解释性Al系统提供了硬核理论支撑。这个方向的创新潜力简直爆棚，应用领域超广。#图像融合#CNN#计算机视觉#深度学习与神经网络#科研
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埋头苦读7月前
小波变换+深度学习，是近来AI顶会的新风向！ 小波变换与深度学习结合，是近来AI顶会的新风向！光是CVPR24就有多篇收录，比如与CNN结合，实现运行时间减少60％的MLWNet；与attention结合，实现98.13％准确率的GestFormer…… 主要在于，这种结合能够充分发挥小波变换的优势，帮助深度学习模型提高特征提取能力和计算效率，并优化模型性能！具体来说：小波变换能将信息分解为不同尺度的频率成分，使模型更好地理解和表示输入信息；且通过小波变换对信息进行预处理，可以降低复杂性和噪声，提高模型的训练效率和准确性。 此外，该思路目前还在蓝海期，创新空间很大！热门的结合方向，除了前文所提，还有与Transformer结合、与GNN结合、与KAN结合等。 #小波变换 #深度学习 #大模型 #神经网络 #论文
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不秃头的陈学长1年前
小波变换结合CNN创新方法，实现了100%的分类准确率，看完秒出一篇文章#小波变换 #CNN #人工智能论文创新点
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刺猬AI尼克6月前
#小波变换 #cnn #卷积神经网络 #深度学习 #人工智能
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人工智能杂货铺（看我简介版）7月前
双通道卷积神经网络！最新成果准确率近100% 双通道CNN是一种创新的卷积神经网络架构，它能捕捉到比单通道CNN更丰富的信息，从而提高模型的性能和鲁棒性。 具体点讲，传统CNN采用单个卷积层提取特征，形成特征映射；而双通道CNN则通过两个并行卷积层同时处理输入数据，能更全面丰富地捕捉和合并特征。 这种结构显著提高了特征表示能力和计算效率，降低了过拟合风险，还尤其适用于复杂的视觉任务，如图像分类、目标检测等，因为它可以有效提高识别精度。比如新提出的复合干扰识别方法，平均准确率接近100%！#CNN #卷积神经网络 #论文 #大模型 #人工智能
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苏苏解ai1年前
好发中科院二区：LSTM+CNN！新作准确率达100％ 向需要分析复杂序列和图像数据的朋友们推荐一个高效的研究新方向：将LSTM与CNN结合起来。这种组合充分利用了CNN在图像分析中提取细节特征的能力，以及LSTM在处理序列数据时捕捉时间依赖性的优势，从而提升模型的精确度和运算效率。#人工智能 #跟我学AI #注意力机制 #神经网络 #大语言模型
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埋头苦读1年前
双通道卷积神经网络！接近100%的识别准确率！ 双通道卷积神经网络（CNN）是一种前沿的深度学习架构，它通过双管齐下的策略，超越了传统单通道CNN的性能极限。这种创新模型利用两个并行的卷积层对输入数据进行处理，从而在特征提取阶段实现信息的深度挖掘和高效整合。 相较于单一卷积层的CNN，双通道CNN在特征表达的丰富度和模型的鲁棒性上都有显著提升。它不仅增强了模型的特征捕捉能力，还提高了计算效率，有效降低了过拟合的风险。 特别是在处理复杂的视觉任务，如图像分类和目标检测时，双通道CNN展现出了卓越的性能，显著提升了识别的准确度。例如，最近提出的复合干扰识别技术，借助双通道CNN的强大能力，实现了接近100%的识别准确率。#CNN #神经网络 #论文 #论文写作 #研究生
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学算法的元子11月前
1+1>2！小波变换+CNN，准确率接近百分百！ 近年来，研究者开始探索将小波变换与卷积神经网络（CNN）深度融合，通过构造基于小波基函数的可学习卷积核，实现了数学理论与深度学习框架的有机统一。 这种创新性结合不仅继承了小波变换的多尺度分解优势，还发挥了CNN的非线性特征学习能力，在医学影像分析、遥感图像解译等领域展现出显著优势。这种融合方法为建立具备物理意义的深度学习模型开辟了新方向，特别是在处理高频细节保留、边缘特征增强等关键任务#人工智能 #深度学习 #跟我学AI #机器学习 #deepseek
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跟陈博士学AI2周前
NeurIPS新研究颠覆认知！原来我们都错了 CNN 的“纹理偏见”并非固有缺陷，而是受训练策略和数据分布影响的可变特性。 - 原始“大象皮猫”实验存在背景干扰，夸大了纹理作用。 - 屏蔽纹理后 ResNet50 仍达 80% 准确率，说明依赖局部结构。 - 图像打乱致准确率骤降至 28%，证明形状信息关键。 - 医疗影像重颜色、遥感重纹理，领域差异决定模型偏好。 #CNN纹理
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科研Paper小哥2月前
深度学习三巨头联手，CNN+LSTM+Attention 你的时序预测模型，是不是还缺一个注意力开关？ 今天分享一篇人工智能顶会的CBLA模型，分类准确率几乎100%！它把深度学习的三巨头CNN、LSTM、Attention强势融合在一起，直接让预测准确率拉满！ 它巧妙融合了卷积神经网络（CNN）的空间特征提取能力、长短时记忆网络（LSTM）对时序依赖的建模优势，以及注意力机制对关键信息的动态聚焦能力。 这一架构能够同时捕捉数据中的局部模式与长期规律，并自适应地突出重要时间步，从而显著提升预测精度与模型鲁棒性。 虽然这一成果已经有段时间了，但是对于论文难产想要快速找创新点的同学，可以看看我整理的这份9篇CNN+LSTM+Attention论文合集！#CNN #LSTM #Attention #时间序列 #时间序列预测
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中国日报双语新闻5年前
CNN主播：不可思议！这事放在世界任何一个别的国家都难做到
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誉浔信息1年前
结合创新！Mamba+CNN刷新SOTA，准确率99.63％ 结合创新！Mamba+CNN刷新SOTA，准确率99.63％，附9种创新思路+代码#人工智能 #深度学习 #卷积神经网络 #Mamba #transformer
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小AI同学2周前
卷赢顶会就靠它！CNN+LSTM混合架构 #热点 #CNN #LSTM #计算机专业
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搞算法的蒂普榭尔6月前
小波变换+CNN碾压SOTA！，准确率接近百分百！碾压SOT #小波变换#cnn#深度学习#机器学习#人工智能
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落花不写码7月前
手把手教你完成基于YOLOv11+CNN车牌识别系统 #YOLOv11 #CNN #车牌识别系统 车牌识别系统是智能交通、安防监控等领域的关键技术，结合深度学习方法可提升识别模型准确率。传统方法依赖手工特征提取，而OpenCV的车牌矫正技术进一步优化倾斜或变形车牌的预处理，为后续识别提供高质量输入，基于 YOLOv11的目标检测与 CNN 分类器的结合，能够实现端到端的车牌定位与字符识别。
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人工智能论文搬砖学姐1年前
CNN+LSTM新突破 可训练参数狂降70% #CNN #LSTM
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🐟i4天前
两周速成小论文！贝叶斯+CNN+LSTM，审稿人直接认可 #人工智能 #CNN #LSTM #贝叶斯优化 #AI
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读论文的小羊9月前
轻松搞定1区TOP？审稿人偏爱的科研新思路！ 在一区期刊与顶尖学术会议上，贝叶斯优化、CNN 与 LSTM 的技术组合正成为科研 “爆款”。中科院 1 区 TOP 论文中，该模型在故障诊断任务实现 100% 准确率，涨点效果惊艳。 这一黄金组合的成功源于优势互补。CNN 精准抓取图像、视频的空间细节，LSTM 深度挖掘时间序列关键信息，而贝叶斯优化智能调配超参数，动态平衡两者权重，实现时空维度的最优性能，还能大幅节省计算资源。 其强大的拓展性更为科研创新提供无限可能。融入注意力机制聚焦核心数据，结合多模态数据全面剖析问题，轻松解锁论文创新点。对于从事时序预测、时空数据分析的科研人员，将此组合作为发文策略，无疑是抢占学术高地的明智之选。#贝叶斯定理 #LSTM #CNN #论文写作 #论文发表
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在搞AI科研，憋烦姐2年前
LeCun怒赞！90.4%准确率！谁说CNN不如视觉Transformer#人工智能 #机器学习 #深度学习 #卷积神经网络 #Transformer
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学算法的元子1年前
双通道卷积性能飞跃！平均准确率飙升至100% 附8种双通道CNN最新改进#全局注意力 #人工智能论文辅导 #计算机视觉 #动态特征融合 #时间序列
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科研华哥3天前
2026医学AI新范式：视觉语言大模型，深度解码手术逻辑！ #医学AI #手术视频 #SCI投稿 #VLM #博士生
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用户20848612764542天前
CNN实评！中国AI产业，无惧风雨稳向前#话题@抖音创作小助手
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落花不写码2年前
#python #matlab #可视化 基于matlab的cnn物体分类识别系统
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人工智能论文搬砖学姐1年前
Transformer+Mamba涨点神器！ 超越Mamba、CNN, VIT！准确率飙 升99.07%#transformer
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观察者网5年前
CNN主持人感叹青岛三天检测882万人：太不可思议
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恩施金牌导游苏苏-清梭旅行2月前
湖北的神仙地走进世界硒都湖北恩施！ 湖北的神仙地走进世界硒都湖北恩施！#恩施旅游攻略 #旅行攻略 #湖北恩施 #恩施 #旅游
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科武龙腾3月前
福建舰效率只有尼米兹的60%？CNN点出最大弱点，却忘了美军也一样
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算泥2周前
#ai基础 重复 1 遍提示词，AI 准确率从 21% 干到 97%！#一般人不告诉他 #有趣的知识又增长了 #AI大模型 #提示词
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纵览新闻5年前
14日，CNN记者连线主持人介绍称青岛三天检测882万人，生活有序没人抱怨。主持人：太不可思议！
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芝心小课堂🍬1周前
#创作者中心 #创作灵感 人工智能讲解（下）#人工智能技术 #日常生活分享
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论文读不读（👀简介）6月前
小波变换+CNN，1+1>2，碾压SOTA #大模型 #论文 #深度学习  #小波变换 #神经网络 #卷积神经网络  #cnn #CNN  #研究生 #论文写作
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问风而动1年前
永不消逝的电磁波 | 七 轨迹 述说军工战线不为人知的故事#军事迷 #隐蔽工程 #军迷发烧友 #军事科技 #战争
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盐其奶亨酱2年前
sfhgck_纯属自找！CNN记者提问遭华春莹回怼：你到底想得到什么答
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参业投资指南3月前
#长白山 #人参 #森工集团 #森工好物 #吉林
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小小顶会 🤏1周前
小波变换+深度学习！最新idea屠榜CVPR！ #小波变换#深度学习#机器学习#代码#人工智能
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。4天前
对于安徽合肥孕妈妈进行无创胎儿亲子鉴定，实验室需要提取胎儿的cffDNA，结果通常在7-10天内出具。如果情况紧急，也提供加急服务，最快可24小时内出结果，但需要额外费用哦。
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央视新闻5年前
1夜建起，2万检测，3天完成！这位CNN记者发现了北京的“秘密”~
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徐🥬2月前
爱像是一场晓昱#昊瀚昱宙
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未来科技小站3月前
小波变换与CNN的完美融合！ #小波变换 #cnn #卷积神经网络 #人工智能 #研究生 @DOU+上热门
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。4天前
对于浙江宁波孕妈妈进行无创胎儿亲子鉴定，实验室需要提取胎儿的cffDNA，结果通常在7-10天内出具。如果情况紧急，也提供加急服务，最快可24小时内出结果，但需要额外费用哦。
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平安喜乐7月前
需要了解人工智能在医疗诊断中的研究现状
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。4天前
对于吉林长春孕妈妈进行无创胎儿亲子鉴定，实验室需要提取胎儿的cffDNA，结果通常在7-10天内出具。如果情况紧急，也提供加急服务，最快可24小时内出结果，但需要额外费用哦。
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。4天前
对于内蒙古呼和浩特孕妈妈进行无创胎儿亲子鉴定，实验室需要提取胎儿的cffDNA，结果通常在7-10天内出具。如果情况紧急，也提供加急服务，最快可24小时内出结果，但需要额外费用哦。
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讲论文的星恺6月前
小波变换+CNN，顶刊论文出现率极高深受审稿人认可 #小波变换 #卷积神经网络 #人工智能 #sci #研究生
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海豚-论文指导1周前
计算机SCI论文发文热点： 动作识别 #SCI#计算机论文#动作识别#论文#计算机SCI
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AM585东南广播4年前
蔡英文接受CNN专访首度证实美军驻台，江启臣怒轰：若引起误会，两岸擦枪走火，后果谁承担？#台湾新闻 #台媒 #台防务部门紧急否认美军驻台
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深度学习重度慵懒惯犯7月前
cnn+lstm+attention,论文的创新突破 #cnn#lstm#attention#论文#代码
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AItana_娜娜子（👀简介自取）1年前
小波变换+CNN，19篇创新思路，带你躺进顶会 #神经网络 #CNN #小波变换 #论文 #马拉ai
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香菜-论文指导4周前
计算机sci论文创新思路 CNN➕注意力机制#sci#论文#深度学习#CNN#注意力机制
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IP那点事2年前
#遥遥领先 华为曾将“遥遥领先”写入专利，华为与西安交大2020年申请的一项发明算法专利曾两次强调其算法的准确率遥遥领先与其他三种（SVM、CNN、Random Forest）算法。 #算法 #支持华为 #中国科技 #数学
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