合計 10000 件の関連コンテンツが見つかりました
インテリジェント家庭用廃棄物分別ロボットコミュニティが「才能」を発揮し、住民の意見を募集
記事の紹介:北京日報クライアント | 程宮記者 7月17日、朝陽区大屯街、北京天一オアシス環境保護技術有限公司および華北大学機械材料工学院「グリーンケア」グループとともに安徽省北里市秀雅コミュニティの住民向けに実証された技術、家庭用廃棄物インテリジェント分別ロボットの強力な機能。このロボットは北京理工大学「Green Care」グループが独自に開発し、革新的に開発したもので、投入された家庭廃棄物を「リサイクル可能物、生ごみ、有害廃棄物、その他の廃棄物」の4つの分類基準に従ってインテリジェントに識別し、分類することができます。 、対応するゴミ箱に入れると、ゴミの圧縮とゴミのインテリジェントな分類が人間の介入なしで自動的に完了します。明るいディスプレイ画面には機密データがリアルタイムに表示され、ゴミの量が過多になると満杯アラームが発せられ、スタンバイモードでは独自に設計・制作したビデオが再生されます。
2023-07-19
コメント 0
1774
ゴミの分別の意味
記事の紹介:ゴミ分類の重要性: 1. 環境汚染を軽減する; 2. 資源の効率的な利用; 4. 都市環境の改善; 6. 環境に優しい文明の構築を促進する; 7. . 社会的統治のレベルを向上させる。詳細な紹介: 1. 環境汚染の削減 都市化の加速に伴い、発生するゴミの量は年々増加しており、ゴミの分別は有害なゴミを分別し、土壌、水源、汚染を軽減することができます。 2. 資源の有効利用
2024-01-19
コメント 0
61388
複数ラベル分類のためのグラフ ニューラル ネットワーク
記事の紹介:グラフ ニューラル ネットワークは、グラフ データ分析およびグラフ データ マイニング タスクを処理するために設計されたニューラル ネットワーク モデルの一種です。複数ラベルの分類タスクに使用できます。グラフ ニューラル ネットワークでは、ノードとエッジはベクトルまたはテンソルとして表現でき、ノードとエッジ間の関係はニューラル ネットワークの計算プロセスを通じて学習されます。ネットワークの出力結果の精度を向上させるために、バックプロパゲーション アルゴリズムを最適化に使用できます。マルチラベル分類は、データをいくつかの異なるカテゴリに分割する方法であり、各データ ポイントは複数のカテゴリに属することができます。グラフ データ分析では、マルチラベル分類を使用して、ソーシャル ネットワークにおけるユーザーの興味や趣味、化学分子の特性など、ノードまたはサブグラフのラベルを識別できます。マルチラベル分類タスクにおけるグラフ ニューラル ネットワークの応用には、幅広い応用の可能性があります。 1.絵の神様
2024-01-22
コメント 0
850
coreldraw プライマリ チュートリアル
記事の紹介:CorelDRAW 基本チュートリアル CorelDRAW は、グラフィック デザイン、イラスト制作、商用ロゴ デザインなどの分野で広く使用されている強力なベクター グラフィック編集ソフトウェアです。この記事では、初心者がすぐに使い始められるよう、CorelDRAW の基本的な知識と操作スキルを紹介します。インターフェイスの紹介 CorelDRAW ソフトウェアを開いた後、最初に表示されるのはソフトウェア インターフェイスです。主に、メニューバー、ツールバー、機能パネル、ページビューの 4 つの部分に分かれています。メニューバー: ファイル、編集、表示、ペアリングを含む
2024-02-21
コメント 0
721
Python と Jython のダイナミックな世界を探索してください
記事の紹介:動的型付け: 変数は実行時の値に基づいて型付けされます。インタプリタ: Python コードは 1 行ずつ解釈されて実行されます。豊富なライブラリ: Python には、さまざまなタスク用の巨大な標準ライブラリとサードパーティ ライブラリがあります。 JythonJython は、Java 仮想マシン (JVM) 上で実行するように設計された Python の実装です。 Python の多くの機能を継承していますが、いくつかの独自の利点もあります。 Java との相互運用性: Jython コードは Java コードとシームレスに対話し、Java クラスおよびライブラリにアクセスできます。 JVM の最適化: Jython は JVM 上で実行され、Java のガベージ コレクション、JIT コンパイル、その他の最適化を利用します。クロスプラットフォーム: Jython は、Java をサポートする任意のサーバーにデプロイできます。
2024-03-19
コメント 0
626
単純ベイズと決定木の違い
記事の紹介:ナイーブ ベイズとデシジョン ツリーは、分類および回帰問題に使用される一般的な機械学習アルゴリズムです。どちらも確率モデルに基づく分類器ですが、その実装と目標は少し異なります。 Naive Bayes はベイズの定理に基づいており、特徴が互いに独立していると仮定し、事後確率を計算することによって分類します。デシジョン ツリーは、ツリー構造を構築することで、特徴間の条件関係に基づいて分類します。 Naive Bayes はテキスト分類やスパム フィルタリングなどの問題に適しており、デシジョン ツリーは特徴間に明らかな関係がある問題に適しています。つまり、ナイーブ ベイズは、高次元の特徴と小さなサンプル データに適しています 1. 異なる基本原理 ナイーブ ベイズと決定木は、確率論に基づいた分類器です。 Naive Bayes は、ベイズの定理を使用して、特徴が与えられたクラスの確率を計算します。デシジョンツリー
2024-01-22
コメント 0
1135
golangとpythonの違い
記事の紹介:Golang と Python は非常に人気のある 2 つのプログラミング言語であり、それぞれに独自の利点と適用可能なシナリオがあります。この記事では、GolangとPythonの違いを以下の4つの側面から紹介します。 1. 言語の特徴 Golang は静的型付けプログラミング言語であり、並行性と並列プログラミングを主な設計目標としており、ゴルーチンとチャネルのネイティブ サポートを提供して並行プログラミングを容易にします。 Golang はガベージ コレクションと自動メモリ割り当てをサポートしているため、プログラムの作成が容易になります。
2023-05-13
コメント 0
1713
時間的冗長性への驚くべきアプローチ: ビジュアル Transformer の計算コストを削減する新しい方法
記事の紹介:Transformer はもともと自然言語処理タスク用に設計されましたが、現在では視覚タスクで広く使用されています。 Visual Transformer は、複数の視覚認識タスクで優れた精度を実証し、画像分類、ビデオ分類、オブジェクト検出などのタスクで最先端のパフォーマンスを達成しましたが、Visual Transformer の主な欠点は、計算コストが高いことです。一般的な畳み込みネットワーク (CNN) では各画像を処理するのに数十 GFlops が必要ですが、ビジュアル トランスフォーマーでは多くの場合、1 桁以上の処理が必要となり、画像あたり数百 GFlops に達します。ビデオを処理する場合、データ量が膨大になるため、この問題はさらに深刻になります。計算コストが高いため、Transformer は視覚化されます。
2023-10-06
コメント 0
1606
Go言語を使って関数の効率を高める方法
記事の紹介:タイトル: Go 言語を使用して関数の効率を向上させる方法 Go 言語プログラミングでは、関数の効率を最適化することはプログラムのパフォーマンスを向上させるための重要な側面です。合理的な設計と最適化を通じて、機能をより効率的に実行できます。この記事では、Go言語を使って関数の効率化を図る方法と、具体的なコード例を紹介します。 1. 一時変数の頻繁な作成を避ける Go 言語では、一時変数を頻繁に作成すると、メモリ割り当てやガベージ コレクションの負担が増大し、プログラムのパフォーマンスに影響を与えます。これを回避するには、関数の外で変数を定義し、
2024-03-28
コメント 0
852
NodeJS と Restify を使用した RESTful API の設計
記事の紹介:RESTfulAPI には、リソースと表現という 2 つの主要な概念が含まれています。リソースは、データに関連付けられたオブジェクト、または URI によって識別されるオブジェクト (複数の URI が同じリソースを参照できます) であり、HTTP メソッドを使用して操作できます。表現とは、リソースを表示する方法です。このチュートリアルでは、RESTful API 設計に関する理論的な情報をいくつか取り上げ、NodeJS を使用してサンプル ブログ アプリケーション API を実装します。リソース RESTful API に適切なリソースを選択することは、設計の重要な部分です。まず、ビジネス ドメインを分析し、ビジネス ニーズに関連して使用するリソースの量と種類を決定する必要があります。ブログ API を設計している場合は、投稿、ユーザー、コメントを操作することがあります。これらは
2023-09-03
コメント 0
1599
ヘデラコインとは何ですか?ヘデラコインはどのように機能しますか?
記事の紹介:HederaHashgraph: 分散台帳テクノロジーのイノベーション HederaHashgraph は、高スループット、低遅延、強力なセキュリティを備えた分散台帳テクノロジー (DLT) です。その目標は、さまざまな種類のアプリケーションに高速で安全かつスケーラブルなプラットフォームを提供することです。 HederaHashgraph は、従来のブロックチェーン技術とは異なる、ゴシップ プロトコルと呼ばれる独自のコンセンサス メカニズムを使用します。このプロトコルを使用すると、ノードはランダム通信を通じて迅速かつ確実に合意に達することができ、各ノードは他の少数のノードと情報を交換するだけで済みます。このようにして、トランザクションは迅速に伝播し、フォークを効果的に防止できます。ゴシップ プロトコルの設計により、ネットワークはセキュリティと信頼性を確保しながら効率的なコンセンサスを達成できます。
2024-03-15
コメント 0
358
スマートシティの未来: 独立した思考の新たな章
記事の紹介:自分の頭で考えて、緊急車両が目的地にスムーズに到着できるように交通を「迂回」することで物資ができるだけ早く到着するようにし、さらには迷子になったペットと人々を再会させる都市を想像してみてください。次世代のスマート シティに向けて書き直された方向性は次のようになります。最初のスマート シティは感知することはできますが、行動することはできませんが、コグニティブ シティは感知して反応します。この目標を達成するための鍵となるのが、街中に分散されたセンサーとエッジコンピューティングです。将来のスマートシティの多くは「グリーンフィールド」になります。つまり、ゼロから構築され、街灯からゴミ箱に至るまであらゆるものにエッジコンピューティングが組み込まれ、インテリジェンスが注入されたまったく新しい都市です。これらの都市に住む人々にとって、エッジ コンピューティングは実際の目に見える改善を生活にもたらします。
2023-09-04
コメント 0
1263
MySQL で大文字と小文字をクエリする方法
記事の紹介:MySQL のケースの問題 MySQL のケースの問題は、データベースの設計に遡ることができます。 MySQL では、識別子 (テーブル名、列名、変数名など) は大文字と小文字が区別されます。これにより、場合によっては多くの問題が発生する可能性があります。たとえば、テーブルを作成するとき、student というテーブル名を指定します。後で SELECT ステートメントを使用してテーブルをクエリする場合、Student または STUDENT、またはその他の同様のケース フォームは使用できません。そうしないと、MySQL データベースがエラー メッセージを返します。 。 MySQL で大文字と小文字を区別するクエリに BINARY キーワードを使用する方法 クエリを作成するときに、BINARY キーワードを使用して MySQL で大文字と小文字を区別しないようにします。例えば、
2023-06-03
コメント 0
1482
畳み込みニューラル ネットワークを使用した画像のノイズ除去
記事の紹介:畳み込みニューラル ネットワークは、画像のノイズ除去タスクで優れたパフォーマンスを発揮します。学習したフィルターを利用してノイズを除去し、元の画像を復元します。この記事では、畳み込みニューラル ネットワークに基づく画像ノイズ除去方法を詳しく紹介します。 1. 畳み込みニューラル ネットワークの概要 畳み込みニューラル ネットワークは、複数の畳み込み層、プーリング層、全結合層の組み合わせを使用して画像の特徴を学習および分類する深層学習アルゴリズムです。畳み込み層では、畳み込み演算を通じて画像の局所的な特徴が抽出され、それによって画像内の空間相関が捕捉されます。プーリング層は、特徴の次元を削減することで計算量を削減し、主要な特徴を保持します。完全に接続された層は、学習した特徴とラベルをマッピングして画像分類やその他のタスクを実装する役割を果たします。このネットワーク構造の設計により、畳み込みニューラル ネットワークは画像処理と認識に役立ちます。
2024-01-23
コメント 0
1282
win7オペレーティングシステムをコンピュータにインストールする方法
記事の紹介:コンピュータオペレーティングシステムの中で、WIN7システムは非常に古典的なコンピュータオペレーティングシステムです。では、Win7システムをインストールするにはどうすればよいですか?以下のエディタでは、コンピュータに win7 システムをインストールする方法を詳しく紹介します。 1. まず、Xiaoyu システムをダウンロードし、デスクトップ コンピュータにシステム ソフトウェアを再インストールします。 2. win7 システムを選択し、「このシステムをインストールする」をクリックします。 3. 次に、win7 システムのイメージのダウンロードを開始します。 4. ダウンロード後、環境をデプロイし、完了後に「今すぐ再起動」をクリックします。 5. コンピュータを再起動すると、[Windows Manager] ページが表示されるので、2 番目のページを選択します。 6. コンピュータのインターフェイスに戻って、インストールを続行します。 7. 完了後、コンピューターを再起動します。 8. 最後にデスクトップが表示され、システムのインストールが完了します。 win7システムのワンクリックインストール
2023-07-16
コメント 0
1166
php挿入ソート
記事の紹介::この記事では主に php-insertion sort について紹介します。PHP チュートリアルに興味がある学生は参考にしてください。
2016-08-08
コメント 0
1023
PHP 構成ファイル php.ini のパスを見つけるグラフィカルな方法、_PHP チュートリアル
記事の紹介:PHP 設定ファイル php.ini のパスを確認する方法を図解で示します。 PHP 設定ファイル php.ini のパスを見つけるためのグラフィカルな方法。最近、一部のブロガーから、php.ini がどのディレクトリに存在するかという質問がありました。または、php.ini を変更しても有効にならないのはなぜですか?上記2つの質問を踏まえると、
2016-07-13
コメント 0
771
ファーウェイ、1,200万IOPSパフォーマンスをサポートする2つの新しい商用AI大型モデルストレージ製品を発売
記事の紹介:IT Houseは7月14日、ファーウェイが最近新しい商用AIストレージ製品「OceanStorA310ディープラーニングデータレイクストレージ」と「FusionCubeA3000トレーニング/プッシュハイパーコンバージドオールインワンマシン」をリリースしたと報じた。 AI モデル」、業界モデルのトレーニング、セグメント化されたシナリオ モデルのトレーニングと推論が新たな勢いをもたらします。」 ▲ 画像ソース Huawei IT Home が編集および要約: OceanStorA310 深層学習データ レイク ストレージは、主に基本/業界の大規模モデル データ レイク シナリオを対象としています。収集と前処理からモデルのトレーニングと推論の適用まで、AI プロセス全体で大規模なデータ管理からのデータ回帰を実現します。 OceanStorA310 シングルフレーム 5U は業界最高の 400GB/s をサポートすると公式に発表
2023-07-16
コメント 0
1500