尺度轉換不變特徵(SIFT)演算法

目標偵測是電腦視覺領域的重要任務，用於識別影像或影片中的物體並定位其位置。這項任務通常分為單階段和雙階段兩類演算法，它們在準確性和穩健性方面有所不同。單階段目標偵測演算法單階段目標偵測演算法將目標偵測轉換為分類問題，其優點是速度快，只需一步即可完成偵測。然而，由於過於簡化，精度通常不如雙階段目標偵測演算法。常見的單階段目標偵測演算法包括YOLO、SSD和FasterR-CNN。這些演算法一般以整個影像作為輸入，透過運行分類器來辨識目標物體。與傳統的兩階段目標偵測演算法不同，它們不需要事先定義區域，而是直接預

Wu-Manber演算法是一種字串匹配演算法，用於高效地搜尋字串。它是一種混合演算法，結合了Boyer-Moore和Knuth-Morris-Pratt演算法的優勢，可提供快速且準確的模式匹配。 Wu-Manber演算法步驟1.建立一個雜湊表，將模式的每個可能子字串映射到該子字串出現的模式位置。 2.此雜湊表用於快速識別文字中模式的潛在起始位置。 3.遍歷文字並將每個字元與模式中對應的字元進行比較。 4.如果字元匹配，則可以移動到下一個字元並繼續比較。 5.如果字元不匹配，可以使用哈希表來確定在模式的下一個潛

ID3演算法是決策樹學習中的基本演算法之一。它透過計算每個特徵的資訊增益來選擇最佳的分裂點，以產生一棵決策樹。資訊增益是ID3演算法中的重要概念，用來衡量特徵對分類任務的貢獻。本文將詳細介紹資訊增益的概念、計算方法以及在ID3演算法中的應用。一、資訊熵的概念資訊熵是資訊理論中的概念，衡量隨機變數的不確定性。對於離散型隨機變數X，其資訊熵定義如下：H(X)=-\sum_{i=1}^{n}p(x_i)log_2p(x_i)其中，n代表隨機變數X可能的取值個數，而p(x_i)表示隨機變數X取值為x_i的機率。信

舊照片修復是利用人工智慧技術對舊照片進行修復、增強和改善的方法。透過電腦視覺和機器學習演算法，該技術能夠自動識別並修復舊照片中的損壞和缺陷，使其看起來更加清晰、自然和真實。舊照片修復的技術原理主要包括以下幾個面向：1.影像去雜訊和增強修復舊照片時，需要先進行去雜訊和增強處理。可以使用影像處理演算法和濾波器，如均值濾波、高斯濾波、雙邊濾波等，來解決雜訊和色斑問題，進而提升照片的品質。 2.影像復原和修復在舊照片中，可能存在一些缺陷和損壞，例如刮痕、裂縫、褪色等。這些問題可以透過影像復原和修復演算法來解決

會議簡介隨著科技的快速發展，人工智慧成為了推動社會進步的重要力量。在這個時代，我們有幸見證並參與分散式人工智慧（DistributedArtificialIntelligence，DAI）的創新與應用。分散式人工智慧是人工智慧領域的重要分支，這幾年引起了越來越多的關注。基於大型語言模型（LLM）的智能體（Agent）異軍突起，透過結合大模型的強大語言理解和生成能力，展現了在自然語言互動、知識推理、任務規劃等方面的巨大潛力。 AIAgent正在接棒大語言模型，成為目前AI圈的熱門話題。 Au

卷積神經網路在影像去噪任務中表現出色。它利用學習到的濾波器對雜訊進行過濾，從而恢復原始影像。本文詳細介紹了基於卷積神經網路的影像去噪方法。一、卷積神經網路概述卷積神經網路是一種深度學習演算法，透過多個卷積層、池化層和全連接層的組合來進行影像特徵學習和分類。在卷積層中，透過卷積操作提取影像的局部特徵，從而捕捉影像中的空間相關性。池化層則透過降低特徵維度來減少計算量，並保留主要特徵。全連接層負責將學習到的特徵與標籤進行映射，以實現影像的分類或其他任務。這種網路結構的設計使得卷積神經網路在影像處理與識

目標追蹤是電腦視覺中一項重要任務，廣泛應用於交通監控、機器人、醫學影像、自動車輛追蹤等領域。它是透過深度學習方法，在確定了目標物件的初始位置後，預測或估計影片中每個連續幀中目標物件的位置。目標追蹤在現實生活中有著廣泛的應用，並且在電腦視覺領域具有重要意義。目標追蹤通常涉及目標檢測的過程。以下是目標追蹤步驟的簡要概述：1.物件偵測，其中演算法透過在物件周圍創建邊界框來對物件進行分類和檢測。 2.為每個物件分配唯一識別(ID)。 3.在儲存相關資訊的同時追蹤偵測到的物件在影格中的移動。目標追蹤的類型目標

近端策略最佳化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是一種強化學習演算法，旨在解決深度強化學習中的訓練不穩定和樣本效率低的問題。 PPO演算法基於策略梯度，透過優化策略以最大化長期回報來訓練智能體。相較於其他演算法，PPO具有簡單、高效、穩定等優點，因此在學術界和工業界廣泛應用。 PPO透過兩個關鍵概念來改進訓練過程：近端策略優化和剪切目標函數。近端策略優化透過限制策略更新的大小，確保每次更新都在可接受的範圍內，從而保持訓練的穩定性。剪切目標函數是PPO演算法的核心思想，它在更新策略時