基于深度学习的自然场景生成与渲染 人工智能领域的发展已经在许多领域取得了突破性进展，其中深度学习作为一种强大的技术手段，正在在自然场景生成与渲染方向上展现出巨大的潜力。通过深度学习技术，研究人员们正在...【查看原文】
链接：https://pan.baidu.com/s/1fkaFqH45HZDxd2MQLOfFjg?pwd=0p52 提取码：0p52深度学习和自然计算是人工智能领域中的热点研究方向。通过研究分析、模拟人脑的认知机理以及自然系统的智能行为和机制，构造相应的学习模型与优化算法，利用先进的计算工具实现高效的计算智能方法，并用于解决实际工程问题是人工智能研究的重要途径。 本书共分11章，主要介绍人工智能、神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、孪生神经网络、遗传算法、差分进化算法、粒子群算法、
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想不到吧我还是我 2023-05-20
人工智能的发展 人工智能的产生是在多方面条件共同作用下所实现的。早在数理逻辑初创期，亚里士多德所创立的演绎法，就提出了演绎推理的一般原则，即三段论。在逻辑代数时期，德国数学家莱布尼茨将形式逻辑符号化，
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NICKMAN 2023-05-11
在2023年的国际计算机视觉大会（ICCV）上，一个关于计算摄影学的研讨会引起了广泛的关注和讨论。这个名为“理解相机内部渲染流程及人工智能/深度学习的作用”的教程，由加拿大约克大学的Michael S. Brown教授主讲，不仅深入探讨了数码摄影的最前沿技术，还揭示了人工智能和深度学习如何正在改变我们捕捉和处理图像的方式。作为一个长期关注数字图像处理和人工智能领域的爱好者，我觉得教授的这个教程非常有用，它大大丰富了我在计算摄影学专栏中介绍的相机内图像处理流程的相关文章。因此，我决定在我的计算摄影学知识星球
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WangHawk计算摄影学 2024-02-11
一、科研背景生物医学是综合医学、生命科学和生物学的理论和方法而发展起来的前沿交叉学科,基本任务是运用生物学及工程技术手段研究和解决生命科学，特别是医学中的有关问题。机器学习技术能利用复杂的算法在大规模、异质性数据集中进行运行,在生物医学方面、人类基因组项目、癌症全基因组项目、等项目上都表现出了巨大的潜力，收集并分析与医学疗法和患者预后相关的大量数据集或能将医学转化称为一种数据驱动、以结果为导向的学科，其对于疾病的检测、诊断都有着非常深远的影响。CADD（Computer Aided Drug Design
积木奎 2023-05-17
人工智能（AI）的快速发展为许多领域带来了新的可能性，其中药物研发是一个备受关注的领域。深度学习作为人工智能的一个分支，通过模拟人脑神经网络的结构和功能，为药物分子结构的生成与预测提供了强大的工具。本
申公豹本豹 2023-12-16
## 1 前后端开发模式的演变 jQuery时对大部分Web项目，前端不能控制路由，要依赖后端项目的路由系统。通常，前端项目也部署在后端项目的模板里，项目执行示意图： 