"多模态特征融合的遥感图像语义分割网络" 本文介绍了一种多模态特征融合的遥感图像语义分割网络，称为MMFNet。该网络能够融合 IRRG(Infrared、Red、Green)图像和 DSM(Digital Surface Model)图像，提取融合后的特征，并使用残差解码块(Residual Decoding Block, RDB)和复合空洞空间金字塔(Complex Atrous Spatial Pyramid Pooling, CASPP)模块提取跳跃连接的多尺度特征。 MMFNet 网络的架构主要包含以下几个部分： 1. 编码器：使用双输入流的方式同时提取 IRRG 图像的光谱特征和 DSM 图像的高度特征。 2. 解码器：使用残差解码块(Residual Decoding Block, RDB)提取融合后的特征，并使用密集连接的方式加强特征的传播和复用。 3. 复合空洞空间金字塔(Complex Atrous Spatial Pyramid Pooling, CASPP)模块：提取跳跃连接的多尺度特征。 实验结果表明，MMFNet 网络在国际摄影测量与遥感学会(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, ISPRS)提供的 Vaihingen 和 Potsdam 数据集上取得了 90.44%和 90.70%的全局精确度，相比较与 DeepLabV3+、OCRNet 等通用分割网络和 CEVO、UFMG_4 等同数据集专用分割网络具有更高的分割精确度。 本文的贡献在于： 1. 提出了多模态特征融合的遥感图像语义分割网络，能够融合 IRRG 图像和 DSM 图像，提高了遥感图像语义分割的精确度。 2. 引入了残差解码块(Residual Decoding Block, RDB)和复合空洞空间金字塔(Complex Atrous Spatial Pyramid Pooling, CASPP)模块，提高了网络的表达能力和泛化能力。 本文提出了一个多模态特征融合的遥感图像语义分割网络，能够提高遥感图像语义分割的精确度和泛化能力，有助于国土资源规划、智慧城市等领域的应用。

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# 基于ChatGPT人工智能发展趋势报告的毕业设计实现 本毕业设计旨在基于ChatGPT人工智能模型，研究人工智能的发展趋势并加以应用。 ## 研究背景 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的行业逐渐开始将其应用到实际生产和生活中，如智能家居、自动驾驶、健康等领域。在此背景下，了解和掌握人工智能的发展趋势，对于未来从事人工智能相关工作的人员来说，具有非常重要的意义。 ## 研究目的 本毕业设计旨在通过基于ChatGPT人工智能模型的研究，分析人工智能的发展趋势，探究其核心技术和应用领域，并在此基础上开发出相应的应用程序。 ## 研究内容 1. 人工智能的发展历程和现状分析； 2. ChatGPT人工智能模型的原理和优势； 3. 基于ChatGPT模型的人工智能发展趋势预测； 4. 基于ChatGPT模型的人工智能应用程序开发。 ## 研究方法 1. 文献综述：对人工智能发展历程、现状和趋势进行详细调研； 2. ChatGPT模型实验：通过搭建ChatGPT模型，对人工智能发展趋势进行预测； 3. 应用程序开发：基于ChatGPT模型，开发出人工智能应用程序。

引言 　  本文基于人脸图像分块和奇异值压缩，进行RBF 神经网络和贝叶斯分类器融合的设计。将人脸图像本身的灰度分布描述为矩阵，其奇异值特征具有转置不变性、旋转不变性、位移不变性、镜像不变性等诸多重要的性质，进行各种代数和矩阵变换后提取的代数特征是人脸的表征。由于整体图像的奇异值向量反映的是图像整体的统计特征，对细节的描述还不够深入，本文模拟人类识别人脸的模式，在图像分块和加权的基础上，突出待识别人脸的骨骼特征，近似于人类在识别人脸时自动剔除同一人脸的变化部位的差异能力　　径向基函数（RBF）网络是一种性能良好的前馈型三层神经网络，具有全局逼近性质和逼近性能，训练方法快速易行，RBF 函数还具

融合CBAM通道注意力机制的YOLOv5-v6.1版本源码

为方便管理员更为直观地观察网络安全状况以便迅速作出应变措施, 提出了基于集对分析的网络安全态势评估模型。首先对各个传感器的数据进行预处理, 得到服务器和攻击的规范化数据, 然后利用集对分析理论融合来自多个传感器的数据得到主机的安全态势, 最后采用自下而上的层次化安全态势量化评估模型, 以评估网络的整体态势。通过对DARPA 2000数据集的分析, 证明集对分析比传统方法更能够对网络态势所处的级别进行明确划分, 更好地得出整个网络简单的安全态势。

针对全卷积神经网络多次下采样操作导致的道路边缘细节信息损失和道路提取不准确的问题,本文提出了多尺度特征融合的膨胀卷积残差网络高分一号影像道路提取方法。首先,通过目视解译的方法制作大量的道路提取标签数据;其次,在残差网络ResNet-101的各个残差块中引入膨胀卷积和多尺度特征感知模块,扩大特征点的感受野,避免特征图分辨率减小和道路边缘细节特征的损失;然后,通过叠加融合和上采样操作将各个尺寸的道路特征图进行融合,得到原始分辨率大小的特征图;最后,将特征图输入Sigmoid分类器中进行分类。实验结果表明:本文方法的提取精度优于经典全卷积神经网络模型,准确率达到了98%以上,有效保留了道路的完整性及其边缘的细节信息。

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自己整理的YOLO模型的各种改进文献 包括添加注意力模块 改进骨干网络 改进特征融合 改进输出层等

自动驾驶，AutoWareAuto框架全框架梳理思维导图及代码注释。 授人以鱼不如授人以渔，涵盖：融合感知模块，定位模块，决策规划模块，控制模块，预测模块等较为详细的注释（并非每行都有注释）及框架梳理。 阅读Auto版本的代码时结合思维导图可以事半功倍，大厂自动驾驶技术团队多位领域技术牛人耗时两个月之作 实实在在的工作经验总结 资料是一线自动驾驶工程师辛苦工作的结果，希望您尊重知识产权不要私自外传