深度学习

计算机视觉底层逻辑的下一步演进方向

底层逻辑演进的实际价值与应用落地

驱动底层逻辑演进的关键技术与核心力量

深度学习时代计算机视觉的分阶段迭代与突破

深度学习驱动计算机视觉的底层逻辑变革

你了解增量学习的发展历程吗？什么时候应该使用增量学习

今天，小编将在这篇文章中为大家带来增量学习的有关报道，通过阅读这篇文章，大家可以对它具备清晰的认识，主要内容如下。

增量学习有哪些分类？增量学习的主要算法有哪些

在下述的内容中，小编将会对增量学习的相关消息予以报道，如果增量学习是您想要了解的焦点之一，不妨和小编共同阅读这篇文章哦。

什么是增量学习？增量学习和深度学习有什么关系

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基于深度学习的工业CT图像缺陷检测，0.1mm级微裂纹识别与三维重建算法

工业CT(计算机断层扫描)技术通过X射线穿透物体并重建三维结构，已成为航空航天、汽车制造、新能源等领域的关键无损检测手段。然而，传统工业CT图像分析依赖人工判读或阈值分割算法，对0.1mm级微裂纹、气孔等缺陷的识别存在漏检率高、效率低等问题。深度学习技术的引入，尤其是多尺度卷积神经网络(CNN)与三维重建算法的融合，实现了从二维断层图像到三维缺陷模型的自动化、高精度分析，推动了工业检测向智能化、微纳化方向发展。

基于深度学习的工业声纹识别系统硬件适配方案

在工业设备预测性维护场景中，声纹识别技术通过分析设备运行噪声中的异常特征，可提前3-7天预警轴承磨损、齿轮断裂等故障。然而，工业现场存在强电磁干扰、多源噪声耦合等复杂环境，对硬件系统的实时性、抗噪性与可靠性提出严苛要求。本文从深度学习模型部署需求出发，提出一套覆盖前端采集、边缘计算与云端协同的硬件适配方案。

基于数据驱动的图像分辨率提升理论和技术综述

在大数据与深度学习浪潮的推动下，数据驱动模型已全面取代传统规则式算法，成为提升图像分辨率的核心引擎。本文综述了数据驱动模型在图像分辨率提升方面的应用，涵盖了三维重建、压缩感知、单像素成像和超分辨率技术，并进一步探讨数据驱动模型在视觉成像、工业无损评估和医学影像处理等实际场景中的落地实践，以及未来的发展趋势。

通过实践轻松掌握Python

在Python 3教程的这一部分中，我们将探索Python函数语法、参数处理、返回值和变量作用域。在此过程中，我们还将介绍一些通用函数，如range()、map、filter和lambda函数。

基于深度学习的自适应调制与编码方案：从理论到实践的突破

在5G/6G通信系统中，自适应调制与编码（Adaptive Modulation and Coding, AMC）通过动态调整信号传输参数，实现频谱效率与可靠性的平衡。传统AMC方案依赖瞬时信道质量指示（CQI）映射，但在高动态场景中存在时延大、精度低的问题。基于深度学习的AMC方案通过数据驱动建模，突破了传统方法的性能瓶颈，成为提升通信系统效能的关键技术。

深度学习算法在FPGA中的硬件加速框架设计

深度学习算法的广泛应用对计算性能提出了严苛要求，传统CPU/GPU架构在能效比和实时性方面逐渐显现瓶颈。FPGA（现场可编程门阵列）凭借其高度可定制的并行计算架构和低功耗特性，成为深度学习硬件加速的理想选择。本文从框架设计、关键技术及代码实现三个维度，探讨FPGA加速深度学习算法的核心方法。

通过深度学习技术提升立体深度估计

立体深度估计在机器人技术、AR/VR和工业检测中至关重要，它为诸如箱体拾取、自动导航和质量控制等任务提供了精确的3D感知。Teledyne IIS的Bumblebee X立体相机既具备高精度，又能够提供实时性能，能够在1024×768分辨率下以38帧每秒(FPS)的速度生成详细的视差图。

多光谱气体传感器的抗交叉干扰设计，深度学习驱动的工业废气成分实时辨识系统

在工业废气排放监测与污染控制，多光谱气体传感器凭借其非接触、多组分同步检测的优势，已成为实时感知气体成分的核心设备。然而，工业废气中存在的复杂气体混合物(如SO₂与NO₂的吸收光谱重叠、VOCs(挥发性有机物)与水蒸气的基线漂移)会导致传感器输出信号产生严重的交叉干扰，使得传统基于阈值比较或线性拟合的辨识方法误报率高达30%以上。深度学习驱动的抗交叉干扰设计，通过构建高维特征提取与非线性映射模型，为多光谱气体传感器的精准辨识提供了突破性解决方案，使工业废气成分的实时检测准确率提升至98%以上，为环保监管与工艺优化提供了可靠数据支撑。

低剂量CT的“深度学习重建”算法，残差U-Net的噪声抑制、微小结节（3mm）检测灵敏度提升

在医学影像技术飞速发展的当下，低剂量CT(LDCT)因其能有效降低患者辐射暴露风险，成为临床诊断中备受关注的成像方式。然而，降低辐射剂量不可避免地会引入噪声和伪影，影响图像质量，进而对微小结节(尤其是3mm及以下)的检测灵敏度造成挑战。深度学习重建算法的出现，为解决这些问题提供了新的思路，其中残差U-Net在噪声抑制和微小结节检测灵敏度提升方面展现出显著优势。

红外热像仪非均匀性校正（NUC）：黑体辐射源与深度学习融合方案

一、引言 红外热像仪凭借其能非接触式测量物体表面温度分布的优势，在工业检测、安防监控、医疗诊断等领域得到广泛应用。然而，由于制造工艺、环境因素等影响，红外探测器各像素单元的响应特性存在差异，导致成像结果出现非均匀性，严重影响了图像质量和测温精度。非均匀性校正（NUC）技术应运而生，旨在消除这种差异，提高红外热像仪的性能。

基于深度学习的数字IC布局优化：DREAMPlace 4.0的GPU加速实践

随着数字集成电路（IC）设计复杂度的指数级增长，传统布局工具在处理超大规模设计时面临计算效率瓶颈。DREAMPlace作为基于深度学习的VLSI布局开源项目，通过引入GPU加速技术，实现了全局布局与详细布局阶段超过30倍的速度提升。本文以DREAMPlace 4.0版本为核心，解析其GPU加速架构设计、性能优化策略及工程实践。

曦智科技时隔八年再登《Nature》，光电混合计算架构首次公开

英国伦敦时间4月9日，全球顶级学术期刊《自然》(Nature)刊载了曦智科技的光电混合计算成果：《超低延迟大规模集成光子加速器》(An integrated large-scale photonic accelerator with ultralow latency)。这是自八年前曦智科技创始人沈亦晨博士于《自然·光子学》杂志发表封面文章《由纳米光学回路实现的深度学习》(Deep learning with coherent nanophotonic circuits)以来，曦智科技再次登上全球顶级学术期刊。同时，也是继3月25日其最新光电混合计算卡曦智天枢发布后，曦智科技在光电混合计算领域的又一重要成果。