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算法论文最新视觉报道_ct fbp算法论文(2024年12月全程跟踪)

内容来源：合毅科技所属栏目：热点更新日期：2024-12-03

算法论文

【求助】硕士论文可以偷偷换算法吗？「校园风向标」「研究生互助」

K-means聚类：论文新灵感 𐟧€K-means聚类算法是一种简单、易于实现且调参方便的聚类工具。它通过迭代计算将数据点分配到预设数量的簇中，使得簇内数据点相似度高，簇间数据点相似度低，从而实现高效的数据聚类。这种算法在许多应用场景中都是首选，特别是在金融市场预测中，其准确率甚至可以达到94.61%。 𐟧€尽管K-means的基本版本在某些情况下存在问题，但研究者们一直在努力改进它。目前，主要的改进策略包括初始化策略、考虑数据的结构以及动态调整K值等。许多有效的改进方法已经发表，为实际应用提供了更多选择。 𐟧€为了帮助同学们在论文写作中找到新的灵感，这里精选了9个最新的K-means改进与应用方案，涵盖了各种创新点，并提供了相关代码。这些方案不仅具有较高的参考价值，还能为你的研究提供有力支持。

算法创新其实并不难，只需五步搞定！很多人一听到“算法创新”就觉得高不可攀，其实不然！创新并没有你想象的那么复杂，只需五个基本步骤就能搞定。下面我来详细讲解一下。明确问题和目标𐟔 首先，你得明确你要解决什么问题，以及你的目标是什么。比如说，如果你想提高图像分类的准确率，那么你的目标可能就是设计一个新的卷积神经网络。数据收集和处理𐟓Š 优质的数据是成功的关键。数据收集、清洗、标注和预处理虽然枯燥，但却是模型训练的基础。这一步虽然繁琐，但绝对不能省略。模型设计和训练𐟧 这才是创新的关键所在。你可以探索新的架构，使用新的优化算法，或者创新性地应用现有的技术。创新不一定非得从零开始，有时候只是对已有知识的新颖应用。结果评估和优化𐟓ˆ 利用验证集和测试集评估你的模型性能，然后根据反馈进行调整。这可能需要多次迭代，但请坚持，每次迭代都会让你离目标更近一步。撰写和发表论文𐟓 一旦你的算法取得了突破，别忘了将其写成论文，选择合适的会议或期刊进行发表。这样能让更多人了解你的工作，同时也为你在学术界树立声望。看，算法创新并非遥不可及。走上这条道路，你可能需要一些指导，但只要坚持和努力，你的创新之路一定会越走越宽！

深度强化学习调参指南：从零开始到优化运行DRL算法代码（实际使用+调整参数），需要更多DL基础阅读DRL算法论文（理解原理+改进算法），需要更多RL基础 ✅初始阶段：不要一步到位，先写一个简化版的训练环境。把任务难度降到最低，确保一定能正常训练。记下这个正常训练的智能体的分数，与随机动作、传统算法得到的分数做比较。DRL算法的分数应该明显高于随机动作（随机执行动作）。DRL算法不应该低于传统算法的分数。如果没有传统算法，那么也需要自己写一个局部最优的算法（就算只比随机动作的算法高一点点都可以，有能力的情况下，要尽量写好）。评估策略的性能：大部分情况下，可以直接是对Reward Function 给出的reward 进行求和得到的每轮收益episode return作为策略评分。有时候可以需要直接拿策略的实际分数作为评分（移动速度/股票收益/目标完成情况等）。需要保证这个简化版的代码：高效、简洁、可拓展 ✅改进阶段：让任务难度逐步提高，对训练环境env 进行缓慢的修改，时刻保存旧版本的代码同步微调 Reward Function，可以直接代入自己的人类视角，为某些行为添加正负奖励。注意奖励的平衡（有正有负）。注意不要为Reward Function 添加太多额外规则，时常回过头取消一些规则，避免过度矫正。同步微调 DRL算法，只建议微调超参数，但不建议对算法核心进行修改。因为任务变困难了，所以需要调整超参数让训练变快。同时摸清楚在这个训练环境下，算法对哪几个超参数是敏感的。有时候为了节省时间，甚至可以为 off-policy 算法保存一些典型的 trajectory（不建议在最终验证阶段使用）。每一次修改，都需要跑一下记录不同方法的分数，确保：随机动作 < 传统方法 < DRL算法。这样才能及时发现代码逻辑上的错误。要极力避免代码中出现复数个的错误，因为极难排查。 ✅收尾阶段：尝试慢慢删掉Reward Function 中一些比较复杂的东西，删不掉就算了。选择高低两组超参数再跑一次，确认没有优化空间。关于调参，随时在进行中。

27岁清华博士张林峰已任上海交大人工智能学院博导。张林峰出生于1997年，于2024年6月在清华大学交叉信息研究院获得博士学位。他的研究方向是高效的人工智能，包括大模型、图像视频生成模型、人工智能数据集的压缩与加速等。他在CCF-A等高水平学术会议与期刊上发表第一作者和通讯作者论文二十余篇，被引用2000余次，并担任多个重要学术会议的审稿人。张林峰在学术领域取得了诸多荣誉，包括北京市优秀毕业生、清华大学优秀博士论文、微软学者奖学金、清华大学蒋南翔奖学金等。他提出的自蒸馏算法在知识蒸馏领域得到了业内人士的高度评价。今年7月，张林峰放弃多家企业给出的丰厚薪资，选择到上海交通大学人工智能学院任教，开展科研与教育工作。他的选择不仅展现了他的坚定信念，也期待他能在学术界取得更多成就，为国家培养更多优秀人才。

𐟌Ÿ 算法岗入门全攻略：从零到一的旅程 𐟌Ÿ 如果你渴望进入互联网算法岗，这里有一份精心准备的学习路线，帮助你从零开始，逐步迈向成功。 𐟔 计算机基础：首先，你需要掌握编程语言、数据结构和线性代数等基础课程。Python 是主要的学习语言，结合数据结构进行代码实践。Leetcode 是一个不错的平台，可以帮助你提升编程思维。 𐟓š 算法基础：接下来，学习机器学习和深度学习的基础知识。推荐阅读周志华的《西瓜书》，然后是吴恩达的机器学习课程和深度学习课程。此外，还需要关注最新的网络模型，如Transformer、VIT、GAN 和 Diffusion，可以通过小破站视频进行学习。 𐟌 前沿方向：了解当前的算法趋势，如计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、多模态、图像生成、大语言模型（LLM）、自动驾驶等。选择你感兴趣的方向进行深入探索。 𐟏—️ 模型实践：针对感兴趣的方向，阅读优秀的GitHub开源代码，锻炼模型训练和推理能力。同时，学习Pytorch深度学习框架，理解其基本原理。 𐟒𜠩ṧ›…导：参与高质量的项目辅导，了解大厂的技术需求，提升实践和认知能力，同时增强简历和面试技巧。 𐟓– 论文阅读：根据项目辅导的方向，搜索并阅读前沿论文，提升论文阅读能力和算法理解。推荐在arXiv或历年顶会上搜索论文。 𐟎“ 科研论文：如果条件允许，发表1-2篇高质量的科研论文。如果没有实验室资源，可以专注于实践。 𐟒𜠥𙠯𜚥﹤𚎥𚔥𑊧”Ÿ来说，寻找与项目辅导方向相关的互联网大厂实习机会，丰富简历并增加对大厂技术的认识。 𐟎‰ Offer到手：按照上述流程进行，你在正式求职时，大概率能够拿到算法岗位的offer。 𐟌Ÿ 总结：在大学期间打好计算机基础，明确未来的方向。硕士期间注重项目或论文，并争取实习机会。整体完成这些步骤后，你将能够超越90%的算法岗求职者。如果你还有一年就参加秋招，那么关注项目辅导和实习是关键。

数字媒体技术论文选题指南𐟓š，快来看看吧！ 𐟎“数字媒体技术的同学们，论文选题不再迷茫！𐟌Ÿ虚拟现实与增强现实： “虚拟现实在教育中的应用探究” “增强现实在文化遗产展示中的创新” 𐟌Ÿ数字图像处理与计算机视觉： “深度学习下图像识别算法改进” “计算机视觉在智能交通的车辆检测” 𐟌Ÿ互动媒体与游戏设计： “互动媒体的用户体验优化策略” “游戏设计中叙事手法的运用研究” 𐟌Ÿ数字音频处理与音乐技术： “数字音频特效的制作与应用” “音乐推荐系统的算法优化” 𐟌Ÿ新媒体与社交媒体研究： “新媒体对青少年价值观的影响” “社交媒体用户行为分析与隐私保护” 希望这些选题能给你带来一些灵感！𐟒က

2024诺贝尔物理学得主：以神经网络为笔，书写AI时代新篇章财联社 2024-10-08 当地时间周二（10月8日），瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予约翰ⷊⷩœ普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里ⷅⷨ𞛩`𜈇eoffrey E. Hinton）。霍普菲尔德和辛顿将平分1100万瑞典克朗（约合110万美元）的奖金，以表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明，这些发现为当今的机器学习应用奠定基础。 1982年，霍普菲尔德在论文中提出了“霍普菲尔德网络”，旨在模拟人脑记忆的存储和检索过程。这个自联想记忆网络能够在部分或不完整输入下，通过动态调整神经元状态，恢复完整的存储模式。霍普菲尔德网络的提出推动了神经网络领域的发展，尤其是在理解记忆如何在大脑中存储和检索的机制上提供了理论框架。且它的“能量最小化”思想影响了后续许多神经网络模型的发展。霍普菲尔德网络被广泛应用于神经科学、计算机科学和优化问题等领域，尤其是在模式识别、联想记忆和优化算法方面发挥了重要作用，在推动现代人工智能和神经计算理论的发展上起到了关键作用。霍普菲尔德还对生物物理学和分子生物学做出了重要贡献，特别是在蛋白质折叠和生物系统的计算功能方面。他提出的“Hopfield Barrier”概念解释了蛋白质如何有效找到其折叠的最低能量状态。霍普菲尔德网络的发现吸引了一些理论物理学家参与到神经网络的研究当中。而辛顿就将霍普菲尔德网络的想法应用于一种新网络，这种新网络使用另一种方法：玻尔兹曼机（Boltzmann Machine）。神经网络在图像识别、语音处理、自然语言理解、推荐系统及自动驾驶等诸多前沿科技领域都有广泛的应用。例如，在图像识别领域，卷积神经网络被广泛应用于人脸识别、车牌识别、医学图像分析等任务；在语音识别领域，神经网络能够处理和分析语音信号，实现语音到文本的转换；在自然语言处理领域，循环神经网络和长短期记忆网络在语言翻译、情感分析、文本摘要等任务中发挥着重要作用。玻尔兹曼机是第一个能够学习不属于输入或输出的神经元内部表示的神经网络，可以学习给定数据类型的特征元素，可以用来分类图像或创建新材料，帮助推动了当今机器学习的快速发展。辛顿的贡献为深度学习的复兴奠定了基础，使得神经网络得以在更复杂、更大规模的数据集上进行训练，从而在图像识别、语音识别、自然语言处理等任务中取得了巨大的成功。辛顿在神经网络方面的开创性工作塑造了为当今许多产品提供动力的人工智能系统。2018年，辛顿与杨立昆（Yann LeCun）和约书亚ⷦœ쥐‰奥（Yoshua Bengio）共同获得了当年的图灵奖。值得一提的是，辛顿的团队很早就开始利用英伟达的CUDA平台训练神经网络模型。2012年，辛顿与他的学生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever在CUDA平台上训练了一个视觉识别神经网络“AlexNet”。在当年著名的ImageNet竞赛中，AlexNet几乎将对象识别的错误率减少一半，重塑了计算机视觉领域。这也让英伟达GPU+CUDA组合在深度学习领域一鸣惊人，为十年后股价的爆发奠定了理论基础。 2012年底，辛顿团队三人创建了DNNresearch公司，次年该公司被谷歌买下。2016年，谷歌推出AlphaGo，在围棋上横扫了人类棋手，成为当时公认的最强AI大厂。而在前一年，Sutskever离开了谷歌，参与创立了OpenAI并担任首席科学家。去年，辛顿在社交媒体上证实他离开谷歌。在接受媒体采访时，他表示，“我对我毕生所研究的东西感到后悔了。”杰弗里形容称，AI聊天机器人所带来的某些危险“相当恐怖”。神经网络相关概念股金自天正：公司是国内率先在自动化领域应用人工神经元网络等智能控制技术的企业，公司为此做了大量的理论研究及工程实践工作，并自主开发了人工神经元网络开发平台。宏达新材：公司产品量子随机数发生器可基于量子物理原理产生随机数，可应用于量子通信、量子信息、传统信息安全、密码学、蒙特卡洛模拟、数值计算、随机抽样、神经网络计算等。深水海纳：公司通过自主研发，以神经网络为手段的精确控制系统模型。思泰克：公司的3D SPI及3D AOI产品目前已均逐步导入基于卷积神经网络的深度学习算法，其中3D SPI产品通过嵌入深度学习模块，逐步在部分检测场景中，针对被检测电路板对可接受微小不良的二次确认环节实现了人工替代，达成了锡膏的柔性化检测。智信精密：公司是以机器视觉及工业软件开发为核心，主要从事自动化设备、自动化线体及夹治具产品的研发、设计、生产、销售和相关技术服务。公司表示将不断加强AI的研发与应用，如外观缺陷检测项目中利用深度学习技术构建专用神经网络训练模型，相对于传统图像算法，漏失率大幅降低。固高科技：公司基于自主研发构建面向机器人应用的软件体系。神经网络学习作为一种技术手段有尝试导入到工业机器人系统中来解决一些特定应用场景下面临的工程问题，诸如视觉子系统，或焊接工艺策略生成等。恒锋信息：公司AI智慧视觉平台基于人工智能和机器学习技术的视频内容解析系统，旨在提供高效准确的视频内容解析和应用场景构建。通过领先的前端智能架构，基于深度神经网络计算，引领在图像和智能感知优势与创新，通过软件定义实现多业务多场景的智能按需使用，可持续演进。在安防监控、交通管理、智慧城市等领域，提升数据采集和分析的效率和质量，以实现更加精准的数据应用和场景构建。恒华科技：公司自主研发的人工智能引擎（AI-Engine），实现了神经网络、深度学习、机器视觉等AI技术在电力工程智能化设计、施工现场智能化管理等领域的创新应用，并结合垂直领域的数据积累训练出具有行业和公司特色的模型，将广泛应用于电力工程智能化设计、施工现场智能化管理、综合能源智能化调度、园区智慧化用能管理等业务场景，为公司相关产品提供强有力的技术支撑。神思电子：公司深度神经网络算法（如目标检测、行为分析等算法）已用在部分边缘端产品中。神思云脑是一个针对公司战略规划范围内的AI云服务业务打造的云服务平台，采用开放标准的技术路线，构建了大规模神经网络与行业知识库，具备语音识别、图像识别、语义理解、知识推理、设备管理等功能。云天励飞：公司取得神经网络运算方法及相关设备专利，能够充分利用现有硬件资源实现加速算法对卷积神经网络运算的加速。大富科技：公司子公司大富网络作为公司网络工业设计平台的载体，自主原创了NPL神经元并行计算机语言。奥比中光：公司专注于3D视觉感知技术研发，拥有较深的神经网络芯片及算法的技术累积。岩山科技：公司成立了上海岩思类脑人工智能研究院有限公司，致力于开展大脑内部状态解析、构建类脑神经网络算法模型、非器质性重大脑疾病的诊断和干预等前沿领域的研究。类脑神经网络算法模型目前尚处于研究阶段，理论上可以适用于智能驾驶、机器人等多个领域。大侠风清扬：神经网络概念股：银之杰恒银科技泰尔股份深水海纳申昊科技宏达新材广道数字云创数据唐源电气智信精密越剑智能声迅股份瑞纳智能思泰克直真科技亿通科技天亿马恒锋信息安联锐视维海德华如科技金自天正亿嘉和新北洋中电兴发神思电子汇纳科技科大国创中科金财奥比中光固高科技宜通世纪云天励飞等神经网络是一种模仿人脑神经元结构和功能的数学模型，它由大量的节点（或称为“神经元”）相互连接构成。这些节点可以响应输入，并将这些输入转换成某种输出。神经网络通过学习数据中的模式来做出决策或预测。基本组成部分 1. 输入层：接收输入数据。 2. 隐藏层：由多个神经元组成，可以有多个隐藏层。 3. 输出层：产生最终的输出结果。工作机制 - 前向传播：数据从输入层经过隐藏层处理，最终到达输出层。 - 权重和偏置：每个神经元的连接都有一个权重，每个神经元还有一个偏置。这些参数在训练过程中调整。 - 激活函数：决定神经元是否应该被激活的函数，常见的有ReLU、sigmoid、tanh等。训练过程 - 监督学习：使用带有标签的数据来训练网络，通过比较预测输出和实际输出来调整权重和偏置。 - 反向传播：计算损失函数（如均方误差）关于权重的梯度，并更新权重以减少预测误差。应用领域 - 图像识别：识别图像中的对象。 - 自然语言处理：理解和生成语言。 - 游戏：用于训练AI玩游戏。 - 医疗诊断：分析医疗图像和数据。神经网络是机器学习和深度学习领域的核心技术之一，它们能够处理复杂的数据模式，并在许多领域展现出强大的能力

如果能重来，我要背彭兰！𐟓š 在新传考研圈子里，流传着这样一句话：“如果能重来，我要背彭兰！”这句话可不是随便说说的，彭兰老师的论文近年来可是考点满满啊！下面就给大家分享一些彭兰老师论文中的精华内容。老年传播：破除三大壁垒 𐟑𔊥𝭥…𐨀师认为，老年传播的关键在于破除三大壁垒：渠道之壁：要在老年群体和优质内容之间建立更多的通道。内容之壁：打破老年内容等于健康养生内容的刻板印象。文化之壁：为老年人解读各种时髦的网言网语。算法的囚徒困境 𐟕𘯸 算法给我们带来了哪些囚徒困境呢？彭兰老师列举了以下几点：影响人的决策：算法可能会左右我们的选择。左右消费：算法会影响我们的消费行为。禁锢社会位置：算法可能会让我们陷入某种固定的社会位置。劳动者变成“永动机”：算法让劳动者永远在忙碌中。算法渗透社会生活的表现 𐟌 算法已经渗透到我们生活的方方面面：信息获取：推荐算法成为信息环境建构的重要力量。日常生活：价格算法影响着人们购买商品的价位。经济发展：算法推动了共享经济等新经济模式发展。认知与决策：在算法辅助甚至主导下完成。信息茧房与破茧路径 𐟐› 信息茧房是指我们只接触自己感兴趣的信息，从而形成了一个封闭的信息环境。彭兰老师提出了破茧的路径：算法优化：改进算法，让信息推荐更精准。平台优化：平台要承担起社会责任，提供多样化的信息。信息供给侧改进：提供更多样、平衡的内容生态。个体媒介素养提升：提升我们的媒介素养，学会理性思考。知识付费的路径 𐟒ኧŸ娯†付费已经成为一种趋势，彭兰老师认为：平台：从贩卖焦虑到培育市场。知识变现：生产与消费要素的双向驱动。知识产品扩张：从碎片知识向系统知识扩张，从纯知识产品向复合型产品扩张。社群经济的基本动力 𐟑劧侧𞤧𛏦𕎦˜歷‡通过社群的力量来推动经济发展。彭兰老师认为：利益驱动：集体利益与个体需求的双重满足。关系驱动：社群社会资本的生产。文化驱动：社群纽带的强化。这些内容只是彭兰老师论文中的冰山一角，如果真的能重来，我一定要好好背她的论文！𐟓–

yolov8改进写一篇关于YOLOv8改进的硕士论文其实并不难，只要你找准方向和任务。比如，你可以选择一个特定的应用场景，比如菜品检测、车辆检测等等。然后，你需要标注数据集，加入一些注意力机制做实验，最后再搞个系统平台，这样一篇论文就差不多了。关键在于，你用YOLOV8也好，其他方法也罢，都只是手段。最重要的是你要解决目标检测中的什么问题？找出来这个问题，研究就有意义了，论文也就有了核心内容。改进YOLOv8算法的意义 𐟚€ 首先，改进的YOLOv8算法可以提高油气管道设备泄露检测的准确性。传统的YOLO算法在处理小目标和密集目标时，容易出现漏检和误检。而引入D-LKA-Attention后，改进的算法可以更好地适应不同大小和形状的目标，提高检测的准确性。其次，改进的YOLOv8算法还能提高检测效率。油气管道设备泄露检测需要实时性，因此算法的速度至关重要。通过引入可变形大核注意力，改进的算法可以减少不必要的计算量，提高检测速度。泛化能力和适应性 𐟌 此外，改进的YOLOv8算法还具有较强的泛化能力和适应性。油气管道设备泄露检测场景复杂多变，目标的大小和形状各异，传统的目标检测算法往往难以适应。而引入可变形大核注意力后，改进的算法可以自适应地调整感受野的大小和形状，更好地适应不同场景下的目标检测需求。总结 𐟓 综上所述，改进的YOLOv8算法融合可变形大核注意力D-LKA-Attention的油气管道设备泄露检测系统具有重要的现实意义。它可以提高油气管道设备泄露检测的准确性和效率，具有较强的泛化能力和适应性，对保障人们的生命财产安全具有重要的意义。所以，如果你打算写一篇关于YOLOv8改进的论文，不妨从这些方面入手，相信一定能写出一篇有意义的论文！

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