计算机视觉中文期刊直播_期刊查询入口(2024年12月全新视觉)
计算机视觉与深度学习:故障诊断与目标检测 检测、异常检测、迁移学习、故障诊断、图像分类、姿态估计、关键点检测、网络设计、实验复现、深度网络模型创新等领域的研究与开发。 论文发表:SCI-2、SCI-3、CCF-B、中文核心、EI等期刊会议论文。 研究方向:计算机视觉、机器学习、深度学习。 ️ 算法调试与改进: YOLOv3/YOLOv4/YOLOv5/YOLOv6/YOLOv7/YOLOv8/YOLOv9/YOLOX Faster RCNN DETR CenterNet 热力图可视化 小目标检测 行人检测 车辆检测 渣土车检测 绝缘子(红外)检测 烟火检测 林火监测 红外目标检测 白细胞检测 目标跟踪 实例分割 旋转目标检测 (工地)扬沙扬尘检测 𗥤𘚥诼 工业图像异常检测 工业机器故障诊断 工业产品表面瑕疵检测 迁移学习: 迁移学习目标检测 迁移学习故障诊断 实验流程与写作指导: 完整的实验流程指导:分析性实验、效果可视化、Python绘图等。 完整的写作指导:开题、摘要、引言、方法、实验等。 젥 里叶卷积、matlab目标检测、yolov8训练部署、汽车CAN总线异常检测、持续学习毕设指导、课堂行为检测、传统机器学习人脸检测、haar、hog、svm、坐标轴下降法、haar traincascade目标检测、matlab-faster rcnn目标检测、粗糙集分类、movielens用户评价预测、决策树、随机森林、梯度提升树、maskrcnn姿态估计(人体关键点检测)、白细胞分类、2D 3D姿态估计与可视化、空调外机热力图异常检测。
北航软件学院导师盛律:深度学习专家 当年差点选了盛律教授,他是浙大本科毕业的,论文已经发表了不止20篇,具体数量还没更新。你可以在他的GitHub主页上找到更多详细信息。 盛律教授是北航软件学院的“卓越百人”副教授,同时也是博士生导师。他在2016年博士毕业于香港中文大学电子工程学系。主要研究方向包括深度学习、计算机视觉、图像和视频处理等。 在科研成果方面,盛律教授在计算机视觉、图像和视频处理等领域发表了多篇国际重要期刊(如IEEE T-PAMI、T-IP和T-MM等)和会议论文(如CVPR、ICCV、ECCV和ACM-MM等)。具体信息可以参考Google Scholar上的链接:。 如果你对盛律教授的研究方向感兴趣,可以进一步了解他的个人主页:。
多模态学习论文推荐:高质量期刊不容错过! 大家好!今天我要给大家介绍一本非常棒的多模态学习计算机1区SCI期刊! 高质量期刊推荐 多模态学习是一种利用多种感知模态(如视觉、听觉、语言等)进行学习和建模的方法。这些感知模态可以独立,也可以相互关联。多模态学习的目标是通过组合和协同利用不同感知模态的信息,提高模型的性能和鲁棒性。 多模态学习在计算机视觉、自然语言处理、智能系统等领域有着广泛的应用。例如,图像与文本的关联分析、视频与语音的情感识别等。它的发展不仅使模型能够更好地理解和处理多模态数据,还推动了跨领域信息的集成和交互。 这本期刊的质量非常高,门槛相对较低,影响因子呈平稳上升的状态。对于计算机方向的本科生想要保研、硕博生想要毕业、硕士生想要申博的人来说,这都是一个非常好的选择! 希望这篇推荐能对大家有所帮助,赶紧去看看吧!
高质量计算机视觉期刊推荐,轻松发表! 大家好!今天给大家推荐一本在计算机视觉领域非常适合发表的1区SCI期刊!高质量[赞R]沾边就收 计算机视觉是一个研究如何让计算机系统理解和解释图像或视频数据的领域。它涉及图像处理、模式识别、机器学习和计算机图形学等多个学科的交叉。计算机视觉的目标是通过计算机算法和技术实现对图像和视频中的内容进行自动分析和理解。 这本期刊质量非常高,门槛相对较低,影响因子呈平稳上升的状态,含金量很高。对于计算机方向本科想要保研的、硕博想要毕业的、硕士想要申博的都是非常好的选择哦!
人工智能科学与工程综合影响因子 大家好!今天为大家整理了10本人工智能领域的顶级期刊,供大家参考 ⭕️《IEEE INTELLIGENT SYSTEMS》 刊名:《IEEE智能系统》 分区及IF:1区,6.4 审稿周期:12周 中科院分区:3区 出版周期:双月刊 非OA ⭕️《Natural Computing》 刊名:《自然计算》 分区及IF:3区,2.1 审稿周期:6-12周 中科院分区:4区 出版周期:季刊 非OA ⭕️《Neural Network World》 刊名:《神经网络世界》 分区及IF:4区,0.8 审稿周期:12周 中科院分区:4区 出版周期:双月刊 非OA ⭕️《IET Computer Vision》 刊名:《计算机视觉》 分区及IF:4区,1.7 审稿周期:12周 中科院分区:4区 出版周期:双月刊 非OA ⭕️《Traitement du Signal》 刊名:《信号处理》 分区及IF:3区,1.9 审稿周期:12周 中科院分区:4区 出版周期:双月刊 非OA ⭕️《APPLIED INTELLIGENCE》 刊名:《应用智能》 分区及IF:2区,5.3 审稿周期:4-8周 中科院分区:2区 出版周期:月刊 非OA ⭕️《JOURNAL OF HEURISTICS》 刊名:《启发法杂志》 分区及IF:1区,2.7 审稿周期:12周 中科院分区:4区 出版周期:双月刊 非OA ⭕️《Applied Ontology》 刊名:《应用本体论》 分区及IF:3区,1.0 审稿周期:12周 中科院分区:4区 出版周期:季刊 非OA ⭕️《AICOMMUNICATIONS》 刊名:《人工智能通信》 分区及IF:4区,0.8 审稿周期:3个月 中科院分区:4区 出版周期:双月刊 非OA ⭕️《EVOLUTIONARY COMPUTATION》 刊名:《进化计算》 分区及IF:1区,6.8 审稿周期:3个月 中科院分区:3区 出版周期:季刊 非OA
周晓巍:计算机视觉领域的佼佼者 大家好,第二期来啦!今天要给大家介绍的是周晓巍老师,他是浙江大学“百人计划”研究员,同时也是博士生导师。周晓巍老师本科毕业于浙江大学,之后在香港科技大学拿到了博士学位,2014年到2017年期间,他在宾夕法尼亚大学的GRASP机器人实验室做博士后研究。2017年,他入选了国家级青年项目,并回到了浙江大学。 周晓巍老师的主要研究方向是计算机视觉,以及它在混合现实和机器人等领域的应用。他的研究工作多次在计算机视觉的顶级会议上获得口头报告的机会,接收率低于5%,这可是相当了不起的成就哦!周晓巍老师还担任了计算机视觉顶级期刊《International Journal of Computer Vision》的编委,以及顶级会议CVPR21和ICCV21的领域主席。 周晓巍老师的科研成果不仅在学术界有着广泛的影响,也在工业界有着重要的应用价值。他的工作为计算机视觉领域的发展做出了重要贡献,值得我们学习和借鉴。
⧴⨙拟现实技术的考研方向 력京邮电大学在虚拟现实技术方面有着强大的师资力量,为考研学子提供了丰富的选择。以下是几位在虚拟现实领域颇具影响力的导师介绍: 袀력䥅诼博士,教授,硕士生导师,毕业于北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室。他的研究方向包括数字媒体内容、VR&AR交互仿真、游戏娱乐、3D计算机视觉等。张教授主持了多项国家、教育部和北京市的科研项目,并在国内外知名期刊和会议上发表了多篇学术文章。 颀렦铁萌,博士、副教授、硕士生导师,中国图象图形学学会-可视化与可视分析专委会常务委员。她的研究方向包括大数据可视化与交互计算、沉浸用户界面(VR/MR)、自然手势交互等。李副教授主持了多项国家级和校级课题,并在数据可视化与人机交互领域发表了多篇学术论文。 袀련𐭥,副教授,长期从事运用互联网HTML5、VR、AR、MR、人工智能等现代科技手段开展文化遗产活化和传播交流推广。他的研究方向包括人工智能技术与应用、互联网大数据、互联网VR产品设计与开发等。谭副教授主持了多项国家级和省部级项目,并在国内外重要期刊和会议上发表了多篇学术论文。 颀력美玉,副教授,设计系党支部书记兼教研中心副主任。她的研究方向包括可用性测试与交互研究,以及CAD、三维模型、虚拟现实交互研究等。吕教授主持了多项企业合作项目和国家与省部级项目,并在交互设计领域取得了显著成果。 袀렧楠,副教授,博士,硕士生导师。他的研究方向包括扩展现实应用设计与开发、扩展现实艺术与传播、数字媒体理论与实践等。王副教授著有国内首部VR影像叙事专著《深度沉浸阈VR电影叙事:事件ⷥⷥ》,并在CSSCI期刊上发表了多篇论文。 这些导师在虚拟现实技术领域有着深厚的学术背景和丰富的研究经验,为考研学子提供了宝贵的学术资源和指导。
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如何高效阅读科研论文?实用技巧分享 深夜了,我的机器学习模型还在训练中! 趁着等待的时间,来聊聊如何高效阅读科研论文吧! 如何找到好论文? 直接搜索?别急!虽然百度和Google很方便,但也要小心陷阱。有些搜索结果可能根本没发表过! 用Google Scholar。这个工具可以显示论文的引用次数,这对了解论文的权威性非常有帮助。 顺着参考文献找。一篇好文章引用的文献通常也不会差。 顺着作者找。发现一篇好文章后,别忘了查查作者的其它作品。领域内的领头人物的研究往往不止一篇。 关注会议和期刊。比如计算机视觉领域的顶会,文章质量通常很高。 如何高效阅读论文? 只读精品。读论文不在于数量,而在于质量。把数量转化为质量! 跳读背景介绍。背景和相关工作部分可以快速浏览,真正需要精读的是实验方法和结论。 好的论文能引领一个时代。向所有科研工作者致敬!
南洋理工大学生物感知CV与机器人全奖招募 颀 博士生招募: 我们正在寻找对生物感知、计算机视觉和机器人学充满好奇的博士生。 要求:拥有扎实的AI编程和硬件基础,具备成熟稳定的性格,敢于挑战,有爱心,有忍耐力,包容合作。 研究经验:拥有扎实的研究经验和项目经验,发表过顶会顶刊论文,有公司实习经验者优先。 英语水平:英语水平过关。 奖学金:博士生将提供丰厚的全额奖学金。 袀 博士后招募: 我们欢迎在人工智能相关专业拥有博士学位的博士后申请者。 要求:拥有丰富的研究经验,在相关会议和期刊上发表过研究成果。 项目管理和领导力:具备项目管理和预算管理经验,有撰写研究项目的经验。 沟通能力:具备相互尊重的沟通能力和团队合作精神。 颀槔/实习/研究助理招募: 我们同时招募访问学生、实习生和研究助理,更多详细信息请查看图片。 研究亮点: 神经形态传感器的视觉 基于新型传感器(如360度相机、量子传感器)的智能及应用 基于生物启发的人工智能(computational and applied intelligence) 神经形态多模态(感知和空间理解)人工智能 传感器融合与感知、空间(3D)智能的结合 基于生物启发的多模态大模型的人机交互和机器具身智能 生物启发的多模态模型应用(老人辅助、教育,物联网等) 력ꌥ𛋧BioRAI Lab与南洋理工大学的先进机器人技术创新中心和物联网中心紧密合作,致力于通过跨学科的研究方法解决复杂的感知与智能系统问题。实验室注重培养学生的思考及研究思维,提供丰富的指导和成长机会。 砧𗦖: 感兴趣的同学请发送简历、研究计划以及代表作等至Addison的邮箱。 期待您的加入,共同探索智能系统的未来!
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