多模态机器学习，英文全称 MultiModal Machine Learning (MMML)，旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。目前比较热门的研究方向是图像、视频、音频、语义之间的多模态学习。
本文是我的毕业设计基于TensorFlow的深度学习与研究的完结篇，在本篇推文中，我将分为三个部分去写：
分析用户对什么东西有期望，比如在疫情期间，很多人都需要使用有打卡功能的软件 这个疫情打卡就是用户的需求，根据这个你可以分析一堆东西，什么背景下，什么出现，所以人们出现什么需求，也可以根据设计格式要求去写
文章目录 1前言 2 如何选题 2.1 不要给自己挖坑 2.2 难度把控 2.3 如何命名题目 3 单片机 嵌入式 选题大全 3.1 嵌入式方向 3.2 算法方向 3.3 移动通信方向 3.4 学长作品展示 4 最后 ---- 1前言 🥇 近期不少学弟学妹询问学长关于单片机和嵌入式相关的毕设选题，学长特意写下这篇文章以作回应！ 以下是学长亲手整理的物联网相关的毕业设计选题，都是经过学长精心审核的题目，适合作为毕设，难度不高，工作量达标，对毕设有任何疑问都可以问学长哦！ 学长整理的题目标准： 相对容
近年来人工智能越来越火，好像本科毕设不搞人工智能都很丢人似的。但是普通本科生对于这个领域的了解显然很少，基本也就是做做数据搜集、数据标注、工程实现、调调参的工作。
大家好，我是鱼皮，毕业季快到了，最近不少读者朋友都完成了自己的毕业设计，也有一些同学答辩没啥底气，找我来帮他们的作品把把关。
曾在 52CV 发表 “最新图文识别技术综述”，研究领域涉及图像、语音、文本信号处理和机器人等，身处传统产业领域，致力于AI技术在工业生产中的落地开花。
面对毕设题目一堆陌生的术语，我查阅资料进行了初步探索，对毕设有了大致了解。春恋慕 李聪的博客 基于度量学习的深度哈希图像检索研究
【个人看法】 支持向量机的核心与决策树类似。但是还是有不同之处，现在多学习下支持向量机，后面用自己的算法也行。或者给出多个版本的话，可以作为几个方案去解释！
这里分享下大佬（目前就职于大疆创新）的研究生期间的成长路线。虽然说没有适合每个人的方法，因为每个人的特点和所处的环境都不一样，但有个参考总是好的，所以我在这悄悄把自己研究生三年的经历写一下，前面可能会写的详细一点，希望能对这些同学有所帮助。
2018年6月23日，养码场将会联合袋鼠云、3W举办一场关于“数据智能实践”的线下主题技术沙龙，借着这个由头，场主成功地搭上了作为讲师之一的袋鼠云高级算法专家胡丰。
同时，还是在这次会上，腾讯优图宣布和Science达成战略合作，探讨通过学术奖金、产学研交流等多种形式，整合全球科研资源，在AI前沿研究领域展开合作。
最近有人问我图像处理怎么研究，怎么入门，怎么应用，我竟一时语塞。仔细想想，自己也搞了两年图像方面的研究，做个两个创新项目，发过两篇论文，也算是有点心得，于是总结总结和大家分享，希望能对大家有所帮助。在写这篇教程之前我本想多弄点插图，让文章看起来花哨一点，后来我觉得没必要这样做，大家花时间沉下心来读读文字没什么不好，况且学术和技术本身也不是多么花哨的东西。
最近很多人问我怎么做毕业设计，这让我想起来，我当初做毕设的日子，撸代码到半夜12点。之前都是打游戏到12点，现在竟然可以写代码到12点。不过说实话，毕设的内容我还是真的自己一行一行代码写的，虽然那个时候已经找到了工作，可编码技能还有待提升，所以即便是项目已经是烂大街的那种，可我还是认真自己做的。
由图5-3分析 各个老师的毕设通过率XXX，相比往年XXXX，因此我们可以针对XXXX进行调整
人工智能在技术创新与产业落地高速发展的同时，也面临日渐突出的“人才荒”问题。 根据工业和信息化部人才交流中心编写的《人工智能产业人才发展报告（2019-2020）年》数据显示，我国人工智能产业中，有效人才缺口达 30 万，且特定技术方向和岗位上人才供需失衡比例尤为突出。 其中，计算机视觉（CV）领域岗位人才供需比为 0.09，相关人才属于极度稀缺程度。我国计算机视觉人才的严重不足可能由于研究起步晚和产业化积累不足，导致人才培养速度没有跟上产业发展需求，与求职内卷现象形成了强烈的对比。 计算机视觉（
Transformer由于其强大的建模能力，目前在计算机视觉领域占据了重要的地位。在这项工作中，作者探究了Transformer的自注意（Self-Attention）模块是否是其实现图像识别SOTA性能的关键 。为此，作者基于现有的基于MLP的视觉模型，建立了一个无注意力网络sMLPNet。
1.APAP论文链接: https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/. 可以下载到源码，就是速度慢点。
大家好，因为很多精彩的网站随着时间推移很有可能会消失在互联网上，所以我建立了这个仓库，将这些值得学习的网站离线备份下来
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 上一篇总结了常用的机器学习算法，论述了为什么需要深度学习，以及一种系统地展开deep learning的学习清单，具体请参考： 为什么要有深度学习？系统学习清单 都知道深度学习地实施一般都借助神经网络模型，因此，接下来，先看一看，神经网络模型是怎么一回事。 02 — 神经网络模型 2.1 神经网络模型组成 一般地，神经网络模型包括
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 上一篇总结了常用的机器学习算法，论述了为什么需要深度学习，以及一种系统地展开deep learning的学习清单，具体请参考： 都知道深度学习地实施一般都借助神经网络模型，因此，接下来，先看一看，神经网络模型是怎么一回事。 02 — 神经网络模型 2.1 神经网络模型组成 一般地，神经网络模型包括输入层（input layer），
今年年底，我在人民邮电出版社有一本书要出版，书名暂定为《JavaScript深度学习实战》，欢迎各位小伙伴前来围观喏！
鉴于这个毕设已经重写第三遍了，我觉得有必要写这么两篇来指导一下我自己了。 第一篇是《我是如何开发一个项目的》，从我浅薄的项目开发及带队经验总结，并以这第三次毕设作为实战指导，写好之后可以为以后做项目起一个指导作用。 第二篇是《我的毕设实战指南》，目前毕设的业务是定在了“仿12306”，不出意外不会再变了。第二篇将总结以往和这两次的失败经验，老老实实的把项目分析做好，不能再重来了呀，真的要吐了呀。。。
前端：vue入门 vue开发小程序 等 后端： java入门 springboot入门等 服务器：mysql入门 服务器简单指令 云服务器运行项目 python：推荐不温卜火 一定要看哦 一些插件的使用等
SysML简介：SysML，全名为 System and Machine Learning，其目标群体是计算机系统和机器学习的交叉研究。会议由斯坦福大学的研究人员牵头，致力于发展这两方面领域的新的交集，包括机器学习在计算机系统应用上的实践方法和设计概念，以及与实践相结合的新的机器学习方法和理论。
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今年以来，就业市场不尽如人意的形式大家有目共睹，根据一份11月15日统计局发布的就业市场数据来看，1-10月份，全国城镇调查失业率平均值为5.6%。10月份，全国城镇调查失业率为5.5%，与上月持平。16-24岁、25-59岁劳动力调查失业率分别为17.9%、4.7%，均与上月持平，仍然处于2020年以来的高位。
在做ocr项目时候，会涉及到两个部分，文字区域检测与文字图像识别。在之前的文章中有
背景 自动化测试从最早期的录制回放技术开始，逐步发展成DOM对象识别与分层自动化，以及基于POM（Page Object Model）来提高用例复用，到当前火热的基于AI技术的自动化，体现了自动化测试的发展趋势是更加智能，更加精准，更加高效。在这里我们给大家介绍两种在业界已经有广泛使用的智能自动化测试技术： 自愈（Self-Healing）技术 机器学习（Machine Learning）技术 自愈技术 1.1 什么是自愈技术 自愈（Self-Healing）技术在计算机术语中是指：一种自我修复的管理机制。
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最近有很多人问我，大数据专业有什么好的毕设项目，我就简单的回复了一下。也有直接问我要源码的....
这个项目是良月柒在逛社区时发现的，刚看到它，思绪直接被拉回了几年前，当初有同学的毕设就是停车场管理系统，关键的功能——车牌识别，连硬件都整上了，一整套流程跑下来，pretty......
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
时间过的好快，这个我自写博客以来，第二次写年度总结了。很多事情还没来的急去做，时间就过去了，本来想把年度总结放到阴历年去写，那样可能会更多做一些事情，但翻一翻去年的，是在12月31，既然要坚持，那就不再拖延了。 今年是个大事年啊，毕设、毕业、工作、当然还拥有了人生第一个Mac(虽然是mini的)，哈哈… 下面细细到来：
我们经常看到与一些网站，比如支付宝，只需要刷脸就可以登录成功。只要我们开启了刷脸支付的功能，之后就可以支付了。那么现在我们也想做一个简单的这种功能，比如说我们的毕设，我们想做一个打卡功能，每天只有刷脸才可以打卡。那么这个咋做呢？这个时候就需要OpenCV了。
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
现在社会中人工成本是非常大的，因为这种状况所以现在很多工作使用到的机器也越来越多，尽可能的减少人为操作，这样就可以减少总体的成本提升本身的竞争力，提到机器操作不得不说的就是人工智能技术，越来越多的企业开始接触以及使用人工智能技术，从而减少人工成本的支出，让机器代替人力操作，比如现在比较火热的智能识别图像识别技术，那么智能识别图像识别采用了什么原理？智能识别图像识别有哪些应用？
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
6月22日，北京智源大会举行了认知神经基础专题论坛，来自北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室的毕彦超教授、北京大学心理与认知学院的方方教授、北京师范大学心理学部的刘嘉教授、北京大学计算机系的吴思教授、中国科学院自动化研究所的余山教授分别做了报告，共同探究认知神经科学能为AI带来什么启发。
近期开题的同学越来越多，很多同学不知道怎么选题，不知道老师分配的题目应该怎么做，指导老师分享的信息不多，无从下手。
深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在许多领域都有广泛的应用。其中，图像识别是深度学习最成功的应用之一。本文将详细介绍深度学习在图像识别方面的应用。
单片机如果只是学习到做出一个毕业设计，其实还是很简单的，而且现在网上的例子那么多，找一个相似的稍微修改下就好了。那么下面说下方法：
看懂一个东西对人类来说很容易，但是对机器来说却是很难的，这个时候图像识别技术就应运而生。今天我们就为大家揭秘图像识别技术原理，告诉你机器如何利用卷积神经网络进行图像识别，从而“看见”这个世界。
如标题，这个问题是群里的一个小伙伴问的，当时我在逛街，不能仔细的回答它。就只好等回到家之后，静下心来，认真的写篇文章来回答这个问题，一篇文章写下来，可以很全面的回答，
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这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线，让图像识别又一次进入人们的视线，我国图像识别技术在全世界都排在前列。
随着技术进入成熟期，在最容易实现落地的B端市场，图像识别正逐渐扩大自己的市场。 近日，美国权威杂志《MIT科技评论》（MIT Technology Review）公布了2017年度全球十大突破技术，其中属于AI范畴有三项技术，分别是强化学习、自动驾驶货车和刷脸支付。 其中，值得我们注意的是，虽然同属于2017年的突破性技术，但在距离进入成熟期的时间上，相对于强化学习和自动驾驶货车的还需要1-2年和5-10年时间，刷脸支付技术现在就已经进入了这一阶段。 根据平安证券发布的《通信行业人工智能图像识别专题报告》显
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