肺癌死亡率高，传统 CT 图像分析存缺陷。研究人员开展基于定制卷积神经网络（CNN）结合可解释人工智能（XAI）技术的肺癌检测研究。模型总体准确率达 93.06%，该成果有助于提高早期肺癌检测准确率，改善患者预后。

本研究运用多源数据，借助CNN-LSTM-Attention的混合模型，对国债ETF价格涨跌的二分类问题进行预测，并通过系统的数据处理与特征工程，深入比较该 ...

模型对比：与其他深度学习模型相比，BrainNeXt 及其基于补丁的 FE 方法表现优异。例如，在与 12 种其他 CNN 模型的比较中，BrainNeXt-based FE 方法获得了最高的分类准确率 99.73%。 研究结论和讨论部分表明，BrainNeXt 模型能利用修改后的 ConvNeXt 结构和层间连接功能提取 ...

本文介绍了 FoundationStereo，一种用于立体深度估计的基础模型，旨在实现强大的零样本泛化能力。通过构建大规模（100 ...

CNN，即一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。怎么理解 CNN 的全流程？这篇文章里，作者对 CNN 的模型结构和每一层的具体步骤等 ...

随着OpenAI的ChatGPT、豆包、Kimi以及DeepSeek、Manus等多种通用大模型的陆续推出，AI技术被推向了一个新的高度。针对大模型在工业检测中的应用，李嘉悦指出，目前存在两种相对对立的看法：一种保守观点认为，大模型难以满足工业场景中对严苛准确性的要求；而另一种则持激进态度，认为大模型的强大能力很快将能够自动接入工厂，实现自动化质检。

李嘉悦的精彩演讲无疑为与会者提供了深刻的工业视觉与AI检测领域的前瞻视角。随着大模型时代的到来，阿丘科技正在引领工业视觉变革的浪潮，在未来的市场竞争中占据更为有利的position。这不仅是对技术的颠覆，更是对整个行业生态的重塑，令人期待无比。通过大模型与小模型的紧密结合，相信未来的工业检测将更加高效、精准，成为智能制造的重要基石。 返回搜狐，查看更多 ...

根据数毛社最新对比测试，FSR 4 在多个场景下表现出色，尤其是在静止或低速物体细节处理上超越了英伟达旧版 CNN 模型。 IT之家注：FSR 4 是 AMD 首款 ...