AI大模型在健康睡眠监测中的深度融合与实践案例

在这里插入图片描述

文章目录

    • 1. 应用方案
    • 2. 技术实现
      • 2.1 数据采集与预处理
      • 2.2 构建与训练模型
      • 2.3 个性化建议生成
    • 3. 优化策略
    • 4. 应用示例：多模态数据融合与实时监测
      • 4.1 数据采集
      • 4.2 实时监测与反馈
    • 5. 深入分析模型选择和优化
      • 5.1 LSTM模型的优势和优化策略
      • 5.2 CNN模型的优势和优化策略
      • 5.3 Transformer模型的优势和优化策略
    • 6. 数据隐私与安全策略
    • 7. 深入探讨未来发展方向
      • 7.1. 多模态数据融合
      • 7.2. 自适应学习
      • 7.3. 跨平台集成
    • 8. 深度学习模型优化
    • 9. 总结

随着穿戴设备的普及和AI技术的发展，利用AI大模型在睡眠监测中的应用成为可能。这种深度融合应用能够提供更准确、更个性化的睡眠分析与建议，帮助用户更好地管理睡眠健康。以下是AI大模型在穿戴设备睡眠监测中的应用方案、技术实现和优化策略。

1. 应用方案

  1. 多模态数据融合：

    • 生理数据：心率、呼吸率、体温等。
    • 环境数据：光照、噪音、温度等。
    • 行为数据：运动数据、睡眠姿势等。

  2. 高级数据分析：

    • 睡眠阶段分类：利用深度学习模型对数据进行分析，分类出浅睡、深睡、REM睡眠等阶段。
    • 异常检测：检测睡眠呼吸暂停、失眠等异常情况。

  3. 个性化建议：

    • 基于用户的历史数据和模型分析结果，提供个性化的睡眠改善建议。

  4. 实时监测与反馈：

    • 实时监测用户睡眠状态，及时提供反馈和建议。

2. 技术实现

2.1 数据采集与预处理

首先，需要从穿戴设备中获取各类数据，并进行预处理。

import numpy as np
import pandas as pd

# 模拟数据采集
heart_rate_data = np.random.normal(60, 5, 1000)
respiration_rate_data = np.random.normal(16, 2, 1000)
temperature_data = np.random.normal(36.5, 0.5, 1000)
movement_data = np.random.normal(0, 1, 1000)  # 假设为运动强度数据

# 创建DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'heart_rate': heart_rate_data,
    'respiration_rate': respiration_rate_data,
    'temperature': temperature_data,
    'movement': movement_data
})

# 数据预处理
def preprocess_data(data):
    # 归一化处理
    data_normalized = (data - data.mean()) / data.std()
    return data_normalized

data_preprocessed = preprocess_data(data)

2.2 构建与训练模型

利用深度学习模型（如LSTM）对预处理后的数据进行训练，识别睡眠阶段。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, Dropout

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, return_sequences=True, input_shape=(None, 4)))  # 输入为4维数据
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(64, return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))  # 输出为3类：浅睡、深睡、REM

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 模拟训练数据
X_train = np.expand_dims(data_preprocessed.values, axis=0)
y_train = np.random.randint(0, 3, (1, 1000))  # 假设标签数据

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

2.3 个性化建议生成

根据模型输出的睡眠阶段和用户历史数据，生成个性化的睡眠建议。

def generate_sleep_advice(sleep_data):
    # 分析睡眠数据
    deep_sleep_ratio = np.sum(sleep_data == 1) / len(sleep_data)
    rem_sleep_ratio = np.sum(sleep_data == 2) / len(sleep_data)

    advice = "您的睡眠分析结果如下：\n"
    advice += f"深睡比例: {deep_sleep_ratio:.2f}\n"
    advice += f"REM睡眠比例: {rem_sleep_ratio:.2f}\n"

    if deep_sleep_ratio < 0.2:
        advice += "建议增加深睡时间，保持规律的作息，避免在睡前使用电子设备。\n"
    if rem_sleep_ratio < 0.2:
        advice += "建议改善睡眠质量，尝试放松训练，如冥想或听轻音乐。\n"

    return advice

# 模拟生成睡眠阶段数据
predicted_sleep_stages = model.predict(X_train)[0]
advice = generate_sleep_advice(predicted_sleep_stages)
print(advice)

3. 优化策略

  1. 模型优化与压缩：

    • 使用模型量化和剪枝技术，减少模型的计算量和内存占用，以适应穿戴设备的资源限制。

  2. 个性化与自适应学习：

    • 根据用户的历史数据和反馈，不断调整和优化模型，提高个性化分析的准确性。

  3. 实时性与延迟优化：

    • 通过边缘计算和高效的数据处理技术，减少数据传输和处理的延迟，提升实时监测的效果。

  4. 数据隐私与安全：

    • 采用数据加密和隐私保护技术，确保用户数据的安全性和隐私性。

4. 应用示例：多模态数据融合与实时监测

4.1 数据采集

# 模拟实时数据采集
def collect_real_time_data():
    heart_rate = np.random.normal(60, 5)
    respiration_rate = np.random.normal(16, 2)
    temperature = np.random.normal(36.5, 0.5)
    movement = np.random.normal(0, 1)
    return np.array([heart_rate, respiration_rate, temperature, movement])

# 模拟实时数据采集
real_time_data = collect_real_time_data()
print("实时数据采集:", real_time_data)

4.2 实时监测与反馈

# 实时监测和睡眠阶段预测
def real_time_sleep_monitor(model):
    data_window = []

    while True:
        new_data = collect_real_time_data()
        data_window.append(new_data)
        if len(data_window) > 100:
            data_window.pop(0)  # 保持固定窗口大小

        if len(data_window) == 100:
            data_window_array = np.expand_dims(np.array(data_window), axis=0)
            sleep_stage = model.predict(data_window_array)
            print(f"当前睡眠阶段: {np.argmax(sleep_stage)}")

            # 提供实时反馈
            if np.argmax(sleep_stage) == 2:  # 假设2代表深睡
                print("进入深睡状态，请保持安静环境。")
            elif np.argmax(sleep_stage) == 0:  # 假设0代表浅睡
                print("浅睡状态，建议放松。")
        
        time.sleep(1)  # 模拟每秒采集一次数据

# 启动实时监测
# real_time_sleep_monitor(model)

5. 深入分析模型选择和优化

5.1 LSTM模型的优势和优化策略

优势：

  • LSTM擅长处理时间序列数据，能够记住长期依赖关系，适合用于分析连续的生理数据，如心率和呼吸率。
  • 在睡眠监测中，LSTM能够准确捕捉不同睡眠阶段的特征。

优化策略：

  • 减小模型大小：通过剪枝和量化技术减少模型参数数量，减小模型大小，适应穿戴设备的计算资源限制。
  • 改进架构：采用双向LSTM（BiLSTM）或多层LSTM结构，提升模型的表达能力和准确性。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, Dropout, Bidirectional

def build_optimized_lstm_model(input_shape):
    model = Sequential()
    model.add(Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True), input_shape=input_shape))
    model.add(Dropout(0.2))
    model.add(Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=False)))
    model.add(Dropout(0.2))
    model.add(Dense(3, activation='softmax'))

    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model

input_shape = (None, 4)  # 4个特征：心率、呼吸率、体温、运动
optimized_model = build_optimized_lstm_model(input_shape)

5.2 CNN模型的优势和优化策略

优势：

  • CNN能够高效地提取局部特征，适用于检测睡眠数据中的特定模式，如呼吸暂停和心率变化。
  • CNN的参数共享机制减少了模型参数量，提升计算效率。

优化策略：

  • 卷积核优化：通过实验选择最优的卷积核大小和池化策略，提高特征提取能力。
  • 深层网络：构建更深的卷积网络（如ResNet、DenseNet），提升模型的表达能力和准确性。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense

def build_optimized_cnn_model(input_shape):
    model = Sequential()
    model.add(Conv1D(64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=input_shape))
    model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
    model.add(Conv1D(128, kernel_size=3, activation='relu'))
    model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(128, activation='relu'))
    model.add(Dense(3, activation='softmax'))

    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model

input_shape = (100, 4)  # 100个时间步，4个特征
optimized_cnn_model = build_optimized_cnn_model(input_shape)

5.3 Transformer模型的优势和优化策略

优势：

  • Transformer模型擅长捕捉长时间序列中的复杂依赖关系，适用于分析多模态生理数据。
  • 多头注意力机制能够同时关注不同时间步的特征，提高模型的表达能力。

优化策略：

  • 多头注意力机制优化：调整注意力头的数量和尺寸，找到最佳配置，提升模型性能。
  • 层次优化：通过实验选择最优的Transformer层数和平行化策略，提高模型的效率和准确性。
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, MultiHeadAttention, LayerNormalization, Dropout

def build_optimized_transformer_model(input_shape, num_heads=4, ff_dim=64):
    inputs = Input(shape=input_shape)
    attention_output = MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=ff_dim)(inputs, inputs)
    attention_output = LayerNormalization(epsilon=1e-6)(attention_output)
    ffn_output = Dense(ff_dim, activation='relu')(attention_output)
    ffn_output = Dense(input_shape[-1])(ffn_output)
    outputs = LayerNormalization(epsilon=1e-6)(ffn_output)
    model = Model(inputs, outputs)
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['accuracy'])
    return model

input_shape = (100, 4)
optimized_transformer_model = build_optimized_transformer_model(input_shape)

6. 数据隐私与安全策略

在使用穿戴设备监测用户睡眠数据时，确保数据的隐私与安全至关重要。以下是一些关键策略：

  1. 数据加密：在数据传输和存储过程中，使用加密技术保护数据安全。
from cryptography.fernet import Fernet

# 生成密钥
key = Fernet.generate_key()
cipher_suite = Fernet(key)

# 加密数据
data = b"Sensitive user data"
encrypted_data = cipher_suite.encrypt(data)

# 解密数据
decrypted_data = cipher_suite.decrypt(encrypted_data)
  1. 数据匿名化：在数据处理和分析过程中，去除或模糊化用户身份信息，保护用户隐私。
import pandas as pd

# 模拟用户数据
data = pd.DataFrame({
    'user_id': ['user1', 'user2', 'user3'],
    'heart_rate': [70, 65, 80],
    'sleep_stage': ['deep', 'light', 'REM']
})

# 匿名化处理
data['user_id'] = data['user_id'].apply(lambda x: 'user_' + str(hash(x)))
print(data)
  1. 访问控制：限制对数据的访问权限，确保只有授权人员和系统能够访问用户数据。
from flask import Flask, request, jsonify
from functools import wraps

app = Flask(__name__)

# 模拟用户数据存储
user_data = {
    'user_1': {'heart_rate': 70, 'sleep_stage': 'deep'},
    'user_2': {'heart_rate': 65, 'sleep_stage': 'light'}
}

# 模拟访问控制
def requires_auth(f):
    @wraps(f)
    def decorated(*args, **kwargs):
        auth = request.headers.get('Authorization')
        if auth != 'Bearer secret-token':
            return jsonify({"message": "Unauthorized"}), 403
        return f(*args, **kwargs)
    return decorated

@app.route('/api/data', methods=['GET'])
@requires_auth
def get_data():
    user_id = request.args.get('user_id')
    return jsonify(user_data.get(user_id, {"message": "User not found"}))

if __name__ == '__main__':
    app.run()

7. 深入探讨未来发展方向

7.1. 多模态数据融合

现状与挑战：
当前的穿戴设备主要依赖心率、呼吸率、体温和运动数据进行睡眠监测。虽然这些数据已经能够提供较为全面的睡眠分析，但仍存在一些局限，如对睡眠环境的考虑不足、对其他生理信号（如脑电波）的利用较少。

未来发展：
未来的穿戴设备可以通过集成更多类型的传感器，实现多模态数据融合。这不仅包括更多的生理数据（如皮肤电反应、血氧饱和度），还可以包含环境数据（如噪音、光照、温度）和行为数据（如作息时间、日常活动）。通过这些数据的综合分析，能够更准确地判断用户的睡眠质量，并提供更加个性化的建议。

示例：

# 模拟多模态数据采集
def collect_multimodal_data():
    heart_rate = np.random.normal(60, 5)
    respiration_rate = np.random.normal(16, 2)
    temperature = np.random.normal(36.5, 0.5)
    movement = np.random.normal(0, 1)
    skin_conductance = np.random.normal(5, 1)  # 皮肤电反应
    blood_oxygen = np.random.normal(98, 1)  # 血氧饱和度
    noise_level = np.random.normal(30, 5)  # 噪音水平
    return np.array([heart_rate, respiration_rate, temperature, movement, skin_conductance, blood_oxygen, noise_level])

# 模拟数据采集
multimodal_data = collect_multimodal_data()
print("多模态数据采集:", multimodal_data)

7.2. 自适应学习

现状与挑战：
目前的模型通常基于固定的数据集进行训练，模型更新和优化需要重新训练并部署。用户的个体差异和动态变化难以实时反映到模型中。

未来发展：
通过自适应学习，可以实现模型的持续优化和个性化调整。自适应学习包括在线学习和增量学习，能够在接收到新的数据和用户反馈后，自动调整模型参数，提升模型的准确性和个性化程度。

示例：

from sklearn.linear_model import SGDClassifier
import numpy as np

# 模拟数据
X_train = np.random.rand(100, 7)  # 7个特征
y_train = np.random.randint(0, 3, 100)  # 3个睡眠阶段

# 初始训练
model = SGDClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 模拟新的数据
X_new = np.random.rand(10, 7)
y_new = np.random.randint(0, 3, 10)

# 在线学习更新模型
model.partial_fit(X_new, y_new)

7.3. 跨平台集成

现状与挑战：
当前的穿戴设备和睡眠监测系统多为独立运行，缺乏与其他健康管理系统的集成。用户需要分别查看和管理不同平台的数据，不利于全面的健康管理。

未来发展：
通过跨平台集成，可以实现不同健康数据的互通和综合分析。例如，将睡眠数据与日常活动、饮食、心理状态等数据进行关联分析，提供更全面的健康管理服务。跨平台集成还可以实现数据的共享和协同，提高健康管理的整体效果。

示例：

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

# 模拟多平台数据
sleep_data = {
    'user_1': {'heart_rate': 70, 'sleep_stage': 'deep'},
    'user_2': {'heart_rate': 65, 'sleep_stage': 'light'}
}

activity_data = {
    'user_1': {'steps': 10000, 'calories_burned': 500},
    'user_2': {'steps': 8000, 'calories_burned': 400}
}

# 跨平台数据集成
@app.route('/api/health_data', methods=['GET'])
def get_health_data():
    user_id = request.args.get('user_id')
    if user_id in sleep_data and user_id in activity_data:
        combined_data = {**sleep_data[user_id], **activity_data[user_id]}
        return jsonify(combined_data)
    else:
        return jsonify({"message": "User not found"}), 404

if __name__ == '__main__':
    app.run()

8. 深度学习模型优化

现状与挑战：
深度学习模型通常计算量大，资源消耗高，难以在资源受限的穿戴设备上高效运行。

未来发展：
通过模型压缩、知识蒸馏等技术，减少模型的计算复杂度和存储需求。此外，使用边缘计算，将部分计算任务下放到设备端，提高实时性和响应速度。

模型压缩和知识蒸馏示例：

from tensorflow_model_optimization.sparsity import keras as sparsity
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 构建一个简单的神经网络模型
def build_model():
    model = Sequential([
        Dense(128, activation='relu', input_shape=(7,)),
        Dense(64, activation='relu'),
        Dense(3, activation='softmax')
    ])
    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model

model = build_model()

# 使用模型剪枝技术
pruning_schedule = sparsity.PolynomialDecay(initial_sparsity=0.30, final_sparsity=0.70, begin_step=1000, end_step=2000)
model_for_pruning = sparsity.prune_low_magnitude(model, pruning_schedule=pruning_schedule)

model_for_pruning.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model_for_pruning.summary()

9. 总结

1、通过AI大模型与穿戴设备的深度融合，可以实现更加智能和个性化的睡眠监测与管理。多模态数据融合、实时监测与反馈、个性化建议生成等技术的应用，能够帮助用户更好地理解和改善自己的睡眠质量。未来，随着技术的不断进步，这种智能化的睡眠监测系统将会越来越普及，为用户提供更全面的健康管理服务。

2、通过详细分析AI大模型在穿戴设备睡眠监测中的技术架构、模型选择、数据处理、实时性要求和隐私保护，可以更好地理解其深度融合应用。选择适合的模型并进行优化，确保数据隐私和安全，是实现智能化睡眠监测系统的关键。未来，随着技术的不断进步，这种智能化的睡眠监测系统将会越来越普及，为用户提供更全面和个性化的健康管理服务。

3、AI大模型在穿戴设备睡眠监测中的深度融合应用，是通过多模态数据融合、自适应学习、跨平台集成以及模型优化等多种技术的综合应用，来实现更加智能和个性化的睡眠管理。未来，随着技术的不断进步和数据的积累，这种智能化的睡眠监测系统将会越来越普及，为用户提供更全面、更科学的健康管理服务。

欢迎点赞|关注|收藏|评论，您的肯定是我创作的动力

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mfbz.cn/a/695127.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

[ROS 系列学习教程] 建模与仿真 - ros_control 介绍

[ROS 系列学习教程] 建模与仿真 - ros_control 介绍

ROS 系列学习教程(总目录) 本文目录 一、ros_control 架构1.1 hardware_interface1.2 combined_robot_hw1.3 controller_interface1.4 controller_manager1.5 controller_manager_msgs1.6 joint_limits_interface1.7 transmission_interface1.8 realtime_tools 二、ros_control…
阅读更多...
Linux | buildrootfs 添加mkfs.ext3/mkfs.ext4 支持

Linux | buildrootfs 添加mkfs.ext3/mkfs.ext4 支持

因个人需要&#xff0c;mkfs.ext3 但是项目中还没有这个命令 所以琢磨了半天 这里将其小记一下 在buildrootfsz中&#xff0c;需要将e2fsprogs 勾选上然后重新编译就好了 make menuconfig Target packages-> Filesystem and flash utilities-> e2fsprogs
阅读更多...
CentOS安装Node.js以及JSDOM跳坑记

CentOS安装Node.js以及JSDOM跳坑记

笔者在一台 CentOS 7.9 的服务器上使用常规的安装命令&#xff1a;sudo yum install node 来安装 Node.js&#xff0c;到最后系统提示&#xff1a; Error: Package: 2:nodejs-20.14.0-1nodesource.x86_64 (nodesource-nodejs) Requires: libstdc.so.6(GLIBCXX_3.4.20)(64bit) …
阅读更多...
任务调度选择之PowerJob 和 Snail Job

任务调度选择之PowerJob 和 Snail Job

背景 最近在选择一款任务调度产品&#xff0c;找了几款产品进行调研&#xff0c;我对产品的要求是可以进行可视化、有角色权限、任务编排、支持http、接入成本低等&#xff0c;发现有有两款挺符合的PowerJob和Snail Job。 同类产品对比 Elastic-Jobxxl-jobPowerJobSnail Job…
阅读更多...
YOLOv5改进 | 注意力机制 | 在主干网络中添加SOCA模块【原理+附完整代码】

YOLOv5改进 | 注意力机制 | 在主干网络中添加SOCA模块【原理+附完整代码】

&#x1f4a1;&#x1f4a1;&#x1f4a1;本专栏所有程序均经过测试&#xff0c;可成功执行&#x1f4a1;&#x1f4a1;&#x1f4a1; 现有的基于CNN的SISR方法主要关注更宽或更深的架构设计&#xff0c;忽视了探索中间层的特征相关性&#xff0c;因此阻碍了CNN的表达能力。为…
阅读更多...
SmartEDA VS Multisim/Proteus：电子设计江湖，谁主沉浮？

SmartEDA VS Multisim/Proteus：电子设计江湖，谁主沉浮？

在电子设计的江湖里&#xff0c;SmartEDA、Multisim和Proteus无疑是几大门派&#xff0c;各自拥有独特的武功秘籍和门派特色。今天&#xff0c;我们就来一场巅峰对决&#xff0c;看看这些电子设计软件究竟谁能笑傲江湖&#xff0c;成为电子设计界的霸主&#xff01; 一、门派起…
阅读更多...
Java进阶_抽象类与方法

Java进阶_抽象类与方法

抽象类概念 在面向对象的概念中&#xff0c;所有的对象都是通过类来描绘的&#xff0c;但是反过来&#xff0c;并不是所有的类都是用来描绘对象的&#xff0c;如果一个类中没有包含足够的信息来描绘一个具体的对象&#xff0c;这样的类就是抽象类。 抽象类除了不能实例化对象之…
阅读更多...
使用Nextjs学习(学习+项目完整版本)

使用Nextjs学习(学习+项目完整版本)

创建项目 运行如下命令 npx create-next-app next-create创建项目中出现的各种提示直接走默认的就行,一直回车就行了 创建完成后进入到项目运行localhost:3000访问页面,如果和我下面页面一样就是创建项目成功了 整理项目 将app/globals.css里面的样式都删除,只留下最上面三…
阅读更多...
Git：从配置到合并冲突

Git：从配置到合并冲突

目录 1.前言 2.Git的下载与初始化配置 3.Git中新建仓库 4.Git的工作区域和文件状态 5.Git中查看操作和提交记录 6.Git中添加和提交文件 7.Git中回退提交版本 8.Git中查看版本间的差异 9.Git中删除文件 10.Git中忽略指定文件 11.Git中配置SSH密钥 12.Git中关联克隆仓库 13.Git中…
阅读更多...
核心社群营销和覆盖区域选型

核心社群营销和覆盖区域选型

目录 一、背景介绍 &#xff08;一&#xff09;核心流程 &#xff08;二&#xff09;用户进群 &#xff08;三&#xff09;内容匹配 &#xff08;四&#xff09;数据追踪 &#xff08;五&#xff09;风险管控 二、业界调研 三、聚焦群覆盖区域 &#xff08;一&#xf…
阅读更多...
【单片机毕业设计9-基于stm32c8t6的酒窖监测系统】

【单片机毕业设计9-基于stm32c8t6的酒窖监测系统】

【单片机毕业设计9-基于stm32c8t6的酒窖监测系统】 前言一、功能介绍二、硬件部分三、软件部分总结 前言 &#x1f525;这里是小殷学长&#xff0c;单片机毕业设计篇9基于stm32的酒窖监测系统 &#x1f9ff;创作不易&#xff0c;拒绝白嫖可私 一、功能介绍 -------------------…
阅读更多...
【Modelground】个人AI产品MVP迭代平台（5）——神投手（实时投篮检测游戏）

【Modelground】个人AI产品MVP迭代平台（5）——神投手（实时投篮检测游戏）

文章目录 介绍篮框识别进球算法离屏渲染总结 介绍 神投手是我开发的一款移动端web实时投篮检测游戏&#xff0c;基于Mediapipe对象检测模型&#xff0c;提供数据集&#xff0c;训练出可识别篮框的模型。利用图像处理算法&#xff0c;检测篮球进框的场景。提供了两种模式&#…
阅读更多...
计算机组成原理之指令寻址

计算机组成原理之指令寻址

一、顺序寻址 1、定长指令字结构 2、变长指令字结构 二、跳跃寻址 三、数据寻址 1、直接寻址 2、间接寻址 3、寄存器寻址 寄存器间接寻址 4、隐含寻址 5、立即寻址 6、偏移寻址 1、基址寻址 2、变址寻址 3、相对寻址
阅读更多...
机器学习周记（第四十二周：AT-LSTM）2024.6.3~2024.6.9

机器学习周记（第四十二周：AT-LSTM）2024.6.3~2024.6.9

目录 摘要Abstract一、文献阅读1. 题目2. abstract3. 网络架构3.1 LSTM3.2 注意力机制概述3.3 AT-LSTM3.4 数据预处理 4. 文献解读4.1 Introduction4.2 创新点4.3 实验过程4.3.1 训练参数4.3.2 数据集4.3.3 实验设置4.3.4 实验结果 5. 基于pytorch的transformer 摘要 本周阅读…
阅读更多...
【ArcGISPro SDK】构建多面体要素

【ArcGISPro SDK】构建多面体要素

结果展示 每个面构建顺序 代码 using ArcGIS.Core.CIM; using ArcGIS.Core.Data; using ArcGIS.Core.Geometry; using ArcGIS.Desktop.Catalog; using ArcGIS.Desktop.Core; using ArcGIS.Desktop.Editing; using ArcGIS.Desktop.Extensions; using ArcGIS.Desktop.Framework;…
阅读更多...
基于AT89C51单片机的红外防盗报警器设计

基于AT89C51单片机的红外防盗报警器设计

第一章 绪论1.1 选题背景 随着社会科学的不断进步和发展，人们生活水平得到很大的提高，对个人私有财产的保护越来越重视，因而对于防盗的措施提出了更高的要求。本设计就是为了满足现代生活防盗的需要而设计的应用于家庭、车库、仓库和保险柜等处进行防盗监控的无线防盗报警装…
阅读更多...
安装搭建java版的悟空crm遇到 网络错误请稍候再试 终极解决办法（hrm人力资源模块）

安装搭建java版的悟空crm遇到 网络错误请稍候再试 终极解决办法（hrm人力资源模块）

java版 项目目录 ├── build – webpack 配置文件 ├── config – 项目配置文件 ├── src – 源码目录 │ ├── api – axios请求接口 │ ├── assets – 静态图片资源文件 │ ├── components – 通用组件 │ ├── directives – 通用指令 │ ├── filters –…
阅读更多...
Objective-C之通过协议提供匿名对象

Objective-C之通过协议提供匿名对象

概述 通过协议提供匿名对象的设计模式&#xff0c;遵循了面向对象设计的多项重要原则&#xff1a; 接口隔离原则&#xff1a;通过定义细粒度的协议来避免实现庞大的接口。依赖倒置原则&#xff1a;高层模块依赖于抽象协议&#xff0c;而不是具体实现。里氏替换原则&#xff1…
阅读更多...
计算机网络9——无线网络和移动网络2无线个人区域网 WPAN

计算机网络9——无线网络和移动网络2无线个人区域网 WPAN

文章目录 一、蓝牙系统二、低速 WPAN三、高速 WPAN 无线个人区域网WPAN(Wireless Personal Area Network)就是在个人工作的地方把属于个人使用的电子设备(如便携式电脑、平板电脑、便携式打印机以及蜂窝电话等)用无线技术连接起来自组网络&#xff0c;不需要使用接入点AP&#…
阅读更多...
nlp学习笔记

nlp学习笔记

目录 很多入门例子 bert chinese 很多入门例子 https://github.com/lansinuote/Huggingface_Toturials bert chinese import torch import torch.nn as nn from transformers import AutoTokenizer, AutoModel, BertModel, TFBertModel, BertTokenizer# youpath = D:/bert-…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023