新质生产力时代：跨界融合与产业协同的未来趋势
政资金支持、税收优惠、产业扶持等方面，为新质生产力的发展提供了有力保障。 新质生产力在现代化产业体系中的作用 新质生产力是现代化产业体系的重要组成部分。它通过数字化、网络化等技术手段，推动产业链的深度融合和协同创新，从而提高产业的整体竞争力。同时，新质生产力还有助于培育新兴产业和未来产业，为经济增长注入新的动力。 新质生产力对国家能源体系和经济结构的影响 新质生产力的发展对国家能源体系和经济结构产生了...
机器学习——模型融合：Boosting算法
机器学习——模型融合：Boosting算法 1. Boosting核心思想 Boosting算法是一种集成学习方法，其核心思想是通过组合多个弱学习器（即准确率略高于随机猜测的学习器）来构建一个强学习器（即准确率较高的学习器）。在Boosting中，每个弱学习器都在之前学习器的基础上进行训练，以弥补前一个模型的不足，最终形成一个具有较强泛化能力的模型。 2. 基本流程 Boosting算法的基本流程如...
机器学习——模型融合：Blending算法
机器学习——模型融合：Blending算法 在机器学习领域，模型融合（Ensemble Learning）是一种强大的技术，通过结合多个模型的预测结果来提高模型性能。Blending算法是模型融合的一种常见方法，它利用一个或多个基本模型进行预测，然后使用另一个模型（元模型）将这些基本模型的预测结果结合起来。在本文中，将介绍Blending算法的核心思想、基本流程、常见的Blending方法以及其优缺...
量子城域网系列（二）：量子密钥与通信系统中各层协议融合应用
PSec可实现数据流中IP数据包的鉴权和加密。IPSec中的IKE协议负责建立安全的网络连接。IKE协议使用公钥协商的方式来建立的共享的会话密钥，用于数据加密。 QKD可以与IKE协议融合。基于QKD增强IKE协议，能够利用QKD生成的共享密钥实现IPSec载荷加解密功能，可根据安全登记需求使用分组加密算法或OTP算法。 4.QKD在数据链路层中的应用： ...
【毕业设计】基于融合BERT模型的短文本分类算法
任何疑问都可以问学长哦! 选题指导: 最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总 大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是 🎯基于融合BERT模型的短文本分类算法 设计思路 一、课题背景与意义 在当今信息爆炸的时代，短文本数据的快速增长给信息处理和文本分类带来了挑战。短文本分类是自然语言处理领域的重要任务，具有广泛的...
结合创新！多尺度特征融合+Transformer，参数和计算成本减半
通过多尺度特征融合，模型能够捕捉到不同层次的视觉细节，而Transformer的自注意力机制能够在这些不同层次的特征之间建立联系，有效地整合全局上下文信息，让模型能够应对多样化的视觉场景和变化。 这种结合策略充分利用了二者各自的优势，不仅有助于模型实现更高的识别精度和更好的泛化能力，还能提高模型的性能，因为它可以更好地利用计算资源，通过并行处理不同尺度的特征来提高计算效率。 本文分享8种多尺度特征融合...
BEV的多传感器融合方案
多模态融合 早期融合（Early Fusion）晚期融合（Late Fusion）深度融合（Deep Fusion） BEVFusion - MITBEVFusion - 阿里&北大UniTR 感知技术中相机和雷达数据融合方法的概述，这些方法分别是早期融合（Early Fusion）、晚期融合（Late Fusion）和深度融合（Deep Fusion）。 早期融合（Early Fusion） 早期...
央媒粤论|以双链深度融合牵引新质生产力加快发展
作者：胡军 陶锋习近平总书记强调，“以科技创新为引领，统筹推进传统产业升级、新兴产业壮大、未来产业培育，加强科技创新和产业创新深度融合”，“科技创新能够催生新产业、新模式、新动能，是发展新质生产力的核心要素”。这一重要论断深刻表明，围绕产业链部署创新链、创新链布局产业链，切实推动产业链创新链深度融合，是牵引新质生产力加快发展的关键抓手，更是破解发展难题、加快建设现代化产业体系的有效手段。双链分离是制约...
产业融合升级塑造消费增长点，白鹅潭黄金商业岸线布局加速成型
了解，广州市商务局联合有关区聚焦聚力高质量发展“5+2+4”商圈，通过举办系列对接会、研讨会等形式推介广州良好消费投资环境，搭建商圈高质量发展、精准链接资源的合作交流平台，催化国内外优质资源与重点商圈融合创新。“五大维度”全面跃升广州是全国五个培育建设国际消费中心城市之一，为贯彻落实广州培育建设国际消费中心城市战略部署，2023年广州出台了《广州市重点商业功能区发展规划（2020—2035年）》，提出...
YOLOv9改进策略 ：注意力机制 | 注意力机制与卷积的完美融合 | 最新移动端高效网络架构 CloFormer
oFormer 中的 AttnConv，上下文感知权重使得模型能够更好地适应输入内容。相比于局部自注意力机制，引入共享权重使得模型能够更好地处理高频信息，从而提高性能。 💡💡💡注意力机制与卷积的完美融合 AttnConv | 亲测在多个数据集能够实现涨点 改进结构图如下： 《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新： 【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【bloc...