Robotica şi sistemele inteligente
1145 articles
- Aplicarea de color space Transformations: Teorie și sfaturi practice pentru o mai bună segmentare
- Dezvoltarea unui obiect pe bază de culoare de urmărire Algoritm: Teoria, Calcule, și aplicații
- Optimizarea extragerii caracteristicilor: Teoria şi practica de echilibru în scene complexe
- Cum de a deraieze și aplicați transformarea de tuși pentru detectarea liniei și cercului
- Calcularea scorurilor de încredere în detectarea obiectelor: un ghid pas cu pas
- Proiectarea și analiza unui sistem autonom de navigație bazat pe viziune
- Optimizarea de detectare a obiectelor: echilibru de performanță algoritm și costuri de calcul
- Problema-soluționarea în recunoașterea imaginii: de la teorie la desfășurare practică
- Un ghid practic pentru implementarea de elemente de detectare Algoritmi în aplicații din lumea reală
- Proiectarea de segmentare eficienta a imaginilor Algoritmi: de la teorie la implementare
- Teoria de echilibrare și practica în extragerea caracteristicilor pentru vehicule autonome
- Aplicarea rețelelor neurale la probleme de recunoaștere a imaginii în lumea reală: Studii de caz și soluții
- Studiu de caz în lumea reală: Desfăşurarea reţelei neurale în vehicule autonome
- De la teorie la desfăşurare: Construirea reţelelor neurale Robust pentru vehicule autonome
- Proiectarea de arhitecturi de rețea neurală pentru misiuni de recunoaștere a imaginii în lumea reală
- Implementarea propunerii de spate: Teoria și Codul pentru formarea rețelei de mare adâncime
- Aplicarea rețelelor neurale de convoluție la recunoașterea imaginii: rezolvarea problemelor pas cu pas
- Aplicarea rețelelor neurale de convoluție la recunoașterea imaginilor: Teoria și Practica
- Înțelegerea și calcularea informațiilor reciproce pentru selecția caracteristicilor
- Concepţii greşite comune în clusterul algelor şi cum să le corectăm
- Studiu de caz din lumea reală: Învăţare supravegheată pentru navigaţia autonomă a vehiculelor
- Teoria și practica de Bridged: Aplicații din lumea reală ale Algoritmilor de învățare supervizate
- Ghid practic pentru implementarea de mașini vector de sprijin pentru sarcini de învățare supravegheate
- Exemple din lumea reală de învățare supravegheată în recunoașterea imaginii și clasificarea datelor
- Greşeli comune în învăţarea supravegheată şi cum să le evităm
- Proiectarea de mașini de învățare Algoritmi pentru date la scară largă: provocări și soluții
- De la teorie la practică: punerea în aplicare a algoritmilor de învățare supervizate în scenariile din lumea reală
- Studii de caz din lumea reală: Soluţii de învăţare a maşinilor pentru recunoaşterea imaginilor
- O abordare practică a implementării Algoritmilor de căutare: de la teorie la desfăşurare
- Aplicarea Algoritmilor de căutare la probleme reale: de la găsirea de căi la mineritul de date