由第一节我们知道，熵是描述事物不确定性的指标。我们将熵的这一性质应用在信号检测领域，当信号包含了较强的随机噪声时或被噪声完全掩盖时，信号的随机性大大的增加了，其对应的熵也较大，根据这一原理对信号的质量进行检测，下图是
2019-04-13 10:45
可以看一下单目深度估计效果，这个深度图的分辨率是真的高，物体边界分割的非常干净！这里也推荐工坊推出的新课程《单目深度估计方法：算法梳理与代码实现》。
2023-12-17 10:01
早期的研究工作主要是通过改变高熵合金中元素数量类型，以及浓度来调控材料中的辐照缺陷行为。随着体系中化学复杂性的增加，虽然能一定程度上抑制辐照肿胀，但也会带来辐照硬化以及相不稳定。
2022-10-21 16:56
我的论文方向目前是使用单目摄像头实现机器人对人的跟随，首先单目摄像头与kinect等深度摄像头最大的区别是无法有效获取深度信息，那就首先从这方面入手，尝试通过图像获取摄像头与人的距离。
2023-07-03 10:01
这篇小文将告诉你：Softmax是如何把CNN的输出转变成概率，以及交叉熵是如何为优化过程提供度量，为了让读者能够深入理解，我们将会用python一一实现他们。
2018-07-29 11:21
藍牙4.0无线传输链接將获得的数据发送到目标主机，使傳統鼠標脫離對桌面的依賴，只需輕揮手腕，即可實現懸空3D操作，隨意移動控制屏幕光標。
2015-08-17 10:06
双目匹配需要把左图像素和右图中其对应像素进行匹配，再由匹配的像素差算出左图像素对应的深度，而之前的单目深度估计方法均不能显式引入类似的几何约束。由于深度学习模型的引入，双目匹配算法的性能近年来得到了极大的提升。
2018-06-04 15:46
这一二元熵函数的图像如下图所示。当概率为p=1/2时，该函数达到其最大值，这意味着p(X=a)=0.5或类似的p(X=b)=0.5，即50%对50%的概率为a或b（不确定性最大）。当概率为p=1或p
2018-04-17 16:30
雷达系统在研制过程中，各部分往往是并行的，在调试信号处理分系统时，如果天线没做好，就得不到阵面送下来的回波数据，这时调试就无法正常进行。为了解决这一问题，往往先设计一个模目信号，把信号处理分系统调试好，待其他分系统也调试好后，再切换为正常接收模式，进行系统联试。
2021-06-26 14:40
