首页 >>  正文

短时记忆模块

来源:baiyundou.net   日期:2024-09-22

#智能农业#以机器视觉为主的农业信息智能感知技术已成为智慧农业发展的关键技术,广泛应用于农业领域将会加速农业生产方式的转变,推动产业结构升级,对提高农业现代化水平、实现农业可持续发展具有重大意义。本文机器视觉与农业智能感知专题,涉及果园果树、大田作物、荒漠植物、中药材以及畜禽等多个农业领域智能感知新技术,旨在能够促进机器视觉与农业智能感知技术的创新与应用发展。

智能农业

在果园果树方面,①中国农业科学院农业信息研究所孙坦研究员团队,研发出适合果园移动平台边缘计算设备的挂果量估测模型,该模型引入轻量化的CSPDarknet53作为主干,并在果实跟踪时考虑高分-低分检测框及其ReID数据关联,实现了估测性能和模型复杂度的平衡。②四川省农业科学院农业信息与农村经济研究所何鹏研究员团队,提出一种基于改进ResNet50模型的苹果物候期识别方法,解决了传统方法对自然环境下苹果物候期图像识别精度低、覆盖面不全的问题。

为实现精准鲜食葡萄采摘机器人采摘,①山东农业大学刘平教授团队,基于改进的均值聚类算法和轮廊分析法,提出一种鲜食葡萄采摘点自动定位的方法,篱壁式和棚架式葡萄采摘点定位综合成功率78%以上。②广东海洋大学王骥教授团队提出了轻量级的MobileNet V3-YOLOv4网络,与5种单、双阶网络模型相比,降低了训练速度、减小了参数量,在农田复杂环境下,黄熟期和青熟期菠萝检测准确率分别为100%和98.85%。

葡萄种植

在大田作物方面,针对传统人工识别病虫害存在的效率过低、成本过高等问题,①扬州大学张正华教授团队将ECA注意力机制与DcnscNct201的水稻图像识别模型融合,增加模型通道特征表达能力,实现对3种水稻病虫害更为准确地识别。②河南农业大学冯伟研究员团队基于无人机遥感,通过构建小麦倒伏分类模型,探讨了不同空间分辨率遥感影像及特征优化方法,对小麦倒伏区域识别精度的影响,为确立作物倒伏信息获取策略及小麦灾情评估提供参考。

③河南农业大学叶协锋教授团队,利用无人机搭载高光诺成像仪采集了烤烟在6个关键生育期冠层反射率数据,通过比较不同光谱组合及不同回归分析算法的预测精度,建立了基于多种光谱指数组合的叶片叶绿素含量回归估测模型,实现了不同生育期烤烟叶片叶绿素含量的准确估测。④为分析甘蔗产量与气象因素的关系,广西大学李修华副救授团队结合气象数据,分别利用四种机器学习方法构建甘蔗产量预测模型,发现长短时记忆网络可以准确预测单蔗区甘蔗气象产量,BP神经网络可准确预测多蔗区甘燕气象产量。

甘蔗种植

在其他植物识别方面,①中国农业科学院农业信息研究所孙伟副研究员团队,以自然环境下的整株荒漠植物图像为研究对象,提出了一种融合迁移学习和集成学习的荒漠植物图像识别算法,在50种荒漠植物图像数据集的最高识别准确率达99.23%。②吉林农业大学李东明教授团队,针对中药材防风识别卷积神经网络模型计算量大、精度低的问题,提出了一种基于注意力嵌入ShuftleNet V2的防风道地性识别模型,在保持较高识别精度的同时占用较少的储存空间,有助于在低性能终端上实现防风道地性的实时识别。

在智慧养殖方面,①青海大学张玉安教授团队为实现不同部位牦牛肉快速、准确识别,在ResNet18残差块之后融入轻量级卷积块注意力模块,对全连接层进行改进,降低了算法的计算代价。通过将模型部署到移动端,实现了牦牛肉部位的准确快速识别。

牦牛

智慧畜牧:深度学习技术在动物检测识别领域进展

农业科研:基于遥感与气象数据的冬小麦主产区籽粒蛋白质含量预报

","gnid":"9c5af726bcba3f781","img_data":[{"flag":2,"img":[{"desc":"","height":"424","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t0152a2f3d6c20659a0.jpg","width":"640"},{"desc":"","height":"497","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t019aac279a358b29af.jpg","width":"640"},{"desc":"","height":"426","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t0157ec3ca1200203f4.jpg","width":"640"},{"desc":"","height":"426","title":"","url":"https://p0.ssl.img.360kuai.com/t01e531d5450eb9294a.jpg","width":"640"}]}],"original":0,"pat":"art_src_1,socialc,fts0,sts0","powerby":"hbase","pub_time":1691471633000,"pure":"","rawurl":"http://zm.news.so.com/a585e60574b48d25b1d920d4d658d484","redirect":0,"rptid":"a3225ebca5212a00","rss_ext":[],"s":"t","src":"聚英电子","tag":[],"title":"科普汇总:机器视觉与农业智能感知,加速农业生产方式转变

鲍征轰1697请问短时记忆和工作记忆区别在哪里,两者是什么关系? -
狄马叶18691978211 ______ 第一,从机能的角度加以区分. 如果从机能的角度考虑工作记忆,它所保持、存储的信息是以后复杂的认知活动中不可缺少的,并且基于这种存储基础上的处理与加工是以后复杂的认知活动的前提条件.举一个例子,比如说心算中的记忆就是一...

鲍征轰1697什么是STM? -
狄马叶18691978211 ______ 1. STM就是shtml的简写,shtml是服务器动态产成的html 2.STM: 即扫描隧道显微镜3. STM: 同步传输模块 4. STM: 短时记忆 5. SDH的基本速率是155.52Mb/s 称为第1级同步传输模块

鲍征轰1697短时记忆的好处是什么呢?
狄马叶18691978211 ______ 请采纳我的答案. 在人的信息加工系统中,短时记忆(short-termMemory)是一种工作记忆,主要处理从感觉记忆(sensorymemory)和长时记忆(long-termmemory)中提取出来的信息,在整个信息加工系统中起着支配信息加工系统中信息流的作用,对认知活动的顺利开展有着至关重要的作用

鲍征轰1697如何提高短时记忆 -
狄马叶18691978211 ______ 短时记忆大多数人估计约为30秒.我们通过将小的信息字节组成较大的单元或组块来解决短时记忆的短时问题,一个组块可以是一个单词,一个短语或是一个句子或一个视觉表象.而这个归纳的过程就是信息深加工的过程.所以把重要的信息点做深加工,让他到长时记忆里去

鲍征轰1697举例说明认知心理学家有关组块和形成组块的研究有何意义 -
狄马叶18691978211 ______ 组块是研究短时记忆中所提出的概念.因为短时记忆的容量只有7个左右,而这又是记忆中很重要的一个环节.那么人又是怎么记住7个以上信息的呢?研究发现,每一个记忆容量并不是简单的一位数字或符号,而是一个组块,也就是人凭着自己下意识习惯设定的记忆单位.比如记一个号码11212312513,这就超过了7个容量.但人在记忆时可以把它分成3个组块:112-1231-2513,这样才占用了3个短时记忆的容量.也有的人分成4个组块:112-12-312-513,这样也只占用了4个记忆容量.因此,研究组块对于了解人的记忆规律和过程是非常有帮助的!

鲍征轰1697短时记忆的介绍 -
狄马叶18691978211 ______ 短时记忆(short-term memory)简称STM,是一种认知资源集中于一小部分心理表征的内在机制.

鲍征轰1697求快速背单词的方法 -
狄马叶18691978211 ______ 单词7个7个的记,效果要好很多.这就涉及到有关心理学的组块的概念 组块是心理学记忆研究中的一个重要概念.意思是指把几个小单位组成大单位.通过组块,对于原来的小单位来说,记忆容量就可以增大.心理学研究表明,人的记忆是以...

鲍征轰1697心理学名词解释 短时记忆 -
狄马叶18691978211 ______[答案] 短时记忆:在大脑中信息保持一分钟的编码和储存,是感觉记忆和长时记忆的中间环节.是信息进入长时记忆的一个媒介

鲍征轰1697谈谈如何运用记忆加工模型提高自己学习?谈谈如何运用记忆加工模型提
狄马叶18691978211 ______ 记忆的加工模型分为:感觉记忆,短时记忆和长时记忆,那么当我们初次接触某个知识的时候,它是一个感觉记忆,很快就会消失,所以我们要在学习新知识的初期进行及时的复习,才能将感觉记忆变为短时记忆,但短时记忆只相当于是人脑的一个缓冲区,经过一段时间后,大脑的缓冲区会存放其他的信息,从而会覆盖以前的信息,所以我们要想避免短时记忆被其他信息覆盖掉,就必须及时将短时记忆变为长时记忆,存放到大脑真正的记忆区域,将短时记忆变为长时记忆的方法就是重复的记忆信息,当信息变为长时记忆虽然能永久保存在大脑,但也并不代表我们能很好的提取这些信息,我们需要将一个个的知识连贯起来,融会贯通,形成记忆链,这样我们才能快速的提取知识!

(编辑:自媒体)
关于我们 | 客户服务 | 服务条款 | 联系我们 | 免责声明 | 网站地图 @ 白云都 2024