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最初,NVIDIA DLSS的出现的初衷其实是为了补偿性地解决GeForce RTX显卡在开启光追效果后造成的帧率明显下跌问题,并也取得了非常不错的效果。但是,玩家们发现,在开启DLSS之后,在一些游戏中虽然提升了帧率,但却在游戏的连续画质表现上有所下降,也就是在某些游戏场景中会出现分辨率降低的问题。不过作为一种依托于AI且不断进化的图形图像增强算法,DLSS本身也在不断进化,并在近期正式推出了2.0版本。全新进化的DLSS,身上到底带着怎样的“外挂”?让我们一起来看看。 相似文献
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番茄叶病种类多、成因复杂,其预防和识别难度较大。传统基于机器学习的方法多靠人工识别,需要一定的专家经验,且具有主观性强、识别准确率不高等缺点。为实现番茄叶病特征的自动提取,并提高识别准确率,提出一种基于深度学习的番茄叶病识别模型。该模型基于卷积神经网络对番茄叶部病害特征进行自动提取,获得高维特征后,采用PCA降维算法去除冗余特征;从增大类间距离并减小类内距离的角度改进了softmax分类器,提高了识别准确率。将该模型在CrowdAI提供的数据集上进行了仿真验证,结果表明,该模型能够对番茄叶部常见10种病害进行自动提取特征和识别,综合识别准确率达到95%以上。 相似文献
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面对三维空间移动机器人从起始点到终止点的最短路径问题,提出一种新型的边缘点树启发式搜索(TreeEP)算法,该方法将地图空间进行密度可调的三维离散化处理,根据障碍安全距离筛选出障碍物的可靠边缘点信息,再利用树扩散架构选出最能引导搜索方向的潜力点进行扩散搜索,最终得出最短路径。提出局部调整策略,得到改进的Tree-EP算法。实验结果表明,在带障碍复杂地形最短路径搜索应用中,提出的Tree-EP算法与已有方法相比,能找到更短的移动路径。 相似文献
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离群点检测任务通常缺少可用的标注数据,且离群数据只占整个数据集的很小一部分,相较于其他的数据挖掘任务,离群点检测的难度较大,尚没有单一的算法适合于所有的场景。因此,结合多样性模型集成和主动学习思想,提出了一种基于主动学习的离群点集成检测方法OMAL(Outlier Mining based on Active Learning)。在主动学习框架指导下,根据各种基学习器的对比分析,选择了基于统计的、基于相似性的、基于子空间划分的三个无监督模型作为基学习器。将各基学习器评判的处于离群和正常边界的数据整合后呈现给人类专家进行标注,以最大化人类专家反馈的信息量;从标注的数据集和各基学习器投票产生的数据集中抽样,基于GBM(Gradient BoostingMachine)训练一个有监督二元分类模型,并将该模型应用于全数据集,得出最终的挖掘结果。实验表明,提出方法的AUC有了较为明显的提升,且具有良好的运行效率,具备较好的实用价值。 相似文献
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为解决多目标优化问题,对经典的蚁狮算法进行改进,提出了基于差分进化的准对立学习多目标蚁狮算法(DEQOMALO)。该算法针对蚁狮算法易陷入局部最优的不足,一方面,该算法引用差分进化的思想,充分利用种群和精英蚁狮的信息对原算法中蚂蚁个体的位置更新方式进行改进;另一方面采用反向学习策略对蚂蚁种群进行优化,将原种群个体和其准对立个体进行混合并择优作为新的种群,大大增加种群的多样性。选取典型的标准测试函数,将提出的算法与原始蚁狮算法以及其他传统进化策略优化的蚁狮算法进行比较。实验结果表明,改进算法在收敛性和分布性上均有很大程度的提升,在解决双目标优化问题上具有较好的鲁棒性和有效性。 相似文献