无数

摘要： 正经历了九百九十九天,铸剑师用千年寒冰铁铸造了一柄世间罕有的绝世好剑。剑身寒气逼人,剑柄沉着有力,并以珍珠为纹饰的剑鞘配搭它。它一诞生就让无数人充满期待。"该将你交给谁呢?"铸剑师拿着好剑,反反复复地问。"就把你的命运交给你自己吧。"

摘要： 正老师,您坐好,我为您画张像……握着画笔,我开始思索:赤、橙、黄、绿……如何着彩?如何配色?是轻描淡写,还是浓渲重勒?霎时,无数的点、线、层次、方向、角度、距离、明暗、刚柔、动静……一下子涌进了我的脑海,撕扯着我的思绪。老师,我将如何为您画这张像呢?"我是一个普通的人,一个平凡的人。"每当人们对您交口称赞时,您总是说这句话。老师,难道您的画像,真的就那么含糊其辞、模棱两可吗?

摘要： 正曾国藩是我国历史上很有影响的人物,然而,他小时候的天赋并不高。有一天,老师让他背一首唐诗,他在学校足足背了一天,也没背下来。老师就让他回家继续背,第二天上学背给老师听。回到家,他连晚饭也不吃,就背那四句唐诗:"萧娘脸薄难胜泪,桃叶眉长易觉愁。天下三分明月夜,二分无赖是扬州。"这四句诗是中唐诗人徐凝的《忆扬州》,一共才28个字,曾国藩念了无数遍,书一合,就不知道哪句是哪句了。他背得口干舌燥,都到了后半夜

摘要： 正季节会吹来一些东西。吹来一捧谷粒,就长成一块庄稼;吹来一堆乱云,则会带来大雨;如果吹来的是一群人,那么就会诞生新的村庄。我想,我们村大概曾吹来过很多蒿絮,它们在这里留下了无数种子,从此以后我们村便到处长满蒿子,所以就叫作蒿村。季节在做这些事情时,从不过问人的意见,就像有一天它给我们吹来了一群蜂子。七月,蜂群兴奋活跃,它们沿着季节的河流迁

摘要： 沉默是金,人们常说。这话还被写成大字,镶在框里,贴在很多墙壁上。人们用它来告诫自己:言多必失,少说多做,祸从口出,实干兴邦空谈误国。总之,能闭嘴的时候就闭嘴。但是马丁·路德金说过:历史将记取的社会转变的最大悲剧不是坏人的喧嚣,而是好人的沉

摘要： 沉默是金,人们常说。这话还被写成大字,镶在框里,贴在很多墙壁上。人们用它来告诫自己:言多必失,少说多做,祸从口出,实干兴邦空谈误国。总之,能闭嘴的时候就闭嘴。但是马丁·路德金说过:历史将记住的社会转变的最大悲剧不是坏人的喧嚣,而是好人的沉默。历史上无数悲剧源于集体沉默。二战期间,普通德国人大多已经隐隐知道那些被推上火车的犹太人的下场,但是他们对此不闻不问,照常买牛奶面包,上班下班,并对迎面走来的邻居温和地问候"早上好"。

摘要： 从年轻时开始,我一直喜欢看讣闻。名人去世,有大篇幅的图文并茂的报道,非我所喜;爱看的,是一些默默无闻的人,过着怎样的一生。抓到萨达姆的那一天,大家争着读详情,我却在讣闻栏中注意到一位名叫Frank Schubert的人走了。他是美国最后一个守灯塔的人。他去世时88岁,守灯塔守了66年。守灯塔是多么浪漫的一种工作!所有诗歌、小说、戏剧都赞颂,但没有多少人肯做。枯燥吗?不见得,他守的是

摘要： 本发明公开了一种基于对抗蒸馏的细粒度分类模型压缩系统，其特征在于，所述系统包括：生成器、固定教师模型、学生模型；所述生成器通过输入高斯噪声，在对抗蒸馏阶段中为教师模型和学生模型提供稳定的可供调节的生成样本；所述固定教师模型是经过预训练的模型；所述学生模型是模型压缩知识蒸馏的目标和客体，用于压缩后代替教师模型进行部署和推理。本发明还公开了利用上述模型压缩系统实现的基于对抗蒸馏的细粒度分类模型压缩方法。本发明适用于安全保护和模型压缩为目的的任务需求。对于细粒度分类任务，能够以最有效的方式提升模型的分类效果，同时该方法也适用于通用分类任务的模型压缩和隐私保护。

摘要： 本发明公开了一种多老师监督的无数据知识蒸馏方法，在不同的数据源上训练出多个大模型作为老师模型，基于迁移学习和知识蒸馏的理论在无数据的情况使用噪声生成图像，不断迭代优化图像生成质量，通过多个老师模型监督学生模型的训练，多个老师模型在输出层维度上参与监督学生模型训练。本发明在图像分类和文本分类数据集上获得较高的准确率，继而体现出本发明的有效性；在神经网络模型广泛应用的今天，神经网络的推理时间和大小是限制神经网络应用场景的主要因素，基于此，本发明能够在数据受限的情况下有效降低模型大小，同时融合多个数据源的模型知识，提高泛化能力，使神经网络能够应用到数据受限和计算受限的场景中。

摘要： 一种“具有两侧自主装卸及无数种作业能力的全能多用汽车”，仍由卡车底盘简易改装而成，既可实现两侧从碎土砂石到集装箱任意仪器设备的全吨位全空间安全稳妥自主装卸，又可迅捷安装任意工具包作业单元实现无数种专业正规合格作业，从点种收割到任何已有未有的专业(如修路挖坑埋管铺线等军民各业)，移山填海等巨型工程由此轻易实现并可无穷转换，可随时极低成本极高效率巨量进行现有未有的几乎任何作业，使原本功能单一低下的巨量卡车立变无所不能无处不至名副其实的特效万能机械创造无限价值和贡献，以往昂贵专业机械的巨大成本和无法避免的淡季闲置浪费多数得以避免，人才物才的无穷价值功用得到史无前例的实现和提高，人类的科学文明由此突飞猛进。

摘要： 本发明公开了一种基于图结构数据的端到端无数据对抗性知识抽取方法，用于模型压缩。本发明采用了产生式对抗性网络，该网络主要由三部分组成：将预先训练的教师模型和学生模型视为两个鉴别器，并利用生成器生成训练图，将教师模型中的知识提取到学生模型中。在不同的基准模型和6个代表性数据集上的大量实验表明，本发明的方法在图形分类任务上明显超过了最新的无数据基线。在没有任何实际数据的情况下，本发明成功地减少了误差，得到了一个性能相对较好的学生模型，可以有效地应用于不同的网络体系结构。本发明的方法是第一个提出有效的、端到端的无数据的图知识蒸馏框架，为今后的研究工作奠定了坚实的基础。

摘要： 本发明涉及工业机器人喷涂技术领域，具体为一种无数模零件快速自动化喷涂系统及方法，该喷涂系统，包括协助机器人工作平台，包括有变位机、协助机械臂、模拟涂料；工业机器人工作平台，包括有变位机、工业机械臂、实际涂料；配套软件平台，包括有机器人轨迹转换模型算法。本发明通过采用协作机器人作为零件喷涂轨迹的获取手段，可摆脱传统无数模零件实现自动化喷涂前必须进行三维建模的弊端，既节约了逆向建模设备的成本投入，也简化了工作流程，减轻了对复杂零件逆向建模的技术依赖，一般现场喷漆操作人员就能掌握；综合时间效率明显高于逆向建模后再获取机器人喷涂轨迹的传统模式。

摘要： 基于异质生成数据的神经网络无数据量化方法，涉及人工神经网络的压缩与加速。包括以下步骤：1)使用标准高斯分布随机初始化假图片。2)优化初始化假图片直到迭代次数到达限制，使用局部物体加强，边界距离限制，软感知损失，BN损失对假图片进行更新；3)先量化神经网络，再利用优化好的假图片，使用蒸馏损失、交叉熵损失训练量化网络，直至到达预定的训练轮数；4)训练结束保留量化网络权重，即得量化后的量化网络。不需要真实数据，可直接从头训练得到量化网络，可在无需特定硬件支持的情况下，在通用硬件平台上实现网络压缩与加速。

摘要： 本发明公开的一种用于卫星的集成模型无数据压缩方法，属于卫星通信深度学习领域。针对在卫星上部署神经网络模型需要消耗大量存储及计算资源，且原始训练数据无法获取的问题，本发明通过建立极小‑极大优化目标训练一个生成器模型合成替代数据，并使用生成数据将卫星端的多个历史版本模型压缩为一个具有多分支结构的轻量模型；然后使用卫星端更新模型时的少量标注数据，训练注意力模型动态聚合各分支预测结果。本发明以无需数据的形式将卫星端模型更新过程中产生的多个历史版本模型压缩，以较小的精度损失为代价，大幅度减少模型所需的存储空间及浮点运算次数，节约卫星上宝贵的存储及计算资源。

摘要： 本发明适用于照片传输技术领域，提供了一种无数据网络环境下发送照片的方法，包括步骤：获取照片的下载链接；其中，所述下载链接为所述照片存储于发送端的云相册对应的链接地址；将所述下载链接通过短信发送给接收端；所述接收端根据所述下载链接后台下载并存储所述照片。还提供了一种无数据网络环境下发送照片的系统、用于存储执行所述方法的计算机程序的存储介质以及实现所述方法的计算机。借此，本发明能够解决发送端无数据网络或信号差的环境下无法发送照片的问题。

摘要： 本发明公开了一种用于无数模客车车身的打磨机器人轨迹规划的点云轮廓提取方法，包括：将客车车身一侧的点云在XoY平面内投影成二值图像；用图像处理的方法获取车身以及车身上各类孔洞区域的外接矩形的左上和右下角点；过所有外接矩形的左上、右下角点作水平线和铅垂线，将车身分为若干单元格；用区域划分算法将单元格合并成若干区域，从而将车身点云分割成不同的区域；对各区域的点云按照一定的采样率进行随机降采样，从而使用区域生长法对降采样后的点云进行分割，利用密度，把需要提边的区域和不需要提边的区域分开；用角判据算法提取聚类后的各区域的轮廓。

摘要： 本发明提供一种基于无数据场景的神经网络实时量化方法及电子设备，所述基于无数据场景的神经网络实时量化方法包括：采用海森矩阵表示量化模型与原始模型之间的精度损失；对所述海森矩阵进行近似计算，将所述海森矩阵分解为三个矩阵的和；基于所述三个矩阵对每一层的神经网络分别按照元素、卷积核、卷积输出通道的顺序进行量化。本发明无需额外的训练数据，能够实现毫秒级别的模型量化过程，同时能够在快速量化的同时，保证神经网络的高识别精度。