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Kontrollflussdiagramm eines Fuzzy-Neuronalen Netzwerks fr... | SciDraw Gallery

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Kontrollflussdiagramm eines Fuzzy-Neuronalen Netzwerks fraktionaler Ordnung mit Totzonen-Ausgang.

AI & Systeme

Prompt-Beschreibung

Kontrollflussdiagramm eines Fuzzy-Neuronalen Netzwerks fraktionaler Ordnung mit Totzonen-Ausgang.

Ähnliche Illustrationen

Ein schematisches Diagramm, dargestellt in einem klaren, akademischen Stil, illustriert den Unterschied zwischen den Trainings- und Inferenzprozessen eines Diffusionsmodells, angewendet auf Zeitreihendaten.

Die linke Seite zeigt die Trainingsphase: Beginnend mit realen, sauberen Daten wird iterativ Gaußsches Rauschen durch einen Vorwärts-Diffusionsprozess hinzugefügt. Das Modell wird anhand von Ground-Truth-verrauschten Samples trainiert. Glatte, konsistente Pfeile deuten auf eine stabile Datenverteilung hin.

Die rechte Seite veranschaulicht die Inferenz- (Sampling-) Phase: Ausgehend von reinem Rauschen wird ein umgekehrter Diffusionsprozess durchgeführt, bei dem das Modell iterativ seine eigenen Vorhersagen als Eingaben verwendet. Geringfügige, akkumulierte Vorhersagefehler werden visuell hervorgehoben, was zu einer Verschiebung der Eingabeverteilung relativ zur Trainingsverteilung führt.

"Trainingsverteilung" und "Inferenzverteilung" sind klar beschriftet, und ihre Nichtübereinstimmung wird durch divergierende Pfeile oder versetzte Trajektorien dargestellt.

Es wird ein minimalistisches, flaches Design verwendet, mit einem weißen Hintergrund und sanften Farben (Blau für Training, Orange oder Rot für Inferenz).

Ein schematisches Diagramm, dargestellt in einem klaren, aka...

Bitte erstellen Sie ein Diagramm der Kernmodularchitektur, das den Illustrationsspezifikationen von SCI-Zeitschriften entspricht. Die Anforderungen sind wie folgt:

1. Gesamtlayout und Spezifikationen:
- Layout: Horizontaler serieller Fluss (angepasst an die Einzelspaltenbreite von 8,5 cm / Doppelspaltenbreite von 17 cm eines Artikels), mit der Struktur: "Verschlechtertes Eingabebild" → Kernmodul 1 → Kernmodul 2 → Kernmodul 3 → "Wiederhergestelltes Ausgabebild";
- Farbschema: Verwenden Sie entsättigte professionelle Farben für die Modulhintergründe (Modul 1: hellblau, Modul 2: hellgrün, Modul 3: hellgrau), vertiefen Sie die Subkomponenten um 20 % innerhalb derselben Farbfamilie und verwenden Sie eine 0,5 pt dünne schwarze Linie für die Ränder.
- Schriftart: Verwenden Sie Times New Roman für Englisch (10pt fett für Modultitel, 8pt für Subkomponenten/Beschreibungen) und Songti für Chinesisch (gleiche Schriftgrößen); kennzeichnen Sie Feature-Variablen (z. B. F) kursiv.
- Auflösung: ≥300dpi, Vektorformat (unterstützt Skalierung ohne Unschärfe).

2. Moduldetails (einschließlich interner Subkomponenten):
- Modul 1: Titel (fett) "Kernmodul 1: Degradationsbewusstes dynamisches Routing-Modul"
Eingebettete Subkomponentenkästen (dunkleres Hellblau):
① Einheit zur Erkennung des Degradationstyps: Funktionsbeschreibung "Extrahiert Degradationsdarstellungen (z. B. Unschärfe/Rauschen) aus dem Eingabebild";
② Adaptiver Entscheidungsmechanismus: Funktionsbeschreibung "Klassifiziert Degradationskategorien über lernbare Schwellenwerte";
③ Dynamische Routing-Strategiebibliothek: Funktionsbeschreibung "Ordnet entsprechende Wiederherstellungsstrategien für verschiedene Degradationstypen zu";
Datenflussannotation: Eingabe-Feature "*F*degraded" → Modul 1 → Ausgabe-Feature "*F*1".

- Modul 2: Titel (fett) "Kernmodul 2: Multi-Modales Feature-Injektionsmodul"
Eingebettete Subkomponentenkästen (dunkleres Hellgrün):
① CLIP/LLM Semantischer Prior-Extraktor: Funktionsbeschreibung "Ruft textuelle semantische Priors von vortrainierten Modellen ab";
② Einheit zur Kreuzmodalen Feature-Ausrichtung:"

Bitte erstellen Sie ein Diagramm der Kernmodularchitektur, d...

Eine saubere und professionelle Deep-Learning-Architekturdiagramm eines Variational Autoencoders (VAE) wird dargestellt. Auf der linken Seite downsamplet ein Encoder-Netzwerk, bestehend aus Convolutional Layers, progressiv ein 32×32 RGB-Bild. Der Encoder gibt zwei Vektoren mit den Bezeichnungen “μ(x)” und “σ(x)” aus. In der Mitte illustriert ein Latent Space-Block den Reparametrisierungstrick: z = μ + σ ⊙ ε, wobei ε aus einer Standard-Gauß-Verteilung gesampelt wird. Auf der rechten Seite rekonstruiert ein Decoder-Netzwerk das Bild mithilfe einer robusten Architektur, die Residual Blocks, Attention Modules und PixelShuffle Upsampling Layers integriert und die räumliche Auflösung progressiv wieder auf 32×32×3 erhöht. Pfeile zeigen den Datenfluss vom Encoder über den Latent Space zum Decoder an. Das Design ist minimalistisch und flach, mit einem weißen Hintergrund, klaren Beschriftungen und einem akademischen Stil, geeignet für eine Machine-Learning-Präsentation.

Eine saubere und professionelle Deep-Learning-Architekturdia...

A scientific illustration for an academic computer vision paper, depicting an ultra-low bandwidth information transmission scenario for an unmanned aerial vehicle (UAV).

The UAV is flying at a far distance in the sky, appearing relatively small in the composition, conducting aerial visual sensing under strong wireless interference and signal jamming. Visual symbols such as distorted wave patterns, noise icons, or broken communication signals around the UAV indicate severe communication interference.

Onboard the UAV, a compact visual compression module is illustrated as a labeled block:
"Onboard Compression Module", showing the transformation from high-dimensional visual data to sparse, low-dimensional representations. Arrows indicate compressed visual information being transmitted through an ultra-low bandwidth wireless link.

The wireless transmission link is visually thin, minimalistic, and labeled "Ultra-Low Bandwidth Channel", emphasizing limited transmission capacity.

In the foreground, a ground control station is shown clearly and prominently, equipped with antennas, a receiver, and computational units. The ground station receives the compressed data and displays decoded visual or geometric information on a screen, labeled "Ground Station".

The overall layout emphasizes a far-to-near depth perspective: UAV in the distant background, ground station in the foreground.

Visual style:
clean academic illustration style, similar to figures in CVPR / ICCV / IEEE journals,
flat or slight 2.5D design,
white or very light gray background,
cool color palette (blue, cyan, purple),
clear arrows, modular blocks, and minimal text annotations,
no cartoon style, no photorealism, no artistic exaggeration,
high clarity, vector-style rendering, suitable for inclusion in a scientific paper.

A scientific illustration for an academic computer vision pa...