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Organigramme de contrôle d'un réseau neuronal flou d'ordr... | SciDraw Gallery

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$Organigramme de contrôle d'un réseau neuronal flou d'ordre fractionnaire avec sortie à zone morte.$

AI & Systèmes

Description du prompt

Organigramme de contrôle d'un réseau neuronal flou d'ordre fractionnaire avec sortie à zone morte.

Illustrations associées

Un schéma, présenté dans un style académique clair, illustre la distinction entre les processus d'entraînement et d'inférence d'un modèle de diffusion appliqué à des données de séries temporelles.

Le côté gauche représente la phase d'entraînement : partant de données réelles et propres, un bruit gaussien est ajouté de manière itérative par un processus de diffusion directe. Le modèle est entraîné à l'aide d'échantillons bruités de vérité terrain. Des flèches lisses et cohérentes indiquent une distribution de données stable.

Le côté droit illustre la phase d'inférence (échantillonnage) : partant d'un bruit pur, un processus de diffusion inverse est effectué, où le modèle utilise itérativement ses propres prédictions antérieures comme entrées. Les erreurs de prédiction mineures et accumulées sont visuellement mises en évidence, entraînant un décalage dans la distribution d'entrée par rapport à la distribution d'entraînement.

"Distribution d'entraînement" et "Distribution d'inférence" sont clairement étiquetées, et leur inadéquation est représentée à l'aide de flèches divergentes ou de trajectoires décalées.

Un design minimaliste et plat est employé, avec un fond blanc et des couleurs douces (bleu pour l'entraînement, orange ou rouge pour l'inférence).

Un schéma, présenté dans un style académique clair, illustre...

Veuillez générer un diagramme de l'architecture du module central qui respecte les spécifications d'illustration des revues SCI. Les exigences sont les suivantes :

1. Disposition générale et spécifications :
- Disposition : Flux sériel horizontal (adapté à la largeur d'une seule colonne de 8,5 cm / largeur de deux colonnes de 17 cm), avec la structure : « Image d'entrée dégradée » → Module central 1 → Module central 2 → Module central 3 → « Image de sortie restaurée » ;
- Schéma de couleurs : Utilisez des couleurs professionnelles à faible saturation pour les arrière-plans des modules (Module 1 : bleu clair, Module 2 : vert clair, Module 3 : gris clair), approfondissez les sous-composants de 20 % au sein de la même famille de couleurs et utilisez une fine ligne noire de 0,5 pt pour les bordures.
- Police : Utilisez Times New Roman pour l'anglais (10 pt gras pour les titres des modules, 8 pt pour les sous-composants/descriptions) et Songti pour le chinois (mêmes niveaux de taille de police) ; étiquetez les variables de caractéristiques (par exemple, F) en italique.
- Résolution : ≥300 dpi, format vectoriel (prend en charge la mise à l'échelle sans flou).

2. Détails du module (y compris les sous-composants internes) :
- Module 1 : Titre (gras) « Module central 1 : Module de routage dynamique sensible à la dégradation »
Boîtes de sous-composants intégrées (bleu clair plus foncé) :
① Unité de reconnaissance du type de dégradation : Description de la fonction « Extraire les représentations de dégradation (par exemple, flou/bruit) de l'image d'entrée » ;
② Mécanisme de décision adaptatif : Description de la fonction « Classer les catégories de dégradation via des seuils apprenables » ;
③ Bibliothèque de stratégies de routage dynamique : Description de la fonction « Faire correspondre les stratégies de restauration correspondantes pour la dégradation multi-type » ;
Annotation du flux de données : Caractéristique d'entrée « *F*dégradée » → Module 1 → Caractéristique de sortie « *F*1 ».

- Module 2 : Titre (gras) « Module central 2 : Module d'injection de caractéristiques multi-modales »
Boîtes de sous-composants intégrées (vert clair plus foncé) :
① Extracteur de priorités sémantiques CLIP/LLM : Description de la fonction « Récupérer les priorités sémantiques textuelles à partir de modèles pré-entraînés » ;
② Unité d'alignement des caractéristiques intermodales :

Veuillez générer un diagramme de l'architecture du module ce...

Un schéma d'architecture d'apprentissage profond propre et professionnel d'un Auto-encodeur Variationnel (VAE) est présenté. À gauche, un réseau encodeur, composé de couches convolutionnelles, sous-échantillonne progressivement une image RVB de 32×32. L'encodeur produit deux vecteurs étiquetés "μ(x)" et "σ(x)". Au centre, un bloc d'espace latent illustre l'astuce de reparamétrisation : z = μ + σ ⊙ ε, avec ε échantillonné à partir d'une distribution gaussienne standard. À droite, un réseau décodeur reconstruit l'image en utilisant une architecture robuste incorporant des blocs résiduels, des modules d'attention et des couches de suréchantillonnage PixelShuffle, augmentant progressivement la résolution spatiale jusqu'à 32×32×3. Des flèches indiquent le flux de données de l'encodeur à l'espace latent au décodeur. La conception est minimaliste et plate, avec un fond blanc, des étiquettes claires et un style académique, adapté à une présentation sur l'apprentissage automatique.

Un schéma d'architecture d'apprentissage profond propre et p...

Une illustration scientifique pour un article de recherche en vision par ordinateur, représentant un scénario de transmission d'informations à très faible bande passante pour un véhicule aérien sans pilote (UAV). Le UAV opère à une distance considérable, apparaissant petit dans la composition, et effectue une détection visuelle aérienne dans des conditions d'interférences sans fil et de brouillage de signal importants. Des indices visuels, tels que des motifs d'ondes déformés, des icônes de bruit et des signaux de communication interrompus entourant le UAV, représentent une interférence de communication sévère. À bord du UAV, un module de compression visuelle compact est représenté sous forme de bloc étiqueté, "Module de Compression Embarqué", illustrant la transformation des données visuelles de haute dimension en représentations clairsemées de basse dimension. Des flèches indiquent que les informations visuelles compressées sont transmises via une liaison sans fil à très faible bande passante. La liaison de transmission sans fil est représentée visuellement comme fine et minimaliste, étiquetée "Canal à Très Faible Bande Passante", pour souligner la capacité de transmission limitée.

Une illustration scientifique pour un article de recherche e...