Inizia a creare
Converti immagine
Funzionalità
Prezzi
Blog

SciDraw

Piattaforma di illustrazioni scientifiche basata su AI per ricercatori e dottorandi. Crea grafiche TOC, copertine di riviste, poster per conferenze e figure di ricerca pronti per la pubblicazione in pochi minuti. Non sono richieste competenze di design.

Email Stripe Climate

Stripe Climate Contribution

Prodotto

Funzionalità
Prezzi
Galleria

Blog

Prodotto
Tutorial
Changelog

Note legali

Informativa sui cookie
Informativa sulla privacy
Termini di servizio

© 2026 SciDraw All Rights Reserved.

Diagramma di flusso di controllo di una rete neurale fuzz... | SciDraw Gallery

Torna alla Galleria

Diagramma di flusso di controllo di una rete neurale fuzzy di ordine frazionario con uscita a zona morta.

AI & Sistemi

Descrizione del prompt

Diagramma di flusso di controllo di una rete neurale fuzzy di ordine frazionario con uscita a zona morta.

Illustrazioni correlate

Un diagramma schematico, presentato in uno stile pulito e accademico, illustra la distinzione tra i processi di training e inferenza di un modello di diffusione applicato a dati di serie temporali.

Il lato sinistro raffigura la fase di training: partendo da dati reali e puliti, il rumore gaussiano viene aggiunto iterativamente attraverso un processo di diffusione in avanti. Il modello viene addestrato utilizzando campioni rumorosi ground-truth. Frecce lisce e coerenti indicano una distribuzione dei dati stabile.

Il lato destro illustra la fase di inferenza (campionamento): partendo da rumore puro, viene eseguito un processo di diffusione inversa, in cui il modello utilizza iterativamente le proprie previsioni a priori come input. Errori di previsione minori e accumulati sono enfatizzati visivamente, risultando in uno spostamento nella distribuzione di input rispetto alla distribuzione di training.

"Distribuzione di Training" e "Distribuzione di Inferenza" sono chiaramente etichettate, e la loro discrepanza è rappresentata usando frecce divergenti o traiettorie sfalsate.

Viene impiegato un design minimalista e piatto, caratterizzato da uno sfondo bianco e colori tenui (blu per il training, arancione o rosso per l'inferenza).

Un diagramma schematico, presentato in uno stile pulito e ac...

Genera un diagramma dell'architettura del modulo principale che rispetti le specifiche per le illustrazioni di riviste SCI. I requisiti sono i seguenti:

1. Layout generale e specifiche:
- Layout: Flusso seriale orizzontale (adattato alla larghezza di una singola colonna di un articolo di 8,5 cm / larghezza di una doppia colonna di 17 cm), con la struttura: "Immagine di input degradata" → Modulo principale 1 → Modulo principale 2 → Modulo principale 3 → "Immagine di output ripristinata";
- Schema colori: Utilizza colori professionali a bassa saturazione per gli sfondi dei moduli (Modulo 1: azzurro, Modulo 2: verde chiaro, Modulo 3: grigio chiaro), scurire i sottocomponenti del 20% all'interno della stessa famiglia di colori e utilizzare una linea nera sottile di 0,5 pt per i bordi.
- Font: Utilizza Times New Roman per l'inglese (10pt grassetto per i titoli dei moduli, 8pt per i sottocomponenti/descrizioni) e Songti per il cinese (stessi livelli di dimensione del font); etichetta le variabili di feature (es. F) in corsivo.
- Risoluzione: ≥300dpi, formato vettoriale (supporta il ridimensionamento senza sfocature).

2. Dettagli del modulo (inclusi i sottocomponenti interni):
- Modulo 1: Titolo (grassetto) "Modulo principale 1: Modulo di routing dinamico consapevole del degrado"
Caselle dei sottocomponenti incorporati (azzurro più scuro):
① Unità di riconoscimento del tipo di degrado: Descrizione della funzione "Estrai rappresentazioni del degrado (es. sfocatura/rumore) dall'immagine di input";
② Meccanismo decisionale adattivo: Descrizione della funzione "Classifica le categorie di degrado tramite soglie apprendibili";
③ Libreria di strategie di routing dinamico: Descrizione della funzione "Abbina le strategie di ripristino corrispondenti per il degrado multi-tipo";
Annotazione del flusso di dati: Feature di input "*F*degraded" → Modulo 1 → Feature di output "*F*1".

- Modulo 2: Titolo (grassetto) "Modulo principale 2: Modulo di iniezione di feature multi-modale"
Caselle dei sottocomponenti incorporati (verde chiaro più scuro):
① Estrattore di priorità semantiche CLIP/LLM: Descrizione della funzione "Recupera priorità semantiche testuali da modelli pre-addestrati";
② Unità di allineamento delle feature cross-modali:"

Genera un diagramma dell'architettura del modulo principale ...

Viene presentato un diagramma pulito e professionale dell'architettura di deep learning di un Autoencoder Variazionale (VAE). A sinistra, una rete encoder, composta da strati convoluzionali, sottocampiona progressivamente un'immagine RGB 32×32. L'encoder produce due vettori etichettati come "μ(x)" e "σ(x)". Al centro, un blocco dello spazio latente illustra il trucco della riparametrizzazione: z = μ + σ ⊙ ε, con ε campionato da una distribuzione gaussiana standard. A destra, una rete decoder ricostruisce l'immagine utilizzando un'architettura robusta che incorpora blocchi residui, moduli di attenzione e strati di upsampling PixelShuffle, aumentando progressivamente la risoluzione spaziale fino a 32×32×3. Le frecce indicano il flusso di dati dall'encoder allo spazio latente al decoder. Il design è minimalista e piatto, con uno sfondo bianco, etichette chiare e uno stile accademico, adatto per una presentazione di machine learning.

Viene presentato un diagramma pulito e professionale dell'ar...

Un'illustrazione scientifica per un articolo di ricerca sulla visione artificiale, che raffigura uno scenario di trasmissione di informazioni a larghezza di banda ultra-bassa per un veicolo aereo senza pilota (UAV). L'UAV opera a una distanza considerevole, apparendo piccolo nella composizione, ed esegue il rilevamento visivo aereo in condizioni di significativa interferenza wireless e disturbo del segnale. Segnali visivi, come schemi d'onda distorti, icone di rumore e segnali di comunicazione interrotti che circondano l'UAV, rappresentano una grave interferenza di comunicazione. A bordo dell'UAV, un modulo di compressione visiva compatto è raffigurato come un blocco etichettato, "Modulo di Compressione a Bordo", che illustra la trasformazione dai dati visivi ad alta dimensione a rappresentazioni sparse a bassa dimensione. Frecce indicano le informazioni visive compresse trasmesse attraverso un collegamento wireless a larghezza di banda ultra-bassa. Il collegamento di trasmissione wireless è rappresentato visivamente come sottile e minimalista, etichettato "Canale a Larghezza di Banda Ultra-Bassa", per enfatizzare la capacità di trasmissione limitata.

Un'illustrazione scientifica per un articolo di ricerca sull...