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Fluxograma de controle de uma rede neural fuzzy de ordem ... | SciDraw Gallery

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$Fluxograma de controle de uma rede neural fuzzy de ordem fracionária com saída de zona morta.$

AI & Sistemas

Descrição do Prompt

Fluxograma de controle de uma rede neural fuzzy de ordem fracionária com saída de zona morta.

Ilustrações Relacionadas

Um diagrama esquemático, apresentado em um estilo limpo e acadêmico, ilustra a distinção entre os processos de treinamento e inferência de um modelo de difusão aplicado a dados de séries temporais.

O lado esquerdo representa a fase de treinamento: começando com dados reais e limpos, ruído Gaussiano é adicionado iterativamente através de um processo de difusão para frente. O modelo é treinado usando amostras ruidosas verdadeiras. Setas suaves e consistentes indicam uma distribuição de dados estável.

O lado direito ilustra a fase de inferência (amostragem): partindo de ruído puro, um processo de difusão reversa é realizado, onde o modelo usa iterativamente suas próprias previsões anteriores como entradas. Pequenos erros de previsão acumulados são visualmente enfatizados, resultando em um deslocamento na distribuição de entrada em relação à distribuição de treinamento.

"Distribuição de Treinamento" e "Distribuição de Inferência" estão claramente rotuladas, e sua incompatibilidade é representada usando setas divergentes ou trajetórias deslocadas.

Um design minimalista e plano é empregado, apresentando um fundo branco e cores suaves (azul para treinamento, laranja ou vermelho para inferência).

Um diagrama esquemático, apresentado em um estilo limpo e ac...

Gere um diagrama da arquitetura do módulo central que esteja em conformidade com as especificações de ilustração de periódicos SCI. Os requisitos são os seguintes:

1. Layout Geral e Especificações:
- Layout: Fluxo serial horizontal (adaptado à largura de coluna única de um artigo de 8,5cm / largura de coluna dupla de 17cm), com a estrutura: "Imagem de Entrada Degradada" → Módulo Central 1 → Módulo Central 2 → Módulo Central 3 → "Imagem de Saída Restaurada";
- Esquema de Cores: Use cores profissionais de baixa saturação para os fundos dos módulos (Módulo 1: azul claro, Módulo 2: verde claro, Módulo 3: cinza claro), aprofunde os subcomponentes em 20% dentro da mesma família de cores e use uma linha preta fina de 0,5pt para as bordas.
- Fonte: Use Times New Roman para inglês (10pt negrito para títulos de módulos, 8pt para subcomponentes/descrições) e Songti para chinês (mesmos níveis de tamanho de fonte); rotule as variáveis de recursos (por exemplo, F) em itálico.
- Resolução: ≥300dpi, formato vetorial (suporta escalonamento sem desfoque).

2. Detalhes do Módulo (incluindo subcomponentes internos):
- Módulo 1: Título (negrito) "Módulo Central 1: Módulo de Roteamento Dinâmico Sensível à Degradação"
Caixas de subcomponentes incorporadas (azul claro mais escuro):
① Unidade de Reconhecimento de Tipo de Degradação: Descrição da função "Extrair representações de degradação (por exemplo, desfoque/ruído) da imagem de entrada";
② Mecanismo de Decisão Adaptativa: Descrição da função "Classificar categorias de degradação por meio de limiares aprendíveis";
③ Biblioteca de Estratégias de Roteamento Dinâmico: Descrição da função "Corresponder estratégias de restauração correspondentes para degradação de vários tipos";
Anotação do fluxo de dados: Recurso de entrada "*F*degraded" → Módulo 1 → Recurso de saída "*F*1".

- Módulo 2: Título (negrito) "Módulo Central 2: Módulo de Injeção de Recursos Multimodal"
Caixas de subcomponentes incorporadas (verde claro mais escuro):
① Extrator de Prior Semântico CLIP/LLM: Descrição da função "Recuperar priors semânticos texturais de modelos pré-treinados";
② Unidade de Alinhamento de Recursos Intermodais:"

Gere um diagrama da arquitetura do módulo central que esteja...

Um diagrama limpo e profissional da arquitetura de deep learning de um Autoencoder Variacional (VAE) é apresentado. À esquerda, uma rede encoder, composta por camadas convolucionais, progressivamente reduz a resolução de uma imagem RGB de 32×32. O encoder produz dois vetores rotulados como “μ(x)” e “σ(x)”. No centro, um bloco de espaço latente ilustra o truque de reparametrização: z = μ + σ ⊙ ε, com ε amostrado de uma distribuição Gaussiana padrão. À direita, uma rede decoder reconstrói a imagem usando uma arquitetura robusta incorporando blocos residuais, módulos de atenção e camadas de upsampling PixelShuffle, aumentando progressivamente a resolução espacial de volta para 32×32×3. Setas indicam o fluxo de dados do encoder para o espaço latente para o decoder. O design é minimalista e plano, com um fundo branco, rótulos claros e um estilo acadêmico, adequado para uma apresentação de aprendizado de máquina.

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Uma ilustração científica para um artigo de pesquisa em visão computacional, representando um cenário de transmissão de informação de largura de banda ultrabaixa para um veículo aéreo não tripulado (VANT). O VANT está operando a uma distância considerável, aparecendo pequeno na composição, e realizando sensoriamento visual aéreo sob condições de interferência sem fio e bloqueio de sinal significativos. Pistas visuais, como padrões de onda distorcidos, ícones de ruído e sinais de comunicação interrompidos ao redor do VANT, representam severa interferência de comunicação. A bordo do VANT, um módulo de compressão visual compacto é representado como um bloco rotulado, 'Módulo de Compressão a Bordo', ilustrando a transformação de dados visuais de alta dimensão para representações esparsas de baixa dimensão. Setas indicam informações visuais comprimidas sendo transmitidas através de um link sem fio de largura de banda ultrabaixa. O link de transmissão sem fio é visualmente representado como fino e minimalista, rotulado 'Canal de Largura de Banda Ultrabaixa', para enfatizar a capacidade de transmissão limitada.

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