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比如一個機器人在房屋里移動，它在某個時刻 t 的位姿（pose）就是一個頂點，這個也是待優化的變量。而位姿之間的關系就構成了一個邊，比如時刻 t 和時刻 t+1 之間的相對位姿變換矩陣就是邊，邊通常表示誤差項。...
計算機視覺算法并非魔法。它們需要數據才能運作，輸入數據的質量決定其性能。有多種不同方法和來源可供收集合適數據，這取決于你的目標。無論如何，擁有的輸入數據越多，計算機視覺模型性能優秀的可能性越大。...
圖神經網絡將深度學習的預測能力應用于豐富的數據結構中，這些數據結構將物體及其對應關系描述為圖中用線連成的點。...
成功應用了ReLU激活函數，雖然非AlexNet的原創，最早（2000年）在《自然》（Nature）中的一篇文章中就被提出來了，但真正能發揮神奇功效、并被世人所知的時間節點，還要當屬它在AlexNet中的成功應用。...
視覺檢測是指通過機器視覺產品（即圖像攝取裝置，分 CMOS 和CCD 兩種）將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號。...
定義神經網絡 Neural Networks，簡稱NN。針對機器學習算法需要領域專家進行特征工程，模型泛化性能差的問題，提出了NN可以從數據的原始特征學習特征表示，無需進行復雜的特征處理。...
目前計算機視覺（CV，computer vision）與自然語言處理（Natural Language Process， NLP）及語音識別（Speech Recognition）并列為人工智能（AI，artificial intelligence）·機器學習（ML，machine learning...
在這個新版本中，AI 引擎相對約束提供了在 AI 引擎內控制內核相對布局的途徑。這有利于用戶從 AI 引擎陣列獲得更高性能和更充分的利用率。可以將約束定義為自適應數據流程（ ADF ）圖格式和 JavaScript 對象標記（ JSON ）格式。...
隨著智能制造產業的升級和改造，智能手機作為人們生活的必需品，它的“智”不僅僅在于產品功能、性能方面的創新，更在于生產制造過程的智能化。...
我們的神經編碼量在發送到MLP解碼器時與像素顏色相結合。保留這種微調的設計仍然有效，但會導致重建總是依賴于三個輸入。...
本文將簡要介紹常用的距離度量方法、它們的工作原理、如何用Python計算它們以及何時使用它們。這樣可以加深知識和理解，提高機器學習算法和結果。...
深度學習等字眼近來會成為熱門，原因之一確實是因為多了許多便利的鏈接庫或框架，在一些簡單的案例上，可讓人無腦地做出分析、預測之類的動作。...
萌芽階段：AI 框架并不完善，開發者不得不進行大量基礎的工作，例如手寫反向傳播、搭建網絡結構、自行設計優化器等。...
泛光燈不是聚光燈、投射燈、射燈。泛光燈制造出的是高度漫射的、無方向的光而非輪廓清晰的光束，因而產生的陰影柔和而透明，用于物體照明時，照明減弱的速度比用聚光燈照明時慢得多，甚至有些照明減弱非常慢的泛光燈，看上去像是一個不產生陰影的光源。...
在學習與訓練神經網絡的過程中，我們很容易發現，神經網絡的訓練有一定的規律。在我們的研究中，有兩種現象很有趣，在研究和解釋它們的過程中，我們發現它們同樣是很有意義的。...
智能相機發展的另一個進步是集成無線技術以實現遠程監控和控制目的。由于數據安全或可靠性問題，Wi-Fi 可能不夠可靠或不夠快，無法用于圖像傳輸或實時監控。...
判斷模型是否可以生成特定圖像，這是一個比較難計算的問題，而且很多深度生成模型并沒有提供有效方法來估計密度，其本身也不支持評估跨模態相似性。而蒙特卡洛這種基于抽樣的方法又會使模型搜索過程變得非常緩慢。...
過去十年，人工智能研究主要集中在探索深度神經網絡的潛力。我們近年來看到的進步至少可以部分歸因于網絡規模的不斷擴大。從使用GPT-3 [1] 的文本生成到使用 Imagen [2] 的圖像生成，研究人員付出了相當大的努力來創建更大、更復雜的架構，以實現越來越令人印象深刻的壯舉。此外，現代神經網絡的成功...
連續漫反射照明應用半球形的均勻照明，以減小影子及鏡面反射。這種照明方式對于完全組裝的電路板照明非常有用。這種光源可以達到170立體角范圍的均勻照明。...
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