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在本教程中，我們將學習如何在 Raspberry Pi 上安裝 TensorFlow，并將展示一些在預訓練神經網絡上進行簡單圖像分類的示例。...
人工智能正在改變幾乎所有行業和應用領域的工程。隨之而來的是對高 AI 模型準確性的需求。事實上，AI 模型在取代傳統方法時往往更準確，但這有時也會付出代價：復雜的 AI 模型是如何做出決策的;作為工程師，我們如何驗證結果是否如預期那樣有效?...
深度學習型圖像分析較適合原本復雜的涂裝表面檢測：有微小變化但可接受的圖案，以及無法使用空間頻率方法排除的位置變量。深度學習擅長解決復雜的表面和涂裝缺陷，例如轉動、刷涂或發亮部件上的掛擦和凹痕。...
AI處理分為兩個階段。在訓練階段，開發人員向他們的模型提供一個經過策劃的數據集，這樣它就可以“學習”它將分析的數據類型所需的一切。然后，在推理階段，模型可以根據實時數據進行預測，產生可操作的結果。后者正是Untether AI所追求的細分市場。...
先給Unity版3D網絡提供一個搭建思路，提前準備好實現展示卷積計算的方法、特征圖的形狀、邊綁定的效果等問題。...
全志科技v853是2022年5月發布的多目異構AI視覺芯片產品。 V853 是一顆面向智能視覺領域推出的新一代高性能、低功耗的處理器SOC，芯片采用三核異構設計，同時搭配了全志自研的新一代視覺處理引擎和疾風系統，最高算力可達1T的NPU助力V853可廣泛用于智能門鎖、智能考勤門禁、網絡攝像頭、行車記...
磁傳感器測量磁場強度，通常以微特斯拉 （μT） 或高斯（100 μT = 1 高斯）為單位。移動電子設備中最常用的磁傳感器是三軸霍爾效應磁力儀。通過計算檢測到的地球磁場角度，并將此測量的角度與加速計測量的重力進行比較，即可非常精確地測量出設備相對于地磁北極的航向。...
視頻偽造是 Deepfake 技術最為主要的代表，其制作假視頻的技術也被稱為人工智能換臉（AI face swap）。一直以來，研究者發現 DeepFake 存在著這樣一個漏洞：當偽造人臉頭部轉到 90 度時（側臉 90 度），對方就能識別視頻中的人臉是不是偽造的。...
深度神經網絡（DNNs）已經在人工智能領域取得了極大的成功，它們以圖像識別、自動化機器翻譯、精確醫療和許多其他解決方案為載體，直接影響著我們的生活。...
卷積神經網絡（CNN）是一種特殊類型的神經網絡，在圖像上表現特別出色。卷積神經網絡由Yan LeCun在1998年提出，可以識別給定輸入圖像中存在的數字。...
芯片設計的風險很高，研究人員一直在努力朝著更優化的設計邁進。隨著我們轉向小芯片設計，所有小芯片都需要互連才能成為虛擬單片芯片，并且必須考慮延遲和功耗對此類電路復合體的影響。...
神經網絡是怎么和高斯過程聯系在一起的呢？Lee et al. [1] and Neal [2] 指出，隨機初始化無限寬網絡的參數會產生一個高斯過程，稱作神經網絡高斯過程（neural network Gaussian process, NNGP）。...
隨著人工智能的發展和落地應用，以地理空間大數據為基礎，利用人工智能技術對遙感數據智能分析與解譯成為未來發展趨勢。本文以遙感數據轉化過程中對觀測對象的整體觀測、分析解譯與規律挖掘為主線，通過綜合國內外文獻和相關報道，梳理了該領域在遙感數據精準處理、遙感數據時空處理與分析、遙感目標要素分類識別、遙感數據...
神經風格遷移(NST，Neural Style Transfe) 神經風格遷移是指將參考圖像的風格應用于目標圖像，同時保留目標圖像的內容。...
OpenCV 是一個的跨平臺計算機視覺庫，可以運行在 Linux、Windows 和 Mac OS 操作系統上。它輕量級而且高效——由一系列 C 函數和少量 C++ 類構成，同時也提供了 Python 接口，實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。...
網絡的迅速發展也令計算機視覺變得尤為重要。下圖是2020年以來網絡上新增數據量的走勢圖?；疑珗D形是結構化數據，藍色圖形是非結構化數據（大部分都是圖片和視頻）?？梢院苊黠@的發現，圖片和視頻的數量正在以指數級的速度瘋狂增長。...
在目標檢測分支的基礎上添加額外的head，該head針對每一個anchor都預測一個掩膜系數（mask coefficients）。這些系數的作用是在prototype空間對某個實例的表示進行編碼。...
交互式人工智能（CAI）使用機器學習（ML）的子集深度學習（DL），通過機器實現語音識別、自然語言處理和文本到語音的自動化。CAI流程通常用三個關鍵的功能模塊來描述： 1.語音轉文本（STT），也稱為自動語音識別（ASR） 2自然語言處理（NLP） 3文本轉語音（TTS）或語音合成...
TF-IDF算法是創建在這樣一個假設之上的：對區別文檔最有意義的詞語應該是那些在文檔中出現頻率高，而在整個文檔集合的其他文檔中出現頻率少的詞語。如果特征空間坐標系取tf詞頻作為測度...
數據自增強是一個小樣本任務可行的解法，對于 token-level 的 NER 任務，token 替換和表征混合是常用的方法。但自增強也有局限性，我們需要為每種特定的自增強方法單獨進行一些設計來降低自增強所帶來的噪聲，緩解噪聲對效果的影響。本文提出了 meta-reweighting 框架將各類方法...
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