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在本教程中，我們將學(xué)習(xí)如何在 Raspberry Pi 上安裝 TensorFlow，并將展示一些在預(yù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行簡單圖像分類的示例。...
人工智能正在改變幾乎所有行業(yè)和應(yīng)用領(lǐng)域的工程。隨之而來的是對(duì)高 AI 模型準(zhǔn)確性的需求。事實(shí)上，AI 模型在取代傳統(tǒng)方法時(shí)往往更準(zhǔn)確，但這有時(shí)也會(huì)付出代價(jià)：復(fù)雜的 AI 模型是如何做出決策的;作為工程師，我們?nèi)绾悟?yàn)證結(jié)果是否如預(yù)期那樣有效?...
深度學(xué)習(xí)型圖像分析較適合原本復(fù)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(xué)習(xí)擅長解決復(fù)雜的表面和涂裝缺陷，例如轉(zhuǎn)動(dòng)、刷涂或發(fā)亮部件上的掛擦和凹痕。...
AI處理分為兩個(gè)階段。在訓(xùn)練階段，開發(fā)人員向他們的模型提供一個(gè)經(jīng)過策劃的數(shù)據(jù)集，這樣它就可以“學(xué)習(xí)”它將分析的數(shù)據(jù)類型所需的一切。然后，在推理階段，模型可以根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，產(chǎn)生可操作的結(jié)果。后者正是Untether AI所追求的細(xì)分市場。...
先給Unity版3D網(wǎng)絡(luò)提供一個(gè)搭建思路，提前準(zhǔn)備好實(shí)現(xiàn)展示卷積計(jì)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(fā)布的多目異構(gòu)AI視覺芯片產(chǎn)品。 V853 是一顆面向智能視覺領(lǐng)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(gòu)設(shè)計(jì)，同時(shí)搭配了全志自研的新一代視覺處理引擎和疾風(fēng)系統(tǒng)，最高算力可達(dá)1T的NPU助力V853可廣泛用于智能門鎖、智能考勤門禁、網(wǎng)絡(luò)攝像頭、行車記...
磁傳感器測量磁場強(qiáng)度，通常以微特斯拉 （μT） 或高斯（100 μT = 1 高斯）為單位。移動(dòng)電子設(shè)備中最常用的磁傳感器是三軸霍爾效應(yīng)磁力儀。通過計(jì)算檢測到的地球磁場角度，并將此測量的角度與加速計(jì)測量的重力進(jìn)行比較，即可非常精確地測量出設(shè)備相對(duì)于地磁北極的航向。...
視頻偽造是 Deepfake 技術(shù)最為主要的代表，其制作假視頻的技術(shù)也被稱為人工智能換臉（AI face swap）。一直以來，研究者發(fā)現(xiàn) DeepFake 存在著這樣一個(gè)漏洞：當(dāng)偽造人臉頭部轉(zhuǎn)到 90 度時(shí)（側(cè)臉 90 度），對(duì)方就能識(shí)別視頻中的人臉是不是偽造的。...
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNNs）已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域取得了極大的成功，它們以圖像識(shí)別、自動(dòng)化機(jī)器翻譯、精確醫(yī)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像上表現(xiàn)特別出色。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由Yan LeCun在1998年提出，可以識(shí)別給定輸入圖像中存在的數(shù)字。...
芯片設(shè)計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)很高，研究人員一直在努力朝著更優(yōu)化的設(shè)計(jì)邁進(jìn)。隨著我們轉(zhuǎn)向小芯片設(shè)計(jì)，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(duì)此類電路復(fù)合體的影響。...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎么和高斯過程聯(lián)系在一起的呢？Lee et al. [1] and Neal [2] 指出，隨機(jī)初始化無限寬網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)會(huì)產(chǎn)生一個(gè)高斯過程，稱作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高斯過程（neural network Gaussian process, NNGP）。...
隨著人工智能的發(fā)展和落地應(yīng)用，以地理空間大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用人工智能技術(shù)對(duì)遙感數(shù)據(jù)智能分析與解譯成為未來發(fā)展趨勢。本文以遙感數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化過程中對(duì)觀測對(duì)象的整體觀測、分析解譯與規(guī)律挖掘?yàn)橹骶€，通過綜合國內(nèi)外文獻(xiàn)和相關(guān)報(bào)道，梳理了該領(lǐng)域在遙感數(shù)據(jù)精準(zhǔn)處理、遙感數(shù)據(jù)時(shí)空處理與分析、遙感目標(biāo)要素分類識(shí)別、遙感數(shù)據(jù)...
神經(jīng)風(fēng)格遷移(NST，Neural Style Transfe) 神經(jīng)風(fēng)格遷移是指將參考圖像的風(fēng)格應(yīng)用于目標(biāo)圖像，同時(shí)保留目標(biāo)圖像的內(nèi)容。...
OpenCV 是一個(gè)的跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺庫，可以運(yùn)行在 Linux、Windows 和 Mac OS 操作系統(tǒng)上。它輕量級(jí)而且高效——由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類構(gòu)成，同時(shí)也提供了 Python 接口，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺方面的很多通用算法。...
網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展也令計(jì)算機(jī)視覺變得尤為重要。下圖是2020年以來網(wǎng)絡(luò)上新增數(shù)據(jù)量的走勢圖?；疑珗D形是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，藍(lán)色圖形是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（大部分都是圖片和視頻）?？梢院苊黠@的發(fā)現(xiàn)，圖片和視頻的數(shù)量正在以指數(shù)級(jí)的速度瘋狂增長。...
在目標(biāo)檢測分支的基礎(chǔ)上添加額外的head，該head針對(duì)每一個(gè)anchor都預(yù)測一個(gè)掩膜系數(shù)（mask coefficients）。這些系數(shù)的作用是在prototype空間對(duì)某個(gè)實(shí)例的表示進(jìn)行編碼。...
交互式人工智能（CAI）使用機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的子集深度學(xué)習(xí)（DL），通過機(jī)器實(shí)現(xiàn)語音識(shí)別、自然語言處理和文本到語音的自動(dòng)化。CAI流程通常用三個(gè)關(guān)鍵的功能模塊來描述： 1.語音轉(zhuǎn)文本（STT），也稱為自動(dòng)語音識(shí)別（ASR） 2自然語言處理（NLP） 3文本轉(zhuǎn)語音（TTS）或語音合成...
TF-IDF算法是創(chuàng)建在這樣一個(gè)假設(shè)之上的：對(duì)區(qū)別文檔最有意義的詞語應(yīng)該是那些在文檔中出現(xiàn)頻率高，而在整個(gè)文檔集合的其他文檔中出現(xiàn)頻率少的詞語。如果特征空間坐標(biāo)系取tf詞頻作為測度...
數(shù)據(jù)自增強(qiáng)是一個(gè)小樣本任務(wù)可行的解法，對(duì)于 token-level 的 NER 任務(wù)，token 替換和表征混合是常用的方法。但自增強(qiáng)也有局限性，我們需要為每種特定的自增強(qiáng)方法單獨(dú)進(jìn)行一些設(shè)計(jì)來降低自增強(qiáng)所帶來的噪聲，緩解噪聲對(duì)效果的影響。本文提出了 meta-reweighting 框架將各類方法...
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