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標簽 > 深度學習
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基于深度學習的工作流程系統(tǒng)DeNeRD,框圖顯示了由神經(jīng)元檢測器(TOP)單元處理的來自不同出生后(P)時間點的腦圖像的輸入。每一張大腦圖像都是通過一個...
一、語言表征學習 Language Representation Learning ? 通過自監(jiān)督語言模型預訓練的語言表征學習已經(jīng)成為許多NLP系統(tǒng)的一...
在Windows上使用OpenVINO? C# API部署Yolov8-obb實現(xiàn)任意方向的目標檢測
Ultralytics YOLOv8 基于深度學習和計算機視覺領(lǐng)域的尖端技術(shù),在速度和準確性方面具有無與倫比的性能。
清華大學發(fā)布全球首個開源自動圖學習工具包:AutoGL
如何應(yīng)用自動機器學習 (AutoML) 加速圖機器學習任務(wù)的處理?清華大學發(fā)布全球首個開源自動圖學習工具包:AutoGL (Auto Graph Lea...
電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/黃山明)隨著當前工業(yè)制造技術(shù)的高速發(fā)展,機器視覺技術(shù)已經(jīng)逐步成為工業(yè)自動化生產(chǎn)過程中不可或缺的關(guān)鍵組成部分。從功能上看,機器視覺的...
人工智能有多火?看看2018北京安博會現(xiàn)場就可得知,據(jù)不完全統(tǒng)計,70%的企業(yè)都在說人工智能,而在展館分劃中,50%的展館與人工智能相關(guān),哪怕只是一個門...
實木板材在國民經(jīng)濟中扮演重要角色,被廣泛使用在國家建設(shè)中。為了提高林業(yè)資源利用率,實現(xiàn)企業(yè)木材加工的可持續(xù)發(fā)展,基于深度學習對實木板材缺陷圖像進行檢測,...
Google的深度學習框架TensorFlow的優(yōu)勢分析
TensorFlow命名源于其運行原理,即“讓張量(Tensor)流動起來(Flow)”,這是深度學習處理數(shù)據(jù)的核心特征。TensorFlow顯示了張量...
Gartner副總裁兼院士級分析師David Cearley表示:“2017年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢為Gartner的智能數(shù)字格網(wǎng)(Intelligent...
他說:“我們正在將思維方式從將分析視為事后報告轉(zhuǎn)變?yōu)閷⑦@些情報嵌入業(yè)務(wù)流程本身。” 通過微調(diào),Wagle報告流失預測器的準確性接近90%。
2020-03-16 標簽:數(shù)據(jù)中心機器學習深度學習 2168 0
AMD發(fā)布Adrenalin Edition 22.9.1驅(qū)動程序 提升游戲體驗
近日,AMD發(fā)布了AMD Software:Adrenalin Edition 22.9.1驅(qū)動程序,可提供對《使命召喚19:現(xiàn)代戰(zhàn)爭2》公開測試版(C...
英特爾神經(jīng)形態(tài)芯片Loihi能通過氣味識別有害化學物質(zhì)
英特爾實驗室和康奈爾大學的研究人員,剛剛展示了英特爾神經(jīng)形態(tài)研究芯片 Loihi 的獨特能力 —— 僅通過氣味來識別多種有害的化學物質(zhì)。
LabVIEW圖形化的AI視覺開發(fā)平臺(非NI Vision),大幅降低人工智能開發(fā)門檻
提供近百個應(yīng)用程序范例的LabVIEW視覺工具包,包括物體分類、物體檢測、物體測量、圖像分割、 人臉識別、自然場景下OCR等多種實用場景
隨著終端設(shè)備大規(guī)模接入互聯(lián)網(wǎng),在終端設(shè)備上產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)在提供商業(yè)價值的同時,也對數(shù)據(jù)處理提出挑戰(zhàn)。由于網(wǎng)絡(luò)帶寬有限,又要滿足實時響應(yīng)的需求,邊緣計算成...
2019-12-20 標簽:嵌入式設(shè)備深度學習 2161 0
科學家將開發(fā)深度學習框架,以將機器學習集成到神經(jīng)影像研究中
佐治亞州立大學的研究人員與麻省理工學院(MIT)和麻省總醫(yī)院(MGH)的同事們通過推進獲得了美國國立衛(wèi)生研究院腦研究的 250萬美元贈款創(chuàng)新性神經(jīng)技術(shù)(...
2020-08-17 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學習 2157 0
分析師機構(gòu)Omdia的最新分析顯示,全球智能城市人工智能(AI)軟件市場將從2019年的6.738億美元增長到2025年的49億美元,這意味著七倍的增長。
谷歌和DeepMind研究人員合作提出新的強化學習方法Dreamer 可利用世界模型實現(xiàn)高效的行為學習
近年來隨著強化學習的發(fā)展,使得智能體選擇恰當行為以實現(xiàn)目標的能力得到迅速地提升。目前研究領(lǐng)域主要使用兩種方法:一種是無模型(model-free)的強化...
Altman 認為,所有不能大大增加人類科學知識綜合的系統(tǒng),不能發(fā)現(xiàn)、發(fā)明,推動基礎(chǔ)科學的智能,都不是超級智能。要做到這一點,人們還需要在相當重要的方面...
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