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工業(yè)機(jī)器人的工作原理和自身結(jié)構(gòu)
工業(yè)機(jī)器人已經(jīng)滲透到各行各業(yè)，幫助人們完成焊接、搬運(yùn)、噴涂、沖壓等各項(xiàng)任務(wù)，那么你有思考過機(jī)器人是怎么做到這一些的嗎？它的內(nèi)部結(jié)構(gòu)又是怎樣的呢？
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基于遷移學(xué)習(xí)的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究
摘要:電力負(fù)荷預(yù)測(cè)是智能電網(wǎng)建設(shè)的基礎(chǔ),對(duì)我國未來碳計(jì)量工作具有重要作用。基于智能算法的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)需要大量的歷史數(shù)據(jù)作為模型訓(xùn)練樣本,而新建城區(qū)或電力計(jì)量基礎(chǔ)較為落后地區(qū),難以收集大量準(zhǔn)確的歷史數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練模型,導(dǎo)致難以準(zhǔn)確進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測(cè)?，F(xiàn)通過深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,并基于遷移學(xué)習(xí)算法構(gòu)建既有建筑電力數(shù)據(jù)和新建建筑電力負(fù)荷間的聯(lián)系,通過既有建筑負(fù)荷歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練所得模型來預(yù)測(cè)新建建筑電力負(fù)荷,以南京市某辦公建筑為例驗(yàn)證所構(gòu)建的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)誤差可保持在7.8%以內(nèi),所提出的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法可為實(shí)際電力負(fù)荷預(yù)測(cè)計(jì)量提供參考。
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人工智能有何特點(diǎn)?人工智能會(huì)超越人類嗎?
以下內(nèi)容中，小編將對(duì)人工智能的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進(jìn)對(duì)人工智能的了解，和小編一起來看看吧。
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Socionext 和日本東北大學(xué)顯著加快基于深度學(xué)習(xí)的 SLAM 處理
新方法支持邊緣設(shè)備的高級(jí)圖像識(shí)別處理
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基于 Leap Motion 和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢(shì)識(shí)別
摘 要 ：針對(duì)傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要人工對(duì)參數(shù)進(jìn)行提取的問題，提出基于 Leap Motion 結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢(shì)識(shí)別方法。首先利用 Leap Motion 獲取高精度手勢(shì)圖像，然后對(duì)圖像進(jìn)行灰度處理，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法自動(dòng)對(duì)原始圖像進(jìn)行特征提取及分類，最后設(shè)計(jì) 6 層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于手勢(shì)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在6 種手勢(shì)測(cè)試集上的準(zhǔn)確率可達(dá) 96.5%，且識(shí)別時(shí)間短，模型具有較好的魯棒性。
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人工智能新力量意法半導(dǎo)體Deep Edge AI 應(yīng)運(yùn)而生
AI（人工智能）起源于達(dá)特茅斯學(xué)院于1956年舉辦的夏季研討會(huì)。在該會(huì)議上，“人工智能”一詞首次被正式提出。計(jì)算能力的技術(shù)突破推動(dòng)了人工智能一輪又一輪的發(fā)展。近年來，隨著大數(shù)據(jù)的可用性提高，第三輪人工智能發(fā)展浪潮已經(jīng)來臨。2015年，基于深度學(xué)習(xí)的人工智能算法在ImageNet競(jìng)賽的圖像識(shí)別精度方面首次超過人類，人工智能在發(fā)展道路上高歌猛進(jìn)。隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)研究取得突破，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在語音識(shí)別、自然語言處理等不同研究領(lǐng)域都獲得了巨大的成功。現(xiàn)在，人工智能已經(jīng)在生活中的方方面面顯示出巨大潛力。
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視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法研究綜述
摘 要 ：視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，具有廣闊的應(yīng)用前景。近年來，深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的引入使得目標(biāo)跟蹤算法的準(zhǔn)確性得到極大提升，但是當(dāng)目標(biāo)發(fā)生形變、尺度變化、被遮擋等情況時(shí)，容易導(dǎo)致跟蹤失敗。為了進(jìn)一步改進(jìn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法，文中系統(tǒng)地梳理了現(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法，將其劃分為經(jīng)典的跟蹤算法、基于相關(guān)濾波的跟蹤算法和基于深度學(xué)習(xí)的算法，分別從算法的基本原理、算法性能等方面進(jìn)行詳細(xì)的闡述，并對(duì)未來的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了展望。
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基于深度學(xué)習(xí)人臉識(shí)別技術(shù)在高校學(xué)堂分析設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)
摘 要 ：現(xiàn)代人臉識(shí)別以深度學(xué)習(xí)技術(shù)為核心，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，通過輸入圖像提取到人臉的特征值計(jì)算分析人臉的表情。通過分析當(dāng)前學(xué)生的專注度（表情變化），建立數(shù)據(jù)采集樣本集，通過訓(xùn)練計(jì)算完成課堂專注度分析，形成課堂學(xué)生專注度分布結(jié)果。結(jié)果表明，進(jìn)行教師的課堂學(xué)情分析，有利于進(jìn)行課程的教育教學(xué)改革， 提高辦學(xué)水平，也有利于教育行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步，提高行業(yè)的信息技術(shù)教育水平。
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一種基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)稱重機(jī)的設(shè)計(jì)
摘 要 ：為了解決現(xiàn)階段各領(lǐng)域中稱重過程繁瑣的問題，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)稱重機(jī)，該稱重機(jī)通過利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)與單片機(jī)等主要技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)所稱物品的自動(dòng)稱重功能，從而減少稱重人員的工作量，提高稱重效率。
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基于深度學(xué)習(xí)的手勢(shì)識(shí)別算法設(shè)計(jì)
摘 要 ：手勢(shì)識(shí)別是人工智能范疇的一項(xiàng)生物識(shí)別技術(shù)，其方便、快捷、可靠和穩(wěn)定等一系列特性使其在多個(gè)領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。如拍照和視頻中使用手勢(shì)增加貼紙和實(shí)時(shí)特效，將復(fù)雜的手語轉(zhuǎn)化為自然語言，智能家居的輔助控制，輔助駕駛系統(tǒng)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別領(lǐng)域，具有較好的口碑。文章基于深度學(xué)習(xí)理論設(shè)計(jì)一種識(shí)別精度高，能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)手勢(shì)識(shí)別的算法。
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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)景交通標(biāo)志識(shí)別
摘 要：文中對(duì)傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Lenet-5的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了改進(jìn)，并利用拍攝的實(shí)景交通標(biāo)志圖對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練集含有10萬張圖片，訓(xùn)練大約消耗了一天時(shí)間，盡管如此，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好之后，識(shí)別一張交通標(biāo)志圖可以在1毫秒內(nèi)完成。非訓(xùn)練集的2萬張圖片被用作測(cè)試集來驗(yàn)證已訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，最終識(shí)別率可達(dá)80%以上。
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你知道人工智能的原理嗎?人工智能有何新奇應(yīng)用?
本文中，小編將對(duì)人工智能予以介紹，如果你想對(duì)人工智能的原理、人工智能的應(yīng)用的詳細(xì)情況有所認(rèn)識(shí)，或者想要增進(jìn)對(duì)人工智能的了解程度，不妨請(qǐng)看以下內(nèi)容哦。
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深度學(xué)習(xí)還是類腦計(jì)算？平頭哥領(lǐng)銜全球?qū)＜已杏懭斯ぶ悄馨l(fā)展前景
2019年11月24日，IEEE CASS-SH Artificial Intelligence For Industry Forum在阿里巴巴上海研究中心召開。本次會(huì)議是IEEE電路與系統(tǒng)協(xié)會(huì)(CASS)首次在亞洲舉辦的學(xué)術(shù)產(chǎn)業(yè)論壇，由阿里巴巴達(dá)摩院、平頭哥半導(dǎo)體有限公司、以及上海交通大學(xué)聯(lián)合承辦。吸引來自海內(nèi)外頂尖高校師生及產(chǎn)業(yè)界專家共計(jì)150余人到場(chǎng)，就AI未來技術(shù)趨勢(shì)展開深入的交流。
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人工智能重不重要?看看這些人工智能應(yīng)用你就知道了!
在這篇文章中，小編將為大家?guī)砣斯ぶ悄軕?yīng)用的相關(guān)報(bào)道。
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Teledyne Imaging 亮相 Vision China 2021
發(fā)布全新 AI 和深度學(xué)習(xí)解決方案
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Teledyne Imaging 亮相 Vision China 2021
發(fā)布全新 AI 和深度學(xué)習(xí)解決方案
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瑞薩電子推出升級(jí)版R-Car V3H，提升深度學(xué)習(xí)性能，滿足包括駕乘人員監(jiān)控系統(tǒng)的最新NCAP要求
R-Car V3H為尖端計(jì)算機(jī)視覺提供卓越TOPS/Watt性能，并提供向NCAP 2025的遷移路徑。
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實(shí)現(xiàn)大規(guī)模圖計(jì)算的算法思路
2017年我以深度學(xué)習(xí)研究員的身份加入Hulu，研究領(lǐng)域包括了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及NLP中的知識(shí)圖譜推理。
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MathWorks公司推出R2020b版MATLAB和Simulink
包括擴(kuò)展Simulink訪問、全新產(chǎn)品、主要更新和數(shù)百個(gè)新特性
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李開復(fù)科普人工智能和深度學(xué)習(xí) 谷歌有何野心？
人工智能正以前所未有的態(tài)勢(shì)洶涌而來，一方面是風(fēng)投和創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新，都把人工智能當(dāng)做了下一個(gè)尚未被開墾的寶地；另一方面是應(yīng)用，比起概念盛行的階段，現(xiàn)在的無人車、AlphaGo等已經(jīng)把人工智能技術(shù)帶到
