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人脸识别、语音翻译、无人驾驶...这些高科技都离不开深度神经网络了！
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在如今的网络时代，错综复杂的大数据和网络环境，让传统信息处理理论、人工智能与人工神经网络都面临巨大的挑战。近些年，深度学习逐渐走进人们的视线，通过深度学习解决若干问题的案例越来越多。一些传统的图像
2024-01-11 10:51:32
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2017全球无人驾驶汽车展
2017全球无人驾驶大会暨展览会时间：2017年6月13-15日 地点：北京·国家会议中心大会主题：“无人驾驶、驱动未来” 权威组织机构指导单位：中华人民共和国工业和信息化部中国科学技术协会主办单位
2017-02-22 19:57:21
人脸识别、语音翻译、无人驾驶...这些高科技都离不开深度神经网络了！
，如何用一个神经网络，写出一套机器学习算法，来自动识别未知的图像。一个 4 层的神经网络输入层经过几层算法得到输出层 实现机器学习的方法有很多，近年被人们讨论得多的方法就是深度学习。 深度学习是一种实现
2018-05-11 11:43:14
无人驾驶上的车辆传感器
所提及的所有零件和技术均可在 Digi-Key 网站找到。始于 GPS所有无人驾驶车辆都在很大程度上依赖传感器。 任何导引系统都需要的主要传感器技术是位置识别。 当然，GPS 和地理定位技术均已嵌入
2017-04-28 17:11:01
无人驾驶与自动驾驶的差别性
的驾驶环境；而无人驾驶汽车的本质是一种全新的能够自主导航的移动运输类机器人，以人工智能取代了驾驶者，其外形设计、应用场合并不拘泥于现有的模式。目前，无人驾驶汽车研发多数以传统车型作为实验对象，但未
2017-09-28 16:50:52
无人驾驶导航平台
`` 本帖最后由 hexiaoyan1111 于 2014-11-11 11:27 编辑
无人驾驶导航平台作者：北京太速科技有限公司发达国家从20世纪70年代开始研究无人驾驶汽车,目前在可行性
2014-11-11 11:21:30
无人驾驶电子与安全
认为：“无人驾驶目前的两种技术路线，传统汽车厂商更趋向于通过技术的不断积累，场景的不断丰富，逐步从辅助驾驶过渡到半自动驾驶，进而最终实现无人驾驶;某些高科技公司则希望通过各种外部传感器实时采集海量数据
2017-02-22 16:07:56
无人驾驶的发展难点及现阶段技术手段
自动驾驶还需要较长的路要走ADAS、自动驾驶、无人驾驶、智能汽车等词语风靡科技圈，如果哪个智能硬件团队或科技公司无法与这些关键词建立关联，颇有被世界遗弃之感。但是，如果客观的去分析，真正意义上的自动驾驶尚有较长的路要走。
2020-05-07 06:59:06
无人驾驶的未来正在改变
介绍了大规模实现无人驾驶汽车上路时所需克服的法律和社会障碍，包括与ADAS发展相关的更多技术要求和TI如何为这些要求提供解决方案等内容。虽然无人驾驶汽车的未来也许要等到下一个十年，但技术的发展与进步正时
2018-08-30 15:39:10
无人驾驶硬件之传感器平台
`无人驾驶系统是一个庞大而又复杂的系统工程，从物理结构上看，它分为硬件、操作系统、软件、外设等几个不同的部分。每一个部分的细分和辨别，甚至都是一个复杂的生态系统。硬件是这个系统工程的基础，任何离开
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无人驾驶硬件系统主要包括哪些
本文是无人驾驶技术系列的第十篇，着重介绍无人驾驶硬件平台设计。无人驾驶硬件系统是多种技术、多个模块的集成，主要包括：传感器平台、计算平台、以及控制平台。本文将详细介绍这三个平台以及现有的解决方案
2021-09-09 08:16:33
深度神经网络是什么
多层感知机 深度神经网络in collaboration with Hsu Chung Chuan, Lin Min Htoo, and Quah Jia Yong. 与许忠传，林敏涛和华佳勇合作
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神经网络解决方案让自动驾驶成为现实
制造业而言，深度学习神经网络开辟了令人兴奋的研究途径。为了实现从诸如高速公路全程自动驾驶仪的短时辅助模式到专职无人驾驶旅行的自动驾驶，汽车制造业一直在寻求让响应速度更快、识别准确度更高的方法，而深度
2017-12-21 17:11:34
AI知识科普 | 从无人相信到万人追捧的神经网络
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项目名称：基于PYNQ的神经网络自动驾驶小车试用计划：一、本人技术背景本人有四年以上的嵌入式开发和三年以上的机器视觉领域项目实践经验，在计算机视觉与FPGA数字图像处理方面有较多的理论研究与项目实践
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【PYNQ-Z2试用体验】基于PYNQ的神经网络自动驾驶小车 - 项目规划
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【TL6748 DSP申请】基于DSP的无人驾驶和语音操作
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一文读懂语言识别技术原理1
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，其中还包括在美国社区内大量开展试点项目。 卡尔松称：“高科技和其他行业的竞争日趋激烈，促使汽车行业在无人驾驶软件和网络安全方面的不懈努力加速发展。无法适应时代变化的汽车厂商将会很遗憾地落后于时代，或至少将面临一个非常不同的产业。”
2016-06-13 14:55:19
人工神经网络实现方法有哪些？
人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)是一种类似生物神经网络的信息处理结构，它的提出是为了解决一些非线性，非平稳，复杂的实际问题。那有哪些办法能实现人工神经网络呢？
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) 来解决更复杂的问题，深度神经网络是一种将这些问题多层连接起来的更深层网络。这称为深度学习。目前，深度学习被用于现实世界中的各种场景，例如图像和语音识别、自然语言处理和异常检测，并且在某些情况下，它
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从AlexNet到MobileNet，带你入门深度神经网络
摘要： 在2018年3月13日云栖社区，来自哈尔滨工业大学的沈俊楠分享了典型模式-深度神经网络入门。本文详细介绍了关于深度神经网络的发展历程，并详细介绍了各个阶段模型的结构及特点。哈尔滨工业大学的沈
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内幕！无人驾驶，一场重构汽车产业的革命
和大量汽车工程数据积累。在机械时代，这些技术优势足以形成深厚的行业壁垒。而在目前的汽车技术变革中，所有的技术积累将转化为数据优势。 在无人驾驶中，深度学习技术是核心。汽车通过各种传感器识别周围环境
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复杂数据中提取特征的强大工具。例如，这包括音频信号或图像中的复杂模式识别。本文讨论了 CNN 相对于经典线性规划的优势。后续文章“训练卷积神经网络：什么是机器学习？——第2部分”将讨论如何训练CNN
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可分离卷积神经网络在 Cortex-M 处理器上实现关键词识别
卷积运算，从而发现这种关联性。● 循环神经网络 (RNN)RNN 在很多序列建模任务中都展现出了出色的性能，特别是在语音识别、语言建模和翻译中。RNN 不仅能够发现输入信号之间的时域关系，还能使用“门控
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2021-12-21 07:59:18
基于BP神经网络的手势识别系统
摘 要：本文给出了采用ADXL335加速度传感器来采集五个手指和手背的加速度三轴信息，并通过ZigBee无线网络传输来提取手势特征量，同时利用BP神经网络算法进行误差分析来实现手势识别的设计方法
2018-11-13 16:04:45
基于带NNIE神经网络海思3559A方案边缘计算主板开发及接口定义
(4GB/8GB可选) ，eMMC（8GB/16GB/32GB/64GB/128GB可选）-双核NNIE@840MHz 神经网络加速引擎-四核 DSP@700MHz，32K I-Cache /32K
2020-06-20 11:32:14
基于贝叶斯分类器和径向基函数（RBF）网络融合的人脸识别方法的设计方案
的识别率，利用这些识别率，采用下式计算第b个子分类器的权值：图1人脸图像的预处理图2 RBF神经网络的工作原理RBF神经网络设计 RBF神经网络的结构如图2。径向基函数的实质 [9
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基于赛灵思FPGA的卷积神经网络实现设计
，看一下 FPGA 是否适用于解决大规模机器学习问题。卷积神经网络是一种深度神经网络 (DNN)，工程师最近开始将该技术用于各种识别任务。图像识别、语音识别和自然语言处理是 CNN 比较常见的几大应用。
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如何构建神经网络？
原文链接：http://tecdat.cn/?p=5725 神经网络是一种基于现有数据创建预测的计算系统。如何构建神经网络？神经网络包括：输入层：根据现有数据获取输入的层隐藏层：使用反向传播优化输入变量权重的层，以提高模型的预测能力输出层：基于输入和隐藏层的数据输出预测
2021-07-12 08:02:11
如何设计BP神经网络图像压缩算法？
，并能在脑海中重现这些图像信息，这不仅与人脑的海量信息存储能力有关，还与人脑的信息处理能力，包括数据压缩能力有关。在各种神经网络中，多层前馈神经网络具有很强的信息处理能力，由于其采用BP算法，因此也
2019-08-08 06:11:30
成熟的无人驾驶方案离不开激光雷达
面世了。无人驾驶汽车的未来之路高科技属性的创新产品被市场接受的过程都要经过研发、小规模试验、相关政策法规出台、消费认可销量爆发的过程。例如，作为汽车领域的重大创新应用，新能源汽车在中国从集中研发
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激光雷达-无人驾驶汽车的必争之地
，企业研发活动以及人工智能和出行领域的风险投资都有所增长，这些都为新的出行解决方案提供了非常优越的发展条件，推动行业朝无人驾驶出行加速迈进。连罗兰贝格合伙人康伯涵都表示：“无人驾驶技术势必将成为汽车行业
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百度无人驾驶车北京完成路测
公里/小时。百度无人驾驶车的路测成功创造了三个“最”：路况最复杂，自动驾驶动作最全面，环境理解精度最高。据百度称，此次实际路测路线是从位于北京中关村软件园的百度大厦附近出发，驶入G7京新高速公路，经
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福特CEO曾扬言无人驾驶将会在2020年实现商用，你们同意吗？
的特斯拉，近年来在道路标志、车辆行人、路况障碍、行车环境监控识别等方面均制定了一系列促进无人驾驶实践及测试计划。百度于去年9月的“2016百度世界大会”再次亮相无人车，并已获得全球第15张无人车道
2017-02-07 14:58:38
离线语音识别和控制的工作原理及应用
学习、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等技术。这些技术能够在本地设备上实现高效运算，使得离线语音识别成为可能。
1.深度学习
深度学习在语音识别领域具有广泛的应用。其中，循环
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粒子群优化模糊神经网络在语音识别中的应用
一定的早熟收敛问题,引入一种自适应动态改变惯性因子的PSO算法,使算法具有较强的全局搜索能力.将此算法训练的模糊神经网络应用于语音识别中,结果表明,与BP算法相比,粒子群优化的模糊神经网络具有较高
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谷歌欲在英国首推无人驾驶汽车
前两天，百度已经在北京完成路测，如今国外又传来谷歌无人驾驶汽车的消息。12月14日，谷歌在过去的两年里，不断与英国***进行多次会谈，希望能在英国推广无人驾驶汽车。谷歌认为，无人驾驶汽车技术可以让
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轻量化神经网络的相关资料下载
原文链接：【嵌入式AI部署&基础网络篇】轻量化神经网络精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测等机器
2021-12-14 07:35:25
非局部神经网络，打造未来神经网络基本组件
`将非局部计算作为获取长时记忆的通用模块，提高神经网络性能在深度神经网络中，获取长时记忆（long-range dependency）至关重要。对于序列数据（例如语音、语言），递归运算
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基于BP神经网络的2DPCA人脸识别算法
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卷积神经网络（CNN）在无人驾驶中应用的3D感知与物体检测
无人驾驶的感知部分作为计算机视觉的领域范围，也不可避免地成为CNN发挥作用的舞台。本文是无人驾驶技术系列的第八篇，深入介绍CNN（卷积神经网络）在无人驾驶3D感知与物体检测中的应用。 CNN简介
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2017-12-12 14:31:081566
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2017-12-19 11:51:524299
4299三种典型的神经网络以及深度学习中的正则化方法应用于无人驾驶
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变差。与此同时，现有大多数方法无法实时（在线）完成人脸识别任务，这也限制了人脸识别技术的应用。为此，该文以深度神经网络为框架，使用大规模人脸库构造了一种新型实用的多层网络应用于大规模的人脸识别任务中并提出了
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7邱锡鹏版神经网络与深度学习电子书免费下载
都离不开人工智能领域研究者们的长期努力。特别是最近这几年，得益于数据的增多、计算能力的增强、学习算法的成熟以及应用场景的丰富，越来越多的人开始关注这一个 “崭新”的研究领域：深度学习。深度学习以神经网络为主要模型
2020-05-18 08:00:000
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2020-08-17 08:00:005
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神经网络与深度学习知识
都离不开人工智能
领域研究者的长期努力．特别是最近这几年，得益于数据的增多、计算能力的增
强、学习算法的成熟以及应用场景的丰富，越来越多的人开始关注这个“崭新”的
研究领域：深度学习．深度学习以神经网络为主要模型
2022-07-19 14:21:080
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在过去的几年中，神经网络的兴起与应用成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务（如目标检测、机器翻译和语音识别），如今都已被各种端到端的深度学习范式（例如卷积
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浅析三种主流深度神经网络
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卷积神经网络如何识别图像 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）由于其出色的图像识别能力而成为深度学习的重要组成部分。CNN是一种深度神经网络，其结构
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卷积神经网络的介绍 什么是卷积神经网络算法 卷积神经网络涉及的关键技术 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种用于图像分类、物体识别、语音识别等领域
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5473卷积神经网络和深度神经网络的优缺点 卷积神经网络和深度神经网络的区别
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1868卷积神经网络算法流程 卷积神经网络模型工作流程
卷积神经网络算法流程 卷积神经网络模型工作流程 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种广泛应用于目标跟踪、图像识别和语音识别等领域的深度学习模型
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1316深度学习在语音识别中的应用及挑战
的挑战。 二、深度学习在语音识别中的应用 1.基于深度神经网络的语音识别：深度神经网络（DNN）和循环神经网络（RNN）是深度学习在语音识别中应用的主要技术。基于这些网络的语音识别系统能够有效地提高识别精度和效率，并且被广
2023-10-10 18:14:53449
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