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在本教程中，我们将学习如何在 Raspberry Pi 上安装 TensorFlow，并将展示一些在预训练神经网络上进行简单图像分类的示例。...
人工智能正在改变几乎所有行业和应用领域的工程。随之而来的是对高 AI 模型准确性的需求。事实上，AI 模型在取代传统方法时往往更准确，但这有时也会付出代价：复杂的 AI 模型是如何做出决策的;作为工程师，我们如何验证结果是否如预期那样有效?...
深度学习型图像分析较适合原本复杂的涂装表面检测：有微小变化但可接受的图案，以及无法使用空间频率方法排除的位置变量。深度学习擅长解决复杂的表面和涂装缺陷，例如转动、刷涂或发亮部件上的挂擦和凹痕。...
AI处理分为两个阶段。在训练阶段，开发人员向他们的模型提供一个经过策划的数据集，这样它就可以“学习”它将分析的数据类型所需的一切。然后，在推理阶段，模型可以根据实时数据进行预测，产生可操作的结果。后者正是Untether AI所追求的细分市场。...
先给Unity版3D网络提供一个搭建思路，提前准备好实现展示卷积计算的方法、特征图的形状、边绑定的效果等问题。...
全志科技v853是2022年5月发布的多目异构AI视觉芯片产品。 V853 是一颗面向智能视觉领域推出的新一代高性能、低功耗的处理器SOC，芯片采用三核异构设计，同时搭配了全志自研的新一代视觉处理引擎和疾风系统，最高算力可达1T的NPU助力V853可广泛用于智能门锁、智能考勤门禁、网络摄像头、行车记...
磁传感器测量磁场强度，通常以微特斯拉 （µT） 或高斯（100 µT = 1 高斯）为单位。移动电子设备中最常用的磁传感器是三轴霍尔效应磁力仪。通过计算检测到的地球磁场角度，并将此测量的角度与加速计测量的重力进行比较，即可非常精确地测量出设备相对于地磁北极的航向。...
视频伪造是 Deepfake 技术最为主要的代表，其制作假视频的技术也被称为人工智能换脸（AI face swap）。一直以来，研究者发现 DeepFake 存在着这样一个漏洞：当伪造人脸头部转到 90 度时（侧脸 90 度），对方就能识别视频中的人脸是不是伪造的。...
深度神经网络（DNNs）已经在人工智能领域取得了极大的成功，它们以图像识别、自动化机器翻译、精确医疗和许多其他解决方案为载体，直接影响着我们的生活。...
卷积神经网络（CNN）是一种特殊类型的神经网络，在图像上表现特别出色。卷积神经网络由Yan LeCun在1998年提出，可以识别给定输入图像中存在的数字。...
芯片设计的风险很高，研究人员一直在努力朝着更优化的设计迈进。随着我们转向小芯片设计，所有小芯片都需要互连才能成为虚拟单片芯片，并且必须考虑延迟和功耗对此类电路复合体的影响。...
神经网络是怎么和高斯过程联系在一起的呢？Lee et al. [1] and Neal [2] 指出，随机初始化无限宽网络的参数会产生一个高斯过程，称作神经网络高斯过程（neural network Gaussian process, NNGP）。...
随着人工智能的发展和落地应用，以地理空间大数据为基础，利用人工智能技术对遥感数据智能分析与解译成为未来发展趋势。本文以遥感数据转化过程中对观测对象的整体观测、分析解译与规律挖掘为主线，通过综合国内外文献和相关报道，梳理了该领域在遥感数据精准处理、遥感数据时空处理与分析、遥感目标要素分类识别、遥感数据...
神经风格迁移(NST，Neural Style Transfe) 神经风格迁移是指将参考图像的风格应用于目标图像，同时保留目标图像的内容。...
OpenCV 是一个的跨平台计算机视觉库，可以运行在 Linux、Windows 和 Mac OS 操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时也提供了 Python 接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。...
网络的迅速发展也令计算机视觉变得尤为重要。下图是2020年以来网络上新增数据量的走势图。灰色图形是结构化数据，蓝色图形是非结构化数据（大部分都是图片和视频）。可以很明显的发现，图片和视频的数量正在以指数级的速度疯狂增长。...
在目标检测分支的基础上添加额外的head，该head针对每一个anchor都预测一个掩膜系数（mask coefficients）。这些系数的作用是在prototype空间对某个实例的表示进行编码。...
交互式人工智能（CAI）使用机器学习（ML）的子集深度学习（DL），通过机器实现语音识别、自然语言处理和文本到语音的自动化。CAI流程通常用三个关键的功能模块来描述： 1.语音转文本（STT），也称为自动语音识别（ASR） 2自然语言处理（NLP） 3文本转语音（TTS）或语音合成...
TF-IDF算法是创建在这样一个假设之上的：对区别文档最有意义的词语应该是那些在文档中出现频率高，而在整个文档集合的其他文档中出现频率少的词语。如果特征空间坐标系取tf词频作为测度...
数据自增强是一个小样本任务可行的解法，对于 token-level 的 NER 任务，token 替换和表征混合是常用的方法。但自增强也有局限性，我们需要为每种特定的自增强方法单独进行一些设计来降低自增强所带来的噪声，缓解噪声对效果的影响。本文提出了 meta-reweighting 框架将各类方法...
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