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多年前，MEMS麦克风的兴起重塑了音频领域。法国著名市场研究公司Yole坚信，未来几年，人工智能（AI）将引领音频市场的发展和转型。...
通过对人工智能技术的不断完善，能够营造更美好的智能世界。2019年，5G通信网络、区块链技术、脑机接口技术等分支学科均取得了一系列进展，并在众多领域得到广泛应用，同时也促进了各个领域朝着智能化方向发展。 人工智能研究领域诞生于 19世纪 50年代，致力于使机器和系统以类似于人类智能的水平运行。它经历...
人工智能是非常有用的工具，那又该如何使用人工智能技术来保护敏感信息?通过快速处理数据并预测分析，AI可以完成从自动化系统到保护信息的所有工作。...
针对近期全面复工复产复学的需要，诺基亚贝尔基于成熟的AI技术，快速研制出高精度、远距离、大范围的红外体温监测方案，该方案采用红外热成像＋黑体搭配，可实现实时测温，精度能够达到0．3℃。...
有些人可能认为大数据分析是机器学习或人工智能的同义词，但其实这并不正确。虽然这些技术的某些方面可能被用于大数据的分析应用中，但只关注它们肯定会造成混淆和不切实际的期望。围绕人工智能的炒作，暗示当将其应用于大数据时，会自动生成有用的信息。它可以在最终用户很少或没有努力的情况下产生结果。然而，数据分析用...
每个神经元（细胞）都向外伸出许多分支，其中用来接收输入的分支称作树突(dendrities)，用来输出信号的分支称作轴突(axon)，轴突连接到树突上形成一个突触(synapse)。...
相同点： 传统神经网络的扩展。 前向计算产生结果，反向计算模型更新。 每层神经网络横向可以多个神经元共存,纵向可以有多层神经网络连接。...
GNN 在经历过 2017-2018 年两年的孕育期与尝试期之后，在 2018 年末至今的一年多时间里，迎来了快速爆发期。...
惰性是人类的天性，然而惰性能让人类无需过于复杂的练习就能学习某项技能，对于人工智能而言，是否可有基于惰性的快速学习的方法？本文提出一种懒惰强化学习(Lazy reinforcement learning, LRL) 算法。...
动态遮挡规避是指运动视觉目标在某一时刻发生遮挡时，以该时刻视觉目标遮挡区域为研究对象，通过对视觉目标进行运动估计、合理规划摄像机的运动方式并多次移动摄像机以便观测到更多的遮挡区域。...
近些年来，随着新细菌种类不断被发现，虽然基于已知分类训练的神经网络分类器通过交叉验证达到了很高的测量准确性，但部署模型仍具有高的挑战性，因为现实数据在不断进化发展，并且将不可避免地包含以往训练数据中从未出现过的基因组（OOD 输入）。...
在机器学习中，训练模型的算法数据集包括：训练样本（Trainning Sample），检验样本（validation sample）、验证样本（Testing Sample）。训练样本用于训练得出模型，检验样本用于修正模型，验证样本用于检验模型的有效性。...
丢弃法是一种避免神经网络过拟合的正则化技术。像L1和L2这样的正则化技术通过修改代价函数来减少过拟合。而丢弃法修改神经网络本身。...
自动分拣机器在接受运送指令后，通过视觉扫描技术，按照商品的品种、材质、重量以及发往的地点进行快速的分类，然后将货物送到指定的货架上或出货站台处。...
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