机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
(1)BP神经网络(2)支持向量回归(SVR)(3)卷积神经网络(CNN)(4)决策树回归(DTR)(5)随机森林(RF)实例:以纤维增强热塑性复合材料为例,使用物理基础的能量等效原理和机器学习算法来建立复合材料的力学性能模型,预测其应力应变曲线并进行模型比较6.机器学习模型评估(1)回归模型中的评价指标(MSE、RMSE、MAE...
从感知、规划来看特斯拉FSD自动驾驶为何全球瑶瑶领先
车道检测神经网络由三部分组成,第一部分包括卷积层、注意力层与其他神经网络层,对车辆摄像头采集的视频信息进行编码,产生丰富的视觉表示。接着,特斯拉利用包含交叉口内车道拓扑、各条道路上的车道数等信息的低精度地图,对车道检测神经网络生成的视觉表示进行增强,输出密集张量信息,并最终转化为车道及其连接性的信息。此...
新刊速览 | 粮食产业高质量发展专题
论文不同试样形状与尺寸对DZ406合金持久性能的影响作者:张丽,张仕朝,郭婧基于多尺度全卷积神经网络的核电主泵状态异常检测方法作者:龚安,魏金铭科技人文人卵买卖的伦理治理与法律规制作者:刘长秋,左琳,高婉琪内容为科技导报公众号原创,欢迎转载白名单回复后台「转载」《科技导报》创刊于1980年,中国...
锐云科技取得一种基于卷积神经网络的人脸识别方法专利,能够更加...
专利摘要显示,本发明公开了一种基于卷积神经网络的人脸识别方法,包括利用训练数据集训练人脸识别网络,将人脸图像输入训练完成的人脸识别网络,利用GAP层对中间特征图进行全局平均池化操作,初级特征向量顺次经过全连接层和softmax层,最后输出得到分类结果等步骤。人脸识别网络包括DSAG单元、GM池化层、GAP层、全连接层和softma...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
近日,特斯联首席科学家、特斯联国际总裁邵岭博士及其合作团队发表最新研究成果,探索将卷积神经网络(ConvNets)的优势与Transformer架构相结合的并行设计方法。
上理工团队开发超快速的卷积光学神经网络,助力人工智能成像
此技术另一大亮点是,多任务处理能力(www.e993.com)2024年10月24日。通过简单地调整网络结构,同一ONN能够同时执行多种不同的图像处理任务,在光学人工智能领域尚属首次。张启明表示,“这种灵活性和效率的结合,不仅展示了卷积网络在人工智能中的重要性,也为光学成像技术开辟了新的道路。”顾敏表示,随着技术的不断发展和完善,卷积光学神经网络将...
微美全息(NASDAQ:WIMI)研究基于深度卷积神经网络的增强现实动态...
WIMI微美全息研究的基于深度卷积神经网络的增强现实动态图像识别技术的应用潜力广泛,可以应用于游戏、教育、医疗等领域,为用户带来更加沉浸的增强现实体验。例如,在游戏开发中,可以利用该技术实现对游戏中的动态角色和物体的识别;在智能交通系统中,可以利用该技术对交通场景中的车辆和行人进行识别;在工业领域中,可以利用...
【专利解密】清华大学多阵列忆阻器存算一体系统
通常卷积层需要多个子输入数据,可以按照任意顺序分别提供给多个第一忆阻器阵列,由于各子输入数据由忆阻器阵列进行卷积处理需要耗用的时间基本相同,因此加快卷积层的处理速度,即加快神经网络的处理速度,利用并行处理方式可以大大缩短处理时间。图4神经网络片外训练方法...
上海专家开发超快速的卷积光学神经网络,助力人工智能成像
一项突破性的科研成果将卷积神经网络的概念引入光学领域,为人工智能成像技术带来了进展。澎湃新闻(thepaper)记者6月17日获悉,由上海理工大一项突破性的科研成果将卷积神经网络的概念引入光学领域,为人工智能成像技术带来了进展。澎湃新闻(thepaper)记者6月17日获悉,由上海理工大学智能科技学院张启明...
湖南工业大学研究者提出应用脉冲卷积神经网络诊断轴承故障的新方法
针对工业场景中滚动轴承振动信号易受噪声干扰,导致故障诊断模型的诊断准确率不高且稳定性差的问题,湖南工业大学的研究人员提出一种基于脉冲卷积神经网络的端到端诊断方法。图1所提模型的故障诊断流程他们首先将原始轴承振动信号进行切片和调整,转换为二维矩阵作为网络输入。然后,利用软阈值编码层对输入进行滤波,用可...