OpenAI o1与人工智能的过去与未来
直到两年后,当今人工智能的主流技术卷积神经网络,才在基于这个数据库的视觉识别比赛中,超越其他技术路径异军突起。而人工智能对于高度模糊、变动性不确定性极大的语言文本分析处理能力,更是无从谈起——基于卷积神经网络的注意力机制改进,也就是我们现在大语言模型的基础,更是直到2017年才初具雏形。在这样的技术混沌期...
视频平台画质缩水,一场平台、运营商和内容创作者的三国杀
而同一部影片在不同视频平台上的码率是不同的。此外,消费者选择观看的设备端、浏览器网站、所连接的网络不同,码率也会有所区别,因此,即使他们的分辨率都是1080P,观看时的画质体验仍有区别,很早之前就有数码科技论坛内网友们对于视频平台清晰度进行了对比。数码科技论坛网友针对视频平台清晰度的对比经过多年迭...
图灵奖得主杨立昆:LLM缺乏对世界的理解力、孩子看到的视觉信息量...
它与大型语言模型或前馈神经网络等截然不同,因为推理过程不仅仅是通过神经网络的几层运行,而实际上是在运行一个优化算法。从概念上讲,它看起来像这样。前馈过程是一个你看到一个观察结果,通过一个系统(例如感知系统)、神经网络的几层,并产生一个输出的过程。对于任何单个输入,你只能有一个输出。有很多情况,对于...
±1%!动力电池检测不再难!
经过无数次的对比和完善,该项目团队在业内首创了“卷积神经网络+双向长短期记忆网络”的深度学习模型。高月形象地介绍这种新模型的特点:“卷积神经网络的卷积层和池化层能从电池基础数据中自动找出重要的隐藏特征,实现对电池的深度检测;神经网络能同时观测电池过去和未来的数据,提供更准确的电池健康和性能分析。”...
智能时代的多模态学习:融合数据,提升理解能力
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs)CNNs在图像处理方面表现优异,常用于处理图像模态。在多模态学习中,CNNs可以与其他模态的特征学习方法结合,以实现更好的性能。循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks,RNNs)RNNs适用于处理序列数据,如文本和音频。通过使用RNNs,模型可以捕捉到模态之间的时间依...
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...
【深度学习】6种卷积神经网络压缩方法
简单理解就是,卷积神经网络的权重矩阵往往稠密且巨大,从而计算开销大,有一种办法是采用低秩近似的技术将该稠密矩阵由若干个小规模矩阵近似重构出来,这种方法归类为低秩近似算法。一般地,行阶梯型矩阵的秩等于其“台阶数”-非零行的行数。低秩近似算法能减小计算开销的原理如下:...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
DUCT的提出在学术上推动了Transformer和卷积神经网络的融合,在实际应用中亦具有广泛潜在价值,有助于推动计算机视觉技术的发展和创新。在图像分类方面,DUCT能够处理图像并将其分类到不同的类别中,这对于图像识别、内容分析和检索等任务至关重要;在图像分割中,在医学成像、自动驾驶和机器人视觉等领域,DUCT可辅助将图像划分...
泰尔股份涨3.02%,成交额2.50亿元,主力没有控盘
3、2023年3月29日互动易:公司子公司泰智维新在设备智能运维产品中的滚动轴承和齿轮箱的故障预警和故障诊断两大功能中,融合了人工智能深度学习技术,利用卷积神经网络和循环神经网络,构建滚动轴承和齿轮箱的故障预警模型和故障诊断模型,然后利用滚动轴承和齿轮箱的历史故障数据,划分训练集、验证集和测试集,再对滚动轴承和...
为什么是成都?这场全国大赛看成都人工智能创新发展新磁力
大赛还要求所有项目必须基于如机器学习(监督学习、无监督学习、强化学习等)、深度学习(卷积神经网络、循环神经网络等)、自然语言处理、计算机视觉等人工智能核心技术。项目的创新性要求具有独特的算法改进、新的应用场景挖掘或者创新的业务模式结合。实用性方面要能够解决实际问题,如提高生产效率、改善用户体验、优化资源分...