三维卷积神经网络(3D-CNN)解码运动过程的脑电图
研究人员提出了一种神经生理学可解释的三维卷积神经网络(3D-CNN),它捕捉了运动过程中大脑区域的时空依赖性。该3D-CNN使用保留地形的EEG输入,能够预测手部运动的复杂特征,如反应时间、运动模式和方向。在新数据集上的测试中,3D-CNN在这些任务中的准确率分别为79.81%、81.23%和82.00%,优于二维卷积神经网络...
AI黑科技:电磁波也能泄露屏幕秘密,乌拉圭团队破解HDMI信号
研究团队首先使用天线捕捉由HDMI电缆和连接器发出的电磁波,然后通过软件定义无线电(SDR)设备接收这些信号,并将其转换成数字样本。接下来,利用软件工具对信号进行处理,提取图像数据,最后输入到AI模型中进行图像识别和增强。关键在于,他们使用了深度残差UNet(DRUNet),这是一种编码器-解码器结构的卷积神经网络,特别适合图...
信号处理的超能力:为什么卷积是你的隐藏神器?
首先,我们需要了解卷积的数学定义。在数学中,卷积是两个函数的积分变换,它将这两个函数映射到一个新的函数上。在信号系统中,通常把输入信号和一个代表系统特性的函数(冲激响应)进行卷积,以预测系统对信号的响应。举个例子,假设你正在分析无线电信号的传播情况。信号从发射站出发,经过各种介质传播,最终被接收...
信号与系统考研卷积基本性质一网打尽
简单来说,卷积就是两个函数(或信号)在某种规则下的重叠和相乘。它描述了系统对输入信号的响应过程,是信号与系统分析中的核心概念。??接下来,我们重点来聊聊卷积的几个基本性质:交换律:卷积运算满足交换律,即f(t)*g(t)=g(t)*f(t)。这意味着两个函数进行卷积时,顺序不影响结果。这一性质大大简化了...
联影医疗申请成像系统的交叉散射校正相关专利,在不需要额外增加...
通过探测模块对扫描对象进行扫描,获取投影数据和总射线信号;基于扫描参数确定所匹配模体的卷积内核;并根据投影数据和卷积内核,确定交叉散射信号之和;对交叉散射信号之和进行处理,得到目标单峰信号;卷积内核由在所述扫描参数下对具有各类模体的成像系统进行模拟确定;根据总射线信号和目标单峰信号,对每组探测模块中的探测器...
从图神经网络到几何深度学习:AI4Science的下一个颠覆性突破在何处?
从另一个角度看,该矩阵与图信号(整个图上的特征)相乘,即对该信号进行傅立叶变换(www.e993.com)2024年9月8日。如果执行逆变换,则为傅立叶逆变换。因此,我们可以通过邻接矩阵及其对应特征向量定义我们的傅立叶卷积,这实质上完全遵循了傅立叶卷积定义,是对每个数据特征和滤波器的傅立叶变换后再单点相乘并做逆变换所得到的一种卷积。拉普拉斯...
《数字信号处理》与《信号与系统》,到底有什么关系?
连续信号的卷积,离散序列的卷积。这个是为后面的系统分析埋下伏笔。卷积相当于是两个信号的滚动摩擦(你懂的),会有新的信号诞生。在时间界卷积,相当于频率界乘积。在频率界卷积,相当于时间界乘积。4、理解什么是信号采样连续信号经过采样变为离散信号,采样的过程其实就是连续信号和离散的冲击脉冲相乘,时域相乘频域...
聊聊大模型如何思考与深度学习科学家Yann LeCun
当你面对这样一个输入信号的时候,首先我们习以为常的卷积神经网络这些东西就都失效了,因为连卷积在这里都没有定义。所以当看到生物系统里的这个情况,就会重新去想我们所谓的这些卷积到底从何而来。《硅谷101》:所以你会重新去想方法是不是对的?是不是一定要以这种方式来实现?
...的存储器内计算架构专利,提供一种用于在神经网络中进行信号...
金融界2024年2月19日消息,据国家知识产权局公告,高通股份有限公司申请一项名为“用于逐深度卷积的存储器内计算架构“,公开号CN117561519A,申请日期为2022年6月。专利摘要显示,某些方面提供了一种用于在神经网络中进行信号处理的装置。该装置一般包括被配置为用于神经网络计算的第一内核的第一存储器内计算(CIM)单元...
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
卷积神经网络是深度学习的核心技术之一,广泛应用于图像识别和分类任务。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合,能够有效地提取图像中的特征,实现目标检测、物体识别和语义分割等任务。??目标检测:识别并定位图像中的特定物体,如行人、车辆、交通标志等。常用的目标检测模型包括YOLO(YouOnlyLookOnce)、SSD(Sing...