...通过卷积神经网络的深度学习及训练,提取出检测图像特征,实现...
思泰克在2019年就开始AI智能算法的研究,通过卷积神经网络的深度学习及训练,提取出检测图像特征,实现部分人工替代及算法提升,包括辅助进行锡膏、字符、元件的智能识别、辅助锡膏不良智能复判,从而全面提升设备的检测精度与检测效率。感谢您的关注。点击进入交易所官方互动平台查看更多...
三峡集团申请基于图像分析的操作系统实时性分析方法和装置专利...
本发明可以将数据直接输入图像卷积神经网络即可,无需单独设计网络架构,缩短了数据分析的周期。
TPAMI 2024 | 计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法...
近年来,由于在图表示学习(graphrepresentationlearning)和非网格数据(non-griddata)上的性能优势,基于图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)的方法被广泛应用于不同问题并且显著推动了相关领域的进步,包括但不限于数据挖掘(例如,社交网络分析、推荐系统开发)、计算机视觉(例如,目标检测、点云处理)和自然语言处理(例...
机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
3.技术深度与广度:课程内容从基础的线性回归和多项式回归,到更高级的集成学习、支持向量机和神经网络,逐步深入,确保学员能够掌握不同复杂度的机器学习技术。4.模型评估与优化:强调了模型评估的重要性,包括回归模型评估指标和交叉验证技术,以及如何使用工具包如Optuna进行超参数调整,帮助学员优化模型性能。5.前沿技术探...
计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法和最新进展
近年来,由于在图表示学习(graphrepresentationlearning)和非网格数据(non-griddata)上的性能优势,基于图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)的方法被广泛应用于不同问题并且显著推动了相关领域的进步,包括但不限于数据挖掘(例如,社交网络分析、推荐系统开发)、计算机视觉(例如,目标检测、点云处理)和自然语言处理(例...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
在训练过程中,卷积神经网络会学习到最优的卷积核参数,使得网络能更好的提取输入数据的局部特征(www.e993.com)2024年10月23日。因为卷积核比较小,即便我们做完了卷积处理,图像依然很大,这时候需要池化层来对数据进行降维操作:池化层通过对输入数据的局部区域进行汇聚操作,例如最大池化或平均池化,来减少特征图的大小。
三星取得用于使用内核来处理卷积运算的设备和方法专利,该专利技术...
金融界2024年3月5日消息,据国家知识产权局公告,三星电子株式会社取得一项名为“用于使用内核来处理卷积运算的设备和方法“,授权公告号CN111295675B,申请日期为2018年10月。专利摘要显示,提供用于在神经网络中处理卷积运算的方法和装置。该装置可以包括:存储器,以及处理器,其被配置为:从存储器中读取存储在存储器中的...
AI产品经理必知的100个专业术语
卷积神经网络主要应用于图像处理,通过卷积层识别局部特征,并通过池化层减少空间维度。23、循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)循环神经网络适用于处理序列数据,如时间序列或自然语言。通过在隐藏层中引入循环连接来保持状态信息。24、长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)...
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。该研究成果可广泛应用于多模态学习、图像分类、图像分割、图像检索等场景,并能够有效提升模型在计算机视觉任务中的性能、提供更佳的灵活度,改善医疗诊断、自动驾驶等现实...
视野扩大271倍,上海理工大学开发超快卷积光学神经网络
这一过程不仅大大提高了成像速度,而且显著增强了图像质量,使得在复杂散射环境下成像成为可能。而且,卷积ONN的计算速度达到了每秒1.57千万亿次运算(POPS),为实时动态成像提供了强大的支持。这为图形处理建立了一个超快、高能效的光学机器学习平台。图示:光学卷积神经网络原理。(来源:论文)...