...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...
公司回答表示,尊敬的投资者,您好!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...
从结构准确预测蛋白质功能,东北大学「CNN+GCN」统一框架
具体而言,TAWFN的结构如下图所示,主要由四个模块组成:(1)输入数据生成模块:该模块生成蛋白质接触图和序列编码特征,包括ESM-1b编码和独热编码。(2)基于GCN的AGCN模块:该模块包括两个子模块AGCN1和AGCN2,两个子模块在处理不同的输入时共享同一个AGCN网络。它产生初步的预测结果图示:TAWFN模型...
刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
使用我们今天所学内容构造一个卷积层的时间到了。我们的方法几乎与用在密集连接神经网络上的方法相同,唯一的差别就是不使用简单的矩阵相乘,这一次我们将会使用卷积。前向传播包含两个步骤。第一步是计算中间结果Z,它是由前一层的输入数据与张量W(包含滤波器)的卷积结果,加上偏置项b得到的。第二步是给我们...
NeurIPS 2024 | FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型TopoFR
现存的人脸识别工作主要关注于设计更高效的基于Margin的损失函数或者更复杂的网络架构,以此来帮助卷积神经网络更好地捕捉细腻度的人脸特征。近年来,无监督学习和图神经网络的成功已经表明了数据结构在提升模型泛化能力中的重要性。大规模人脸识别数据集中天然地蕴含着丰富的数据结构信息,然而,在人脸识别任务中,目前还...
2024年浙江电力优秀青工科技论文表彰通报
基于改进VGG16卷积神经网络结构的工商业用户短期负荷预测朱善令周宜昌杨漾鞠林浩倪鹏飞国网桐乡市供电公司43带内螺纹的直管型科里奥利质量流量计性能数值分析余潋滟1王军1周剑武1沈杰2余梦琦21.浙江省白马湖实验室有限公司;2.浙江浙能航天氢能技术有限公司...
利用人工智能搜寻识别 天文学家发现类太阳恒星周围最近最小行星
葛健介绍说,经过持续努力和创新,研究团队成功开发出结合图形处理器(GPU)相位折叠和卷积神经网络的深度学习的新算法(www.e993.com)2024年10月23日。该算法比目前国际上流行算法搜寻速度提高约15倍,检测准确度和完备度各提高约7%,显著提高了凌星信号搜索速度、精度和完备度,展现出新的深度学习算法在搜寻微弱凌星信号的优势。
近红外光谱分析技术助力制药行业新发展
李灵巧副教授汇报了《基于KAN的近红外光谱端到端建模方法》,模型主要由两个模块组成:Convolutional卷积块和KAN组成。该模型通过使用KAN新型网络结构来替换传统的多层感知器来增加卷积神经网络模型的效率和可解释性,这种替代提高了卷积神经网络的非线性特征提取能力和可解释性。该研究发现使用这两个模型结合使用,能够更有...
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
Step1:输入图像:假设我们有一幅道路场景的图像,其中包含一辆行驶中的汽车。Step2:特征提取:首先,我们可以使用卷积神经网络(CNN)等方法从图像中提取特征。这些特征可以包括车辆自身部件(如车轮、车窗等)的形状、颜色、纹理等信息。Step3:位置编码:对于每个提取到的特征(比如这里的车轮特征信息),我们可以为其分配一个...
【图解深度学习】卷积神经网络结构组成与解释
卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构,网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积(元素相乘再求和)的操作。1.卷积层常见的卷积操作如下:卷积操作解释图解标准卷积一般采用3x3、5x5、7x7的卷积核进行卷积操作。
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
█神经技术在人工智能系统中模拟认知退化和衰老利用大鼠神经元恢复小鼠嗅觉功能DPABINet:一键式脑网络和图论分析平台,使脑科学研究更简便新的稀疏贝叶斯学习方法显著提高肌肉活动重建的准确性AI使用低成本脑电图设备估算大脑年龄新脑瘤预测模型显著提高胶质瘤生存时间预测准确性...