浙江百越生物申请分析咳嗽音系统等专利,提供院外咳嗽音自动识别...
专利摘要显示,一种分析咳嗽音系统、方法及其应用,其中系统包括:音频采集模块,所述音频采集模块用于采集咳嗽声;音频数据库,所述音频数据库用于存储预存与后续储存的标志性音频;数据处理模块,所述数据处理模块用于处理音频采集模块采集的咳嗽声,并将其按照频率分量段进行额外标记;卷积神经网络模块,所述卷积神经网络模块用于...
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。本文源自:金融界
机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
3.5实操案例Ⅱ:基于卷积神经网络的二维周期声子超材料能带曲线预测3.5.1采用Tensorflow构建卷积神经网络3.5.2训练、验证与测试3.5.3真实值与测试值对比图的批量生成一维周期声子超材料的参数设计4.1研究综述4.2常见的深度学习模型4.2.1多层感知器(MLP)4.2.2多层感知器(MLP)与遗传算法(GA)的结合...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
医学图像分析:可以用于医学图像分析,例如病理图像识别、肺部结节检测、疾病预测等。五、优缺点CNN的优点:局部感知性:CNN通过卷积操作可以捕捉输入数据的局部空间关系,能够有效地提取图像、语音等数据中的局部特征。参数共享:CNN中的卷积核在整个输入数据上共享参数,这样可以大大减少网络的参数数量,降低过拟合的风险,并...
PNAS速递:揭示图卷积神经高效的原因
利用本文分析,可以进一步提高异质数据集上图卷积网络模型的性能。图1在具有不同噪声水平的数据集上,针对不同图神经网络架构、不同损失(有或没有显式正则化)的双下降泛化。任务为节点分类,红色为测试误差,黑色为测试准确性。编译|刘培源原标题:《PNAS速递:揭示图卷积神经高效的原因》...
政务大模型加速政府数智化转型_澎湃号·政务_澎湃新闻-The Paper
对此,全面开展公共数据资源普查,细化数据分级分类规则,全面梳理文本、图像、语音等多模态数据资源,运用自然语言处理、卷积神经网络等技术实现数据智能化识别与标准化处理,为政务大模型训练奠定多样化数据基础(www.e993.com)2024年10月23日。此外,加强政务数据处理与标注能力,制定严谨的数据标注规范,探索分布式计算框架、并行计算等技术高效处理大规模政务...
OpenAI开启推理算力新Scaling Law,AI PC和CPU的机会来了
如下图展示的那样,数据向量化过程利用了诸如词向量模型和卷积神经网络等人工智能技术。通过Embedding过程,这些技术能够将文本、图像、音视频等多种形式的数据转换成向量形式,并将其存储在向量数据库中。至于向量数据库的查询功能,则是通过计算向量间的相似度来实现的。星环科技所提出的创新成果,便是无涯·问知Infin...
多模态数据融合与表示学习方法的研究与应用案例
模型结构设计:多模态数据融合与表示学习方法需要设计一些特殊的模型结构,如多通道卷积神经网络、多层感知器和循环神经网络等,以实现对不同形式数据的融合和表示学习。模型训练算法:多模态数据融合与表示学习方法需要采用一些特殊的模型训练算法,如联合训练、交替训练和迁移学习等,以实现对不同形式数据的融合和表示学习...
汪虹宇 黄宣植|“无人机+AI”模式对环境执法监测的影响——以秸秆...
图4模型准确率分析除此之外,研究团队还将该模型与现有开源模型效果进行对比分析,详见图5所示。其中ResNet-18,ResNet-50,ResNet-101,ResNet-152和Convnext都是卷积神经网络相关的深度学习模型,ViT,Swin-Transformer-V2-T,Swin-Transformer-V2-S,Swin-Transformer-V2-B为基于Transformer结构的深度学习模型,而Conform...
【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。