...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...
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...
智能时代的深度学习:基础、算法与应用前景
1.卷积神经网络(CNN)卷积神经网络在图像处理领域表现尤为突出。它通过卷积层提取图像的局部特征,并通过池化层降低特征的维度,从而减少计算量。CNN广泛应用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。2.循环神经网络(RNN)循环神经网络适用于处理序列数据,如文本和时间序列。RNN通过循环连接使得网络能够记忆之前的信息,...
智能图像识别技术的现状与未来发展趋势
虽然这些方法在某些特定场景下表现良好,但由于对特征提取的高度依赖,往往难以处理复杂的图像数据。2.深度学习方法DeepLearningMethods深度学习的引入彻底改变了图像识别的格局。卷积神经网络(CNN)是深度学习中最常用的图像识别模型之一。CNN通过多层神经元的连接,能够自动提取图像特征,减少了手动特征提取的工作量。...
计算机视觉中基于图神经网络和图Transformers的方法和最新进展
尽管基于卷积神经网络(CNN)的方法在处理图像等规则网格上定义的输入数据方面表现出色,研究人员逐渐意识到,具有不规则拓扑的视觉信息对于表示学习至关重要,但尚未得到彻底研究。与具有内在连接和节点概念的自然图数据(如社交网络)相比,从规则网格数据构建图缺乏统一的原则且严重依赖于特定的领域知识。另一方面,某些视觉数据...
介绍一种基于道路分类特性的超快速车道检测算法
通过使用低级图像处理,传统方法本质上以自下而上的方式工作。主要思想是通过HSI颜色模型和边缘提取算法等图像处理来利用视觉线索。当然,最早也有尝试使用立体视觉系统的边缘提取算法来检测车道和障碍物的。除了使用不同颜色模型和边缘提取方法的特征之外,也有学者建议利用现实世界中车道通常是平行这一先验信息使用投影几何...
科研人员利用人工智能发现5颗行星
此次,葛健团队创新设计了一种结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法(www.e993.com)2024年10月23日。利用该算法,团队成功在开普勒太空望远镜的恒星测光数据中发现5颗超短周期行星。葛健说,这项研究工作始于2015年,彼时人工智能“阿尔法狗”(AlphaGo)取得重大突破,成功击败了围棋界职业高手。加上受到同事的激励与启发,他决定尝试将人工智能的深度...
中国电信申请基于卷积神经网络算法的自适应网络拓扑生成方法及...
采用若干种预置布局算法模型对重要环路节点进行遍历调整,得到关键环路布局图像;根据重要环路节点,采用若干种预置布局算法模型对其他节点进行遍历调整,得到其他布局图像;采用关键环路布局图像和其他布局图像对第一卷积神经网络进行训练得到目标图形布局优化模型,基于此构建网络拓扑生成模型,进而根据初始拓扑信息生成网络拓扑展示图...
首次!用AI发现5颗超短周期行星|行星|开普勒|卫星_新浪科技_新浪网
经过5年的努力和创新,研究团队成功开发了结合图形处理器(GPU)相位折叠和卷积神经网络的深度学习的新算法GPFC,其中,在GPU上并行化的快速折叠算法可以提高低信噪比的凌星信号,实现高精度快速搜索,而卷积神经网络架构由19层神经网络组成。由于已知的凌星信号真实样本太少,不能有效、精确训练神经网络,研究团队根据凌星信...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
卷积层(ConvolutionalLayer):卷积层负责提取图像中的局部特征。池化层(PoolingLayer):池化层负责大幅降低参数量级,在保留重要特征信息的同时,降低计算复杂度。全连接层(FullyConnectedLayer):全连接层类似传统神经网络的作用,根据卷积层和池化层处理过的数据,计算出最终的结果。
微美全息(NASDAQ:WIMI)研究基于深度卷积神经网络的增强现实动态...
当前的增强现实系统在静态场景下的图像识别已经取得了一定的成果,但在动态场景下仍存在一些挑战。例如,当物体在移动或者场景发生变化时,传统的图像识别算法往往无法准确地识别出物体或者跟踪物体的位置和姿态。为此,微美全息(NASDAQ:WIMI)采用深度卷积神经网络作为图像识别的核心算法,设计了能够实时识别和跟踪动态场景中物体...