...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...
Nat. Electron.:基于范德华界面结晶体管实现超低功耗可重构模糊...
图2.基于可调控的隶属度函数生成器实现可实时定制化的模糊PID控制器研究进一步将模糊逻辑系统与三层卷积神经网络(CNN)结合,构建了模糊神经网络(FNN)。这一创新将模糊隶属函数引入神经网络,显著增强了系统的非线性映射能力,在图像分割任务中表现出卓越的性能提升。尤其是在识别边界模糊、颜色相似的物体时,如行人、车辆...
北大团队打造数据流架构,实现2.8倍以上吞吐提升,解决视觉...
具体来说,王源曾先后研究了卷积神经网络和视觉Transformer模型,其中关于卷积神经网络的相关论文发表于IEEETransactionsonCircuitsandSystemsI:RegularPapers。而在本次研究初期,针对张量流式处理架构能否适用于Transformer模型及其通用性等问题,李萌、王源和学生郭晴宇曾开展过一场争论。由于需要针对Tran...
神经网络中所体现的数学思维方式
在神经网络的训练过程中,数据通常存在噪声和不确定性。概率论可以帮助我们对这些不确定性进行建模和分析,从而提高神经网络的鲁棒性和准确性。-例如,贝叶斯神经网络就是一种基于概率论的神经网络模型,它通过引入先验分布和后验分布,对神经网络的参数进行概率建模,从而实现对不确定性的处理。3.函数逼近理论-神经...
...| 赵唯淞/李浩宇/陈良怡合作发明SN2N自启发去噪方法,实现快速...
研究者将SN2N方法,结合RL(Richardson-Lucy)解卷积技术提高分辨率,开发RL-SN2N方法,并应用于基于转盘共聚焦超分辨显微系统(SpinningDiskConfocalStructuredIlluminationMicroscopy,SD-SIM),实现了清晰的四色活细胞成像(视频1)。SN2N使得快速而复杂的细胞器动态过程得以可视化,研究者进一步对不同细胞器的轨迹和空间分布...
OpenAI o1与人工智能的过去与未来
2024年5月,AlphaFold3推出,在原有的卷积神经网络和增强学习技术上,AlphaFold3运用了大模型中广泛运用的注意力机制加扩散算法(www.e993.com)2024年10月23日。在不断的迭代发展中,AlphaFold3已经可以蛋白质以外的几乎所有的生物分子结构。这意味着,这一技术可以更为广泛地应用在生物学、高科技甚至是部分传统的生产制造领域。从分子结构层面...
检测新环境,上下文领域泛化:理解边际迁移学习的益处和局限
在领域泛化的背景下,边际迁移学习通过上下文信息增强模型,以实现更好的预测[Blanchard等,2021]。测试实例的“上下文”是源自与实例本身相同环境的样本集,可以通过置换不变神经网络进行嵌入,例如Edwards和Storkey[2017],Bloem-Reddy和Teh[2020]。在这项工作中,我们增强了对于边际迁移学习在DG中相对于基线模型...
上理工团队开发超快速的卷积光学神经网络,助力人工智能成像
这项技术构建了一个多阶段的卷积网络ONN,它由多个并行核心组成,能够以光速进行操作,直接从散射光中提取特征,实现图像的快速重建。这一过程不仅极大地提高了成像速度,还显著增强了成像质量,使得在复杂散射环境中的成像成为可能。同时,ONN的计算速度达到了每秒1570万亿次操作,为实时动态成像提供支持。此技术另一大...
新能源交通工具普及,电动摩托车的性能表现如何?
本研究利用卷积神经网络(CNN)来给摩托车图像分类,CNN在深度学习领域属于很常用的神经网络之一啦,它凭借卷积和池化这类操作,能很有效地提取出图像的特征,进而实现图像分类呢。把数据集分成训练集、验证集和测试集啦,用交叉熵损失函数当作模型的损失函数呢,用Adam优化器来训练模型哟,还用上了学习率衰减和...
视野扩大271倍,上海理工大学开发超快卷积光学神经网络
近日,上海理工大学团队成功将CNN概念引入光学领域,实现卷积全光神经网络,为人工智能成像技术带来了革命性的进步。研究团队开发了一种超快卷积光学神经网络(ONN),该网络无需依赖光学记忆效应,即可实现对散射介质后方物体的高效清晰成像。该神经网络利用强散射过程直接提取特征,实现无记忆图像重建,视野扩大271倍,计...