...电流故障特征图像的故障检测方法及系统专利,省略信号处理过程...
并对原始电流数据进行预处理,将截取的电流数据分段拼接成二维灰度图像;构建基于卷积神经网络的故障检测模型,使用拼接的二维灰度图像作为基于卷积神经网络的故障检测模型的输入;训练基于卷积神经网络的故障检测模型,评估基于卷积神经网络的故障检测模型,对接地故障进行检测。
智能时代的深度学习:基础、算法与应用前景
在分类任务中,输出层的神经元数量等于类别数量;在回归任务中,输出层通常只有一个神经元。深度学习的主要算法(MainAlgorithmsofDeepLearning)深度学习中有多种算法可供选择,以下是一些主要的深度学习算法: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...
程雪军 汪敏|算法社会下金融消费者公益诉讼的法治因应
从算法技术原理看,如今人工智能技术在算法上主要表现为机器学习技术的不断深化,人工神经网络中间存在着不可解释性,存在算法的不公开透明,所以在算法技术运行过程中,貌似只要输入数据可得到相应的结果,但是中间因算法不透明性形成了难以被众人所理解的算法黑箱,金融机构本身也无法应对。由于技术本身的复杂性以及商业决策的...
神经网络中所体现的数学思维方式
1.损失函数-在神经网络的训练过程中,需要定义一个损失函数来衡量神经网络的输出与实际目标值之间的差异。损失函数通常是一个关于神经网络参数(权重和偏置)的函数。常见的损失函数有均方误差损失函数、交叉熵损失函数等。-例如,对于一个回归问题,均方误差损失函数可以定义为2.优化算法-为了最小化损失函数,...
追问daily | 大脑如何处理不同类型的爱?OpenAI“草莓”即将登场...
自动化算法ABCD在颅内脑电图数据评估中表现优于人类专家fMRI重建整个成人生命周期的生理信号受生物学启发的尖峰神经网络的研究进展和新范式GPT-4从第三人称视角模拟普通人类情感认知脑科学动态新的大脑神经元“遗忘”机制西北大学D.JamesSurmeier等人通过深入研究大脑的纹状体神经元,发现了一种新的大脑神经元...
NOA的蛋糕,分得怎么样了
特斯拉走的是纯视觉、无图路线,其首创的BEV+Transformer算法,把不同摄像头和传感器收集到的道路信息变成一个360度的鸟瞰图,可以生成一个实时的活地图,不光能摆脱高精地图的依赖,端到端还能直接用神经网络做出驾驶决策,已经在北美地区实现了无图城市NOA,不过目前还未进入中国(www.e993.com)2024年10月23日。
田大伟:我眼中的A股量化20年
经理T:ChatGPT是处理文本数据的模型,也是一种神经网络模型,并且现在OpenAI公司越来越多的使用PyTorch来训练最新版ChatGPT,这些都是一样的地方。ChatGPT被称为大模型,可能是因为模型的参数非常多,据说新一代的模型有上千亿个参数需要训练。因为股票市场的股票数量有限,数据量较少以及算力、能力等等原因,我们的机器学习模...
名为智驾测试实为泄密?车企纷纷回应,说好的“无图”智驾呢!
“无图”智驾技术的核心在于利用车载传感器和人工智能算法来实现对环境的感知和决策。这种方法强调车辆自身的智能,通过摄像头、雷达、激光雷达等传感器收集数据,结合强大的计算能力,实现对周围环境的实时理解和响应。例如,特斯拉的FSD系统就是基于这种“无图”技术,通过神经网络处理视觉信息,实现自动驾驶功能。此外,华为在...
PC之王在AI时代瞄准超大号硬件
今年5月,端到端的自动驾驶算法取得了突破,传统的基于规则的算法被神经网络算法所取代,从而显著提升了自动驾驶的适应性,使其更加接近人类驾驶员通过视觉信息做出决策的方式。这一算法的变革对底层算力平台提出了新的要求,推动联想打造了最强大的AI算力平台“AD1”,算力达到了业界罕见的2000TOPS。
QB 伯晓晨/李昊/陈河兵团队合作提出从三维染色质结构中高效检测...
首先,通过Node2Vec算法构造图的节点特征后,使用一个权重参数共享的GCN模型在三种细胞系的不同染色体中进行预测,预测准确率达97.18%、94.87%和95.81%,结果表明与CNV相关的染色质空间结构特征在不同染色体上具有高度相似的模式。图卷积神经网络模型在不同细胞系中的迁移预测性能...