智能时代的多模态学习:融合数据,提升理解能力
通过构建深层神经网络,研究者能够有效地学习多模态数据的复杂特征。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs)CNNs在图像处理方面表现优异,常用于处理图像模态。在多模态学习中,CNNs可以与其他模态的特征学习方法结合,以实现更好的性能。循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks,RNNs)RNNs适用于处理序...
中国大模型发展指数(第1期)|算法|人工智能|数据挖掘|神经网络...
典型案例:KAN网络提出了一种创新的神经网络架构,在理论基础、结构设计、参数效率和可解释性方面具有优势。智谱清言是一款新一代基座大模型,具备多模态能力。在高级自然语言处理能力、多语言交流、深度文本分析、智能写作、信息搜索、个性化服务、文档理解等众多方面得到应用。东方财富妙想金融大模型凭借其自研技术、金融...
合肥君正申请一种解决HDR图像融合后SNRDrop问题的方法,未损失场景...
专利摘要显示,本发明提供一种解决HDR图像融合后SNRDrop问题的方法,包括:S1.采集数据;S2.HDR图像标签制作;S3.选择训练对组合;S4.数据扩增;S5.数据裁剪;S6.设计卷积神经网络;S7.训练卷积神经网络;S8.模型推理后处理和可视化。本方法提出的HDR融合算法仅使用两帧,而传统算法连续多帧以上合成SNRDrop现象才有所改善,...
京东方A取得神经网络训练专利,提高图像风格迁移和图像融合的效果
京东方A取得神经网络训练专利,提高图像风格迁移和图像融合的效果金融界2024年4月23日消息,据国家知识产权局公告,京东方科技集团股份有限公司取得一项名为“神经网络的训练方法、图像处理方法、图像处理装置“,授权公告号CN111767979B,申请日期为2019年4月。专利摘要显示,一种神经网络的训练方法、图像处理方法、图像处理...
诊断压缩机故障的方法有哪些?VMD-SDP融合图像法有何优点?
VMD就是一种有效的信号多尺度分解方法,可以将信号分解成多个IMF,且每个IMF均能体现各自尺度下的特征,基于上述分析,本文为提高往复压缩机的故障诊断精度,结合变分模态分解(VMD)、SDP变换和卷积神经网络(CNN),提出基于VMD-SDP融合图像和CNN的往复压缩机故障诊断新方法,并通过诊断实例对方法的有效性进行验证。
中金| 具身智能系列:智机融合,人工智能时代的星辰大海
中金|具身智能系列:智机融合,人工智能时代的星辰大海具身智能是本体与智能体的结合,本体实现与物理环境的交互,感知环境做出行动;智能体通过环境信息持续学习赋予智慧(www.e993.com)2024年10月23日。我们看到,近年来具身智能成为AI领域关注的焦点,海内外众多厂商于2023年推出人形机器人新品,又于2024年开启商业化路径的初探,其中不乏特斯拉、Figure.ai...
鼎捷软件:公司具备在自然语言处理、图像等方面运用神经网络模型的...
谢谢!鼎捷软件(300378.SZ)3月27日在投资者互动平台表示,公司具备在自然语言处理、图像等方面运用神经网络模型的能力,并可以解决文本分类、图像检测、图像分析、预测分析等问题(记者蔡鼎)免责声明:本文内容与数据仅供参考,不构成投资建议,使用前核实。据此操作,风险自担。每日经济新闻...
京东方A获得发明专利授权:“神经网络的训练方法、图像处理方法...
证券之星消息,根据企查查数据显示京东方A(000725)新获得一项发明专利授权,专利名为“神经网络的训练方法、图像处理方法、图像处理装置”,专利申请号为CN201910262329.8,授权日为2024年4月23日。专利摘要:一种神经网络的训练方法、图像处理方法、图像处理装置。该训练方法包括:基于生成网络,对判别网络进行训练;基于所述判...
...解决小样本图像识别的数据量少,难以训练深层的神经网络,造成小...
将增强图像数据划分为支持集、查询集样本;利用预先构建的目标显著性模型,提取支持集样本的目标主体显著图像;将目标主体显著图像和支持集样本进行特征提取,得到不同网络下的图像特征,并进行融合得到分类超平面;根据分类超平面更新支持集样本的原型,并计算查询集样本与支持集样本的原型的距离,以将查询集样本分类到支持集样本...
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...
基于深度卷积神经网络的增强现实动态图像识别技术在未来还有很大的发展潜力。未来WIMI微美全息将通过模型优化、数据集扩充、实时性和多模态融合等方面的研究,进一步提高该技术的性能和应用范围,为增强现实领域的应用提供更好的支持。