深度卷积神经网络技术 了解更多有关深度卷积神经网络技术的内容
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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图像识别
增强现实（AugmentedReality，AR）是一种将虚拟信息与现实世界相结合的技术，通过在现实场景中叠加虚拟元素，为用户提供更丰富、更具交互性的体验。随着计算机视觉的发展，图像识别逐渐成为 AR
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TensorFlow深度学习应用实践
http://product.dangdang.com/25207334.html内容 简 介本书总的指导思想是在掌握深度学习的基本知识和特性的基础上，培养使用TensorFlow进行实际编程以解决图
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AI从业者需要应用的10种深度学习方法
AI 从业者需要应用的10种深度学习方法 摘要： 想要了解人工智能，不知道这十种深度学习方法怎么能行？在过去十年中，人们对 机器学习的 兴趣激增。几乎每天，我们都可以在各种各样的计算机科学课程、行业会
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计算机视觉的五大技术是什么
本篇内容主要讲解"计算机视觉的五大技术是什么"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"计算机视觉的五大技术是什么"吧!▌为什么要学习计算机视觉？一个显
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IBM长文解读人工智能、机器学习和认知计算
IBM 长文解读人工智能、机器学习和认知计算人工智能的发展曾经经历过几次起起伏伏，近来在深度学习技术的推动下又迎来了一波新的前所未有的高潮。近日，IBM 官网发表了一篇概述文章，对人工智能技术的发展过
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如何通过TensorFlow构建您的第一个深度学习分类器
如何通过TensorFlow构建您的第一个深度学习分类器，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。通过 TensorFlow 构建您
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NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点：模型压缩、机器学习及最优化算法
导读：AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办。本文针对实验室关注的几个研究热点，模型压缩、自动机器学习、机器学习与最优化算法，选取23篇会议上入选的重点论文进行分析解读，与大家分享。Enjo
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一文看懂AI深度学习丨曼孚科技
深度学习(Deep Learning)是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经途径。目前大部分表现优异的AI应用都使用了深度学习技术，引领了第三次人工智能的浪潮。一. 深度学习的概念深度学习是
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“深度学习三巨头”来了俩，Hinton、LeCun预言深度学习的未来
https://www.toutiao.com/a6707483763141509643/当地时间 6 月 23 日，今年的 ACM 图灵奖得主、"深度学习三巨头"中的 Geoffrey Hinton
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SpringBoot整合MybatisPlus中模型压缩与加速的示例分析
这篇文章将为大家详细讲解有关SpringBoot整合MybatisPlus中模型压缩与加速的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。一、模型的压缩和加
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传统计算机视觉技术落伍了吗？不，它们是深度学习的「新动能」
2019-12-24 11:40:47选自arXiv作者：Niall O' Mahony等机器之心编译参与：魔王、张倩深度学习崛起后，传统计算机视觉方法被淘汰了吗？论文链接：https://arxiv
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Facebook 又出黑科技，手机照片一键切成 3D 大片
2020-03-13 09:21导语：CNN 网络还可以这样用！随着科技的发展，现在人们可以随时随地用手机等设备拍照记录自己喜欢的瞬间。可能不少人都想过，假如出现一种黑科技，让我们拍摄的平面 2D 照
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奇点云三角肌「秀肌肉」，端化目标检测模型再获突破
人工智能正在驱动新一轮的商业变革，而算法技术则是推动核心底层技术的重要力量。算法崛起时代，技术浪潮可谓一日千里，算法工程师也只有不断精进自身技术，才能与时俱进、驭浪前行。近日，奇点云算法工程师三角肌在
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首场ACRV机器人视觉挑战，全卷积神经网络实现交互式医学图像分割 | AI一周学术
作者：Christopher Dossman编译：笪洁琼、Conrad、云舟呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦AI Scholar Weekly是AI领
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解密卷积神经网络！
简史卷积神经网络在过去的十年里，计算机视觉领域取得的进步是前所未有的。机器现在可以识别视频中的图像或某一帧，准确率(98%)超过人类(97%)。之所以有这么大的突破，就是得益于对人脑的研究。当时，神经
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微美全息（NASDAQ:WIMI) 探索基于深度学习的多视图点云重建算法的技术创新与应用
在过去，点云重建主要依赖于传统的几何计算方法和特征提取算法，这些方法在处理复杂场景和大规模数据时存在一定的局限性。随着深度学习的兴起，特别是卷积神经网络 (CNN) 和生成对抗网络 (GAN) 的发展
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基于FPGA硬件的网络设计是怎么样的
这期内容当中小编将会给大家带来有关基于FPGA硬件的网络设计是怎么样的，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。引言很久没有看基于FPGA的神经网络实现的文章了
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9 大主题卷积神经网络的PyTorch实现是怎样的
9 大主题卷积神经网络的PyTorch实现是怎样的，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。对于各种卷积神经网络模型的实现，这里将介
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faced：基于深度学习的CPU实时人脸检测
在没有采用GPU的情况下，有可能实现具有实时性能的对象检测模型吗？faced是一个概念证明，可以为在CPU上实时运行的单个类对象（在本例中为faced）构建自定义对象检测模型。问题是什么？在许多情况下
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2019 年的目标检测指南
目标检测在视频监控、自动驾驶汽车、目标/人跟踪等领域得到了广泛的应用。在本文中，我们将了解目标检测的基础知识，并回顾一些最常用的算法和一些全新的方法。原标题 | A 2019 Guide to Obj
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