深度神经网络技术应用 了解更多有关深度神经网络技术应用的内容
-
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
2022-06-03 学习 网络 神经 神经网络 图像 深度 卷积 程序 应用 内容 读者 基础 模型 理论 数据 设计 知识 程序设计 代码 框架 -
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
2023-12-24 图像 卷积 现实 神经 特征 网络 技术 物体 动态 深度 神经网络 场景 全连 全息 信息 神经元 学习 分类 应用 跟踪 -
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
2022-06-02 学习 深度 网络 数据 神经 图像 神经网络 机器 算法 特征 领域 生成 人工 优点 模型 缺点 应用 复杂 卷积 序列 -
巨变的时代、人工智能AI带来颠覆性的影响、技术十大趋势
巨变的时代、人工智能AI带来颠覆性的影响、技术十大趋势https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/85044414导读:我们身处一个巨变
2022-06-03 学习 网络 深度 数据 智能 模型 人工 人工智能 机器 应用 意义 商业 技巧 神经 神经网络 更多 系统 问题 编程 解释 -
陆首群:评人工智能如何走向新阶段?
作者 | 陆首群,中国开源软件推进联盟名誉主席出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100)编者按:近来,业内关于深度学习算法的潜力是否已达天花板的争论陆续发出。有人认为,基于深度学习算法的应用
2022-06-02 算法 人工 智能 人工智能 深度 神经 学习 芯片 研究 网络 知识 阶段 技术 接口 神经元 神经网络 脉冲 发展 应用 驱动 -
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
2022-06-03 学习 网络 神经 神经网络 深度 机器 模型 梯度 训练 单词 卷积 方法 数据 时间 权重 上下 上下文 输入 函数 神经元 -
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
2022-06-03 深度 学习 图像 数据 方法 特征 传统 技术 算法 视觉 问题 训练 处理 网络 应用 卷积 领域 目标 神经 计算机 -
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
2023-11-24 算法 学习 数据 深度 特征 网络 视图 应用 编码 处理 全息 领域 模型 生成 输入 不同 网络结构 交通 图像 场景 -
微美全息(NASDAQ:WIMI) 布局基于深度学习的非线性全息图像修复技术,提升全息图像的可视化效果
在图像处理领域,全息图像是一种记录了光的相位和振幅信息的三维图像。然而,由于全息图像的特殊性质,它们往往受到各种因素的影响,例如光的散射、噪声和失真等。因此,修复全息图像的技术一直是研究的热点之一。传
2023-11-24 图像 全息 学习 非线性 深度 模型 特征 数据 技术 信息 噪声 方法 网络 研究 效果 处理 失真 应用 性能 神经 -
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
2022-06-02 学习 网络 智能 人工 人工智能 神经 神经网络 算法 机器 深度 应用 卷积 记忆 方法 系统 传播 数据 问题 认知 规则 -
中国自动化学会副理事长陈俊龙:AI学术前沿与趋势
2019-11-25 10:09:09人工智能作为一项赋能技术,如今已在多个行业领域逐步落地应用,不过现阶段,人工智能在某些方面仍然处于技术提升期。本文将聚焦于人工智能的学术研究方面,简要探讨一下AI
2022-06-02 智能 人工 人工智能 学习 网络 数据 研究 技术 宽度 算法 深度 应用 训练 模型 瓶颈 系统 边缘 问题 重要 人脸 -
计算机视觉应用:深度学习的力量和局限性
2020 年 1 月 20 日 15:14从人工智能发展的早期开始,计算机科学家就一直梦想着创造出能像我们一样看世界和理解世界的机器,这些努力推动了计算机视觉的出现。本文最初发布于 TechTalks
2022-06-02 计算机 视觉 图像 智能 人工 人工智能 技术 算法 应用 学习 网络 面部 深度 数据 神经 神经网络 摄像头 摄像 安全 公司 -
从“深度伪造”到“深度合成”:AI为啥需要一次“正名”?
在世人对AI的"邪恶性"进行攻诘的浪潮中,AI造假,可能已经是现在排首位的理由了。本文我们就从"深度伪造"到"深度合成",来谈谈AI为啥需要一次"正名"?自从2017年Deepfake(深度伪造)横空
2022-06-02 技术 深度 内容 生成 世界 社会 应用 人类 数字 真相 网络 图像 视频 发展 虚假 人们 信息 就是 行业 学习 -
如何通过TensorFlow实现深度学习算法并运用到企业实践中
本篇文章为大家展示了如何通过TensorFlow实现深度学习算法并运用到企业实践中,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。什么是深度学习?深度学习这个名
2022-06-01 神经 神经网络 网络 学习 深度 服务器 服务 参数 训练 模型 人类 更新 数据 不同 模式 系统 问题 输出 算法 分布式 -
OpenCV学堂 | 2019原创技术文章汇总
OpenCV 学堂 | 2019原创技术文章汇总https://mp.weixin.qq.com/s/FPWTE-H3e6WaRD14WVY2Qg微信公众号: OpenCV 学堂关注获取更多计算机视觉
2022-06-02 检测 图像 算法 网络 深度 对象 模型 教程 学习 技术 代码 干货 视觉 文章 数据 常见 应用 行人 处理 开发 -
如何深度学习与 Spark 和 TensorFlow
如何深度学习与 Spark 和 TensorFlow,很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。深度学习与 Spark
2022-05-31 神经 网络 参数 神经网络 训练 学习 模型 集群 深度 时间 机器 神经元 测试 复杂 图片 数据 节点 应用 运行 重要 -
AI 越来越强,但我们快要养不起了
图片来源:Pixabay2016 年 ,"阿尔法狗(AlphaGo)"与李世石的围棋对决,让人工智能和深度学习进入了大众的视野。在那场人机大战中,阿尔法狗以总分 4 比 1 获胜。不仅围棋,深度学习近
2023-11-24 学习 深度 系统 训练 成本 模型 领域 数据 神经 专家 研究 神经网络 网络 图像 性能 方法 参数 错误 学习系统 能力 -
什么是DefakeHop技术
这篇文章主要讲解了"什么是DefakeHop技术",文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习"什么是DefakeHop技术"吧!深度检测:用Defak
2022-05-31 深度 学习 研究 技术 智能 人工 人工智能 数据 方案 方法 检测 人员 理论 生物 研究人员 解决方案 面部 对抗 开发 复杂 -
人工智能、机器学习、深度学习之间存在着什么关系
小编给大家分享一下人工智能、机器学习、深度学习之间存在着什么关系,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!机器学习是人
2022-06-02 学习 机器 数据 深度 智能 人工 人工智能 算法 特征 问题 技术 数据挖掘 分析 应用 方法 时间 模型 计算机 过程 研究 -
AI芯片市场现状及企业竞争状况
https://www.toutiao.com/a6672168138810851853/随着大数据的发展,计算能力的提升,AI算法进一步成熟,谁抢占了AI芯片高地,谁就拥有了市场主导权。纵观AI芯片
2022-06-03 芯片 智能 神经 市场 深度 学习 处理 人工 人工智能 网络 神经网络 核心 公司 运算 设备 云端 单元 处理器 神经元 训练