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在深度学习和神经网络算法出现之前,我们无法通过计算将低分辨率、模糊不清的图像转换为平滑的高分辨率图像。现在,由于算法的突破,图像可以放大 8 倍或 16 倍,并可重新创建分辨率,该技术被称为图像超分辨率技术。
前不久,一个客户带着头盔去买房的新闻上了热搜。经过媒体的深扒发现,这一夸张之举背后的原因倒不是客户怕露富或者有其他什么难言之隐,而是因为精明的开发商会在不知不觉中通过人工智能(AI)采集客户人脸数据,并以此为依据判定佣金在各个销售渠道中的归属
什么样的语音项目,能拿“中国AI最高奖”?
人工智能的底层模型是"神经网络"(neural network)。许多复杂的应用(比如模式识别、自动控制)和高级模型(比如深度学习)都基于它。学习人工智能,一定是从它开始。
人工智能(AI)是机器智能和计算机科学的一个分支,是一门研究机器智能和智能机器的新型的、综合性的、具有强大生命力的边缘学科。
VCS可显著提升aiWare神经网络硬件加速器IP的设计验证质量和设计团队生产力。
手机的安全功能进入了人脸识别技术时代,其实在我们生活中涉及安全范畴的领域,人脸识别技术已经被广泛使用了。
IEDM 2020上的论文探索了利用3D技术的优势降低数据传输中设备能耗和能量损耗的方法。
专注于引入新品的全球电子元器件授权分销商贸泽电子 (Mouser Electronics) 即日起备货Maxim Integrated的新型MAX78000芯片。
数据增强技术使AI模型能够基于大都会艺术博物馆的一个小型数据集来模仿艺术作品,并在医疗健康等领域开创全新的潜在应用。
旅行商问题[1] 是优化算法的试金石。 可以使用多种方法进行求解。比如下面是 Will Campbell 利用遗传算法求解美国各州首府旅行商问题[2] 的动态过程。利用神经网络中的自组织映射网络(SOFM),连续 Hopfield 网络也可以进行求解。
视觉传感器对于数据采集正变得越来越重要。最初的简单图像传感器为摄影应用开发,如今的图像传感器用于向人工智能(AI)和机器学习系统提供高质量的输入。这些系统已成为利用新的和创新的处理器架构的精密决策实体。
Speech2Video 是一种从语音音频输入合成人体全身运动(包括头、口、臂等)视频的任务,其产生的视频应该在视觉上是自然的,并且与给定的语音一致。传统的 Speech2Video 方法一般会使用专用设备和专业操作员进行性能捕获,且大多数语音和渲染任务是由动画师完成的,定制使用的成本通常比较昂贵。
使用MNIST数据集对0到9之间的数字进行手写数字识别是神经网络的一个典型入门教程。
在昨天人工神经网络课程之后,有一位同学课下问了一个问题,她这学期也在学习“机器学习”课程,感觉“人工神经网络”课程的内容与机器学习课程的内容大同小异。究竟这些课程之间有何区别呢?弄不清楚这些自己这学期的课程很是担心。
本文旨在于识别在半导体塑封成型(又称模压成型)工艺中出现的封装厚度相关缺陷的原因,厚度相关缺陷包括封装厚度错误、引线和/或芯片裸露在封装外面、模具溢料。
在上周的人工神经网络课程中介绍了机器学习中的支持向量机(SVM:Support Vector Machine)与前馈网络RBF的之间的联系,而对于由传递函数为线性函数组成的单层网络的代表自适应线性单元(ADLINE:Adaptive Linear Element)更是和传统信号处理中的自适应滤波器相类似。
机器视觉技术的全球领导者,Teledyne Technologies [NYSE:TDY] 公司旗下的 Teledyne DALSA 很高兴宣布推出 SaperaTM Vision Software 2020-09 版本。
从家庭控制中智能门铃和安全摄像头的存在检测,到零售应用中用于库存的对象计数,再到工业应用中物体和存在检测,越来越多的网络边缘应用正在不断推动新型AI解决方案面市。
众所周知,实施一个完整的 AI 应用需要经历训练和推理两个过程。
研报|2020年度AI芯片及项目落地现状
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