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对的把机器学习称为弱人工智能。我们现在耳熟能详的深度学习则是一种实现机器学习的算法。所以从算法的角度上来说深度学习只是一个分类器而已。 深度学习的核心算法是CNN神经网络，即卷积神经网络。这个网络......
元组成的系统或结构，它使AI能够更好地理解数据，进而解决复杂问题。虽然神经网络有许多种类型，但本系列文章将只关注卷积神经网络(CNN)，其主要应用领域是对输入数据的模式识别和对象分类。CNN是一种用于深度学习的人工神经网络......
个全连接层删除，仅将第1、第3 个全连接层保留。按照1×1 卷积核尺寸标准修改第1 个全连接层，用全连接神经网络替代原有神经网络，任意大小的尺寸均可输入卷积神经网络，人脸分类选用第2 个全连接层。本文......
些方法往往受限于规模和灵活性。随着机器学习的发展，尤其是支持向量机（SVM）和随机森林等算法的应用，文本分类的准确性和适应性有了显著提高。进入深度学习时代，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型极大地提高了文本分类......
有许多种类型，但本系列文章将只关注卷积神经网络(CNN)，其主要应用领域是对输入数据的模式识别和对象分类。CNN是一种用于深度学习的人工神经网络。这种网络由输入层、若干卷积层和输出层组成。卷积......
卷积神经网络的硬件转换：什么是机器学习？——第三部分;摘要 本系列文章由三部分组成，主要探讨卷积神经网络(CNN)的特性和应用。CNN主要用于模式识别和对象分类。作为系列文章的第三部分，本文重点解释如何使用硬件转换卷积神经网络......
⁃lo算法实现目标检测，采用卷积神经网络（convolu⁃tional neural network，CNN）算法对缺陷进行分类。 （1）采用FCN算法对图像的分割处理。FCN算法即全卷积神经网络......
峰等[3]融合了GPR 与B-scan 三维数据特征，充分利用卷积神经网络，实现高效率识别机场跑道病害。Moalla等[4]在检测埋藏危险物时选取视图方向为横断面和纵断面，利用GPR 三维数据以及CNN......
训练卷积神经网络：什么是机器学习？——第二部分;本文是系列文章的第二部分，重点介绍卷积神经网络(CNN)的特性和应用。CNN主要用于模式识别和对象分类。在第一部分文章《卷积神经网络简介：什么......
训练卷积神经网络：什么是机器学习？——第二部分;摘要 本文是系列文章的第二部分，重点介绍卷积神经网络(CNN)的特性和应用。CNN主要用于模式识别和对象分类。在第一部分文章《卷积神经网络简介：什么......
-V处理器集成的特殊功能支持以低功耗将数据快速加载到神经网络加速器。配置并加载了数据后，MAX78000 442-KB的卷积神经网络 (CNN) 加速器运行AI推理的速度比MCU解决方案快100倍......
处理速度上，比M33核心快出40倍，显著减少了设备的唤醒时间，并有效降低了总体功耗。 eIQ Neutron NPUs能够支援包括CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、TCN（时间卷积网络......
制器(MCU)的边缘设备上运行的经济实惠且功能强大的计算机视觉应用。 STM32Cube功能包FP-AI-VISION1包含几个完整的计算机视觉应用代码示例，这些例程在STM32H747上运行卷积神经网络......
为弯曲传感器的comb-shaped TENG（CS-TENG）组成，灵敏度达到110V/kPa，经过20000次按压测试后仍能维持稳定输出。最后结合一维卷积神经网络，该仿生传感系统实现了实时物体识别功能。 这项......
个微控制器内核（ARM Cortex M4F和RISC-V）和卷积神经网络（CNN）加速器构成。这一架构针对边缘进行了高度优化，数据的加载和启动由微控制器内核负责，而AI推理由卷积神经网络......
的一种机器学习方法，通过多层次的神经网络结构来学习图像的特征表示。深度学习在机器视觉领域取得了巨大的突破和成功，常见的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络......
赛灵思器件上的 INT4 优化卷积神经网络（1）; 对于 AI 推断，在提供与浮点相媲美的精度的同时，INT8 的性能优于浮点。然而在资源有限的前提下，INT8 却不能满足性能要求， 优化......
合特征提取算法来有效提取数据中的空－谱特征用于分类任务，取得了良好效果。石祥滨等针对高光谱遥感图像光谱信息维度大，标注训练样本较少的问题，提出适合小训练样本的高光谱遥感图像分类框架ＨＳＩ－ＣＮＮ，设计了适用于小样本高光谱遥感图像的全卷积神经网络......
减少内存占用的方法往往会导致额外的计算开销或工作负载的失衡。 本文介绍了 NVIDIA 和智能电动汽车开发商蔚来的联合研究。具体来说，文中探讨了张量并行卷积神经网络（CNN）训练如何有助于减少 GPU 内存占用，并展......
型分别对 LiDar 鸟视图、LiDar 前视图 与 Camera 图像进行卷积神经网络分析。通过对 LiDar 鸟视图信息进行卷积特征提取，采 用 two stage 网络提取需要的 3D 候选......
] 吕艳.采用卷积神经网络的老年人跌倒检测系统设计[J].浙江大学学报,2019,53(6):1130-1138. [15] 刘青玉.基于浅层学习和深度学习的传感器活动识别对比研究[D].秦皇岛:燕山......
Innoviz与经纬恒润在中国港口部署InnovizOne激光雷达;经纬恒润的卷积神经网络 (CNN)解决方案利用 InnovizOne 激光雷达技术提高港口运营效率潜力与安全高性能汽车级LiDAR......
和人工智能技术。 Moissenkov 的想法就是让软件用深度学习（Deep Learning）的方法用照片创造出一张全新的图片。在选取滤镜后，软件将照片上传，让人工智能用一种更深层次的学习方法“卷积神经网络......
和人工智能技术。 Moissenkov 的想法就是让软件用深度学习（Deep Learning）的方法用照片创造出一张全新的图片。在选取滤镜后，软件将照片上传，让人工智能用一种更深层次的学习方法“卷积神经网络......
。此类方法可以避免行人遮挡带来的影响，但是泛化能力和准确性较低[5]，难以满足实际需求。另一类是基于深度学习的方法。通过多层卷积神经网络(CNN) 对行人进行分类和定位。与传统特征算子相比，CNN 能根......
这些组件集成到特定于应用的图像识别系统中，我们需要： 选择3D面部识别或3D飞行时间等技术来收集高质量图像数据。 选择卷积神经网络(ConvNet/CNN)等AI算法来从原始图像数据中提取有意义的内容和动作，从而获取信息。 寻找......
。 　　更多语音识别算法如下： 　　卷积神经网络 　　深度学习神经网络 　　BP神经网络 　　RBF神经网络 　　模糊聚类神经网络 　　改进的T-S模糊神经网络 　　循环神经网络 　　小波神经网络......
驾驶系统中的其他模块受益于这些像素级分割结果，例如轨迹预测和路径规划，以确保自动驾驶车辆在复杂环境中可以进行安全导航。近年来，多模态数据融合卷积神经网络（CNN）架构极大地提高了自由空间检测算法的性能。为了......
主机厂与解决方案供应商深化合作，加速技术应用。 随着AI技术的不断进步，自动驾驶技术正迎来新的突破。从卷积神经网络(CNN)到Transformer，每一......
FPS，性能满足当前工业生产需求。   02 FCOS模型结构 FCOS 模型结构如图1所示，首先使用深度卷积神经网络提取输入图像特征图，然后使用分类网络、回归网络、中心度网络......
了深度学习的黑箱，找到了真正让深度学习产生应用效果的根源，我们结合深度学习在特征抽出，卷积神经网络的训练是深度学习对应用效果起到重要作用的部分，同我们的SDL模型嫁接，既可以体现SDL模型......
用三种规模预测。DarkNet-53 再次成为卷积神经网络，具有53 层。DarkNet-53 是一个完全卷积神经网络。池化层被步幅为 2 的卷积运算所取代。此外，使用残余单位以避免梯度色散。 YOLO V3......
一代的芯原VIP9000系列NPU IP具备可扩展的高性能处理能力，适用于Transformer和卷积神经网络（CNN）。 此外，VIP9000系列还融合了4位量化和压缩技术，以解决带宽限制问题，方便......
备了广泛且成熟的软件开发工具包（SDK），支持所有主流的深度学习框架，以确保客户产品能够快速投放市场。 芯原最新推出的VIP9000系列提供了可扩展和高性能的处理能力，适用于Transformer和卷积神经网络（CNN）。结合......
保客户产品能够快速投放市场。 芯原最新推出的VIP9000系列NPU IP提供了可扩展和高性能的处理能力，适用于Transformer和卷积神经网络（CNN）。结合芯原的Acuity工具包，这款......
问题通过从纯粹的几何角度（例如，从单个图像估计具有 6DoF 的物体的姿态）以及使用 DCNN（深度卷积神经网络）重建 3D 模型来解决相应2D对象检测中无法体现深度信息的缺陷。这类3D检测......
、卷积神经网络和变压器，以及大型语言模型(LLM)来识别用户交互。他们还利用异常检测和预测技术来监测各种内部和遥测指标，在高维多元时间序列数据中对设备缺陷进行分类。 MG24提升Waites数据......
市面上比较成熟量产的还是以Level3以下为主。智能驾驶目前主要的感知更多的依赖视觉，这也推动了卷积神经网络加速器即NPU，在智驾领域占据了比较重要的地位。 为什么车企都在拼算力 我们可以看到，随着自动驾驶等级的提升，其对......
市面上比较成熟量产的还是以Level3以下为主。智能驾驶目前主要的感知更多的依赖视觉，这也推动了卷积神经网络加速器即NPU，在智驾领域占据了比较重要的地位。 为什么车企都在拼算力 我们可以看到，随着......
市面上比较成熟量产的还是以Level3以下为主。智能驾驶目前主要的感知更多的依赖视觉，这也推动了卷积神经网络加速器即NPU，在智驾领域占据了比较重要的地位。 为什么车企都在拼算力我们可以看到，随着自动驾驶等级的提升，其对......
为主。智能驾驶目前主要的感知更多的依赖视觉，这也推动了卷积神经网络加速器即NPU，在智驾领域占据了比较重要的地位。 为什么车企都在拼算力 我们可以看到，随着自动驾驶等级的提升，其对......
世界首个碳纳米管基的张量处理器（TPU）芯片，可实现高能效的卷积神经网络运算。省流版总结如下： 工艺：该芯片采用2bit MAC（乘累加单元），3微米工艺技术节点，集成3000个碳基晶体管，可实......
非常快，但仅支持 iOS11以上的 iphone手机受众太狭窄。非开源也导致开发者无法自主扩展功能。 02.ncnn功能简介 ncnn支持卷积神经网络，支持多输入和多分支结构，可计......
该 TPU 的五层卷积神经网络可以在功耗仅为 295μW 的情况下，实现高达 88% 的 MNIST 图像识别准确率。 研究团队通过优化碳纳米管制造工艺，获得了纯度高达 99.9999% 的半......
该TPU的五层卷积神经网络可以在功耗仅为295μW的情况下，实现高达88%的MNIST图像识别准确率。 研究团队通过优化碳纳米管制造工艺，获得了纯度高达99.9999%的半......
深度学习的目标检测方法包括两阶段（Two stage）目标检测算法[7] 和单阶段（One stage）目标检测算法[8]，两阶段算法是对图像生成可能包含目标的候选区域（region）用卷积神经网络（CNN）对候选区域进行分类，精度......
开了一扇通往30亿美元增量市场的新大门。 莱迪思sensAI 6.0解决方案集合 莱迪思sensAI 6.0解决方案集合中的IP核包括多种类型的卷积神经网络(CNN)加速器——CNN、CNN Plus、CNN......
核包括多种类型的卷积神经网络(CNN)加速器——CNN、CNN Plus、CNN Compact、Advanced CNN、以及一个CNN协处理器引擎，能让开发人员使用其他人发布的广泛使用的各类CNN......
元增量市场的新大门。 莱迪思sensAI 6.0解决方案集合 莱迪思sensAI 6.0解决方案集合中的IP核包括多种类型的卷积神经网络(CNN)加速器——CNN、CNN Plus、CNN......
果主推的 iOS gpu计算框架，速度非常快，但仅支持 iOS11以上的 iphone手机受众太狭窄。非开源也导致开发者无法自主扩展功能。02.ncnn功能简介ncnn支持卷积神经网络，支持......

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;史跃青;;石家庄市建南医院神经内科――专门治疗顽固性头痛、顽固性失眠、烦躁、心烦意乱、焦虑、多怒、多虑 、多疑、恐惧、紧张、无兴趣、无愉快感、不想说话、不想见人、入睡困难、梦多、乏力、无食欲、无饥