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卷积神经网络简介：什么是机器学习？——第一部分;摘要 随着人工智能(AI)技术的快速发展，AI可以越来越多地支持以前无法实现或者难以实现的应用。本系列文章基于此解释了卷积神经网络(CNN)及其......
基于卷积神经网络的人脸识别检测分析;基金项目：河南省高等学校青年骨干教师培养计划，项目编号：2021GGJS190本文引用地址：0 引言 技术的关键就在于人脸检测，作为......
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......
卷积神经网络简介：什么是机器学习？——第一部分;随着人工智能(AI)技术的快速发展，AI可以越来越多地支持以前无法实现或者难以实现的应用。本系列文章基于此解释了(CNN)及其......
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......
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......
防止在压铸生产过程中由于模具零件缺陷导致工作人员受伤及影响生产效率与产品质量的问题，V Y BAZHIN等提出了基于卷积神经网络的模具缺陷检测系统。该系统能及时发现生产过程中模具零件出现的热疲劳裂纹以及碎屑等缺陷，以便及时处理。该系统的视觉检测正确率达到95.1......
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......
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......
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......
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......
-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......
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......
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......
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......
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......
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......
，深度学习模型便受到广泛关注而迅速发展。常用的深度神经网络模型有深度信念网络（ＤＢＮ）、受限玻尔兹曼机（ＲＢＭ）、循环神经网络（ＲＮＮ）、卷积神经网络（ＣＮＮ）等。利用......
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......
。 　　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......
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......
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......
每秒钟可以进行的操作数量，用于衡量自动驾驶的算力， 计算机视觉(Computer Vision)算法会消耗很大一部分自动驾驶芯片的算力，那么视觉处理能力为什么用TOPS评估呢？通常计算机视觉算法是基于卷积神经网络......
视觉处理能力为什么用TOPS评估呢？通常计算机视觉算法是基于卷积神经网络的，而卷积神经网络的本质是累积累加算法（Multiply Accumulate） 转自：知乎，泛亚汽车技术中心 Wayne 转自：知乎......
推理的功耗不到微控制器软件运行功耗的百分之一，大幅提高了机器视觉、语音和面部识别等应用的工作效率。MAX78000的核心是专用硬件，其设计旨在最大程度地降低卷积神经网络(CNN)的能耗和延迟。该硬......
全面地理解当前交通环境，并做出更准确的决策。 多模态大模型的另一个重要特点是它可以使用不同类型的深度学习算法来处理不同类型的数据。例如，卷积神经网络（CNN）通常用于处理图像数据，而循环神经网络（RNN......
上特殊的设计却能够实现更好的效果。本文提出基于改进FCOS的表面缺陷检测算法，提升钢铁表面的缺陷检测效率。 针对现有钢带表面缺陷检测所存在的检测效率低、适用范围有限等缺陷，提出一种基于改进FCOS的钢带表面缺陷检测算法。该算法使用含形变卷积的卷积神经网络......
也能进行识别和其他作业，因此促进了热潮。模型根据应用的不同，又分为影像识别的深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、语音识别的循环神经网络（RNN）和自然语言处理的Transformer。模型......
取代手工代码 从2012年开始，也就是在NIPS上发表Convolution Neural Network（卷积神经网络）论文作为起点，深度学习开始成为计算机视觉的主力算法。这个......
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......
] 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......
学习是多模态融合的主要技术手段，接下来对实现 多模态融合的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行简单介绍。  神经网络由大量的神经元相互连接而成，包含神经......
），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......
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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......
模型介绍 在Keras中使用CNN进行人类活动识别：此存储库包含小型项目的代码。该项目的目的是创建一个简单的基于卷积神经网络(CNN)的人类活动识别(HAR)系统。该系统使用来自3D加速......
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......
,Computer Vision）的卷积神经网络（CNN,Convolutional Neural Networks）和应用于自然语言处理（NLP,Natural Language......
构建人工特征的对象检测技术传统上在精度和速度方面具有较差的记录。基于卷积神经网络的目标检测算法明显比传统的目标检测方法更高效。由于社会的需要和深度学习发展的支持，在光学遥感图像中使用神经网络进行目标检测是必要的。 目前......
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......
。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......
技术路线其实早就提出来了，普通人都能想得到的嘛，问题是之前为什么没有实现呢？是因为原来的感知神经网络主要基于卷积神经网络-CNN，CNN的优势在于做二维图像识别，比如......
能理解与使用人类语言。 沈政男指出，人工智能目前有几个主要的神经网络模型，一个是卷积神经网络（CNN），主要用于图像辨识，一个是递归神经网络（RNN），乃用于进程列讯号，比如语言，而最......

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