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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，作为重要研究方向广泛应用于模式识别和计算机识别......
过复制粘贴到工程项目下的文件中，完成模型的导入。在场景中导入模型，调整书架和书的布局位置，再给模型设置好材质贴图。 3 手势识别算法设计 基于深度神经网络的手势识别算法开发，首先对 Leap Motion 手部......
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......
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......
] 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......
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......
文本表示和知识挖掘、临床决策支持、医学影像理解、蛋白质预测、分子表示和药物设计等，并特别归纳收集了上述多个生物医学细分领域相关的数据库资料有效地推动了临床决策支持系统的发展和基因组学数据的解读；梅术铭还提出了基于多通道循环卷积神经网络的......
早在1989年就已经问世了，最初人们用它解决手写字符的识别问题，但是受限于当时计算机的硬件水平，其处理速度较慢，并没有推广到其他应用领域。1999年GPU的问世为卷积神经网络......
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......
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......
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，比如幼儿园门口的闸机可以识别......
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......
度提升了感光性能并降低了噪音，同时，SoC片内集成32万脉冲神经元类脑智能处理器，实现超低功耗动态实时图像处理。利用SynSense时识科技开源软件开发包，可轻松使用片上DVS传感器并搭建高达9层的脉冲卷积神经网络......
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的......
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......
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......
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......
。 　　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......
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......
充分利用目标光谱信息。目前，成像光谱仪的光谱分辨率可以达到纳米级，在地物精细判断、识别定位等任务中脱颖而出。 基于深度学习的目标检测技术 深度学习是一种基于深度神经网络的学习方式，其正式发端于２００６年。自此......
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......
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......
的方法包括结构光、立体匹配、SLAM（同时定位与地图构建）等。 6. 视频分析与处理方法：这种方法涉及在视频序列中进行运动分析、行为识别、事件检测等任务。常见的方法包括光流、动作识别、时空卷积神经网络（3D-CNN）等......
的图像识别解决方案。 Analog Devices的解决方案基于其MAX78000系列，其中包括超低功耗卷积神经网络(CNN)推理引擎MAX78002。MAX78002先进的片上系统架构采用带有FPU......
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......
功耗等一系列约束条件，可能需要使用单芯片或者双芯片来实现算力，所以对端上单芯片算力、算效要求其实非常大。而随着整个大算力需求增长，可以发现卷积神经网络和Transformer在架构上最大的区别还在于带宽的分配。 相比于卷积神经网络......
].电子世界,2018(8):61-62. [8] 许亭亭.基于卷积的手势估计的研究与应用[D].扬州:扬州大学,2022. [9] 闫世洋.基于计算机视觉的动态手势识别方法[D].南京:南京......
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......
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......
Integrated的新型MAX78000芯片。MAX78000基于双核MCU，结合了超低功耗深度神经网络加速器，为高性能人工智能 (AI) 应用提供所需的算力，是机器视觉、面部识别、目标......
的边缘AI解决方案MA7800X系列主要有两款人工智能MCU，MAX78000和MAX78002，这二者都是基于Arm Cortex-M4F和RISC-V的低功耗微处理器，搭载专用的卷积神经网络......
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，可实现图像轮廓识别......
建立战略合作伙伴关系，三方将联手开发低功耗的手势识别技术，共同推动AR体验迈向全新高度。此次合作将结合Prophesee领先的事件视觉传感技术、Ultraleap在手势识别技术方面的专长，以及雷鸟创新在消费级AR硬件......
Ultraleap领先的手势识别和空中触觉技术（mid-air haptic technologies）实现了与数字世界的自然交互，无需依赖触摸屏、控制器或键盘。基于在人工智能、机器......
要求及向NCAP 2025 3星级技术路线图的迁移。 基于2018年2月发布的SoC，融合了用于卷积神经网络（CNN）的集成IP等最新识别技术，升级后的R-Car V3H在CNN处理......
。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......
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......
样就到头了吗？显然还没有，因为大家觉得‘暴力出奇迹’，比如新的模型已经达到了三千亿个参数，而且还在暴力地往上涨，暂时还看不到尽头在哪里。”他说。 另一方面，传统的AI算法，比如美颜、人脸识别、刷脸等，都属于卷积神经网络......
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......
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......
术原理来说，放ADC之前，需要在模拟里面完成特征提取，包括基于存储器神经网络的处理，这个是如何做到呢？ 他以很简单的成本预算为例，上图是神经网络核心内核。如果用数字芯片来说，要做逻辑搭建来完成数字成本预算，但是......
AI的低功耗手势检测系统。该参考设计提供了一个训练数据集、可使用常用神经网络训练工具训练的脚本以及一个神经网络模型，方便用户进行修改。 ● 人脸检测 该参考设计使用图像传感器实现基于CNN的人脸识别......
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......
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......
鸟创新(TCL RayNeo)宣布建立战略合作伙伴关系，三方将联手开发低功耗的手势识别技术，共同推动AR体验迈向全新高度。此次合作将结合Prophesee领先的事件视觉传感技术、Ultraleap在手势识别......
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......
生物电的肌电技术。 手势识别技术路线 来源：佐思汽研《2022-2023年中国汽车手势交互发展研究报告》 目前，基于3D摄像头的手势感应技术路线是车载手势识别的主流技术路线。该技术路线由3D摄像......

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