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人类对计算机视觉感兴趣的最重要的问题是图像分类 (Image Classification)、目标检测 (Object Detection) 和图像分割 (Image Segmentation)，同时它们的难度也是依次递增。...
面向计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、类机器人等领域量身打造了基于“达芬奇（DaVinci）架构”的昇腾（Ascend）AI处理器，开启了智能之旅。...
生成式AI是一种特定类型的AI，专注于生成新内容，如文本、图像和音乐。这些系统在大型数据集上进行训练，并使用机器学习算法生成与训练数据相似的新内容。这在各种应用程序中都很有用，比如创建艺术、音乐和聊天机器人生成文本等。最近网络爆火的AI绘画，就是属于生成式 AI的推广应用。...
先前在为大家介绍OCR识别技术时，在图像预处理部分提到了灰度化，大家可能会产生疑惑： 为什么做图片识别要将彩色图像灰度化呢？ 正式解释这个问题之前，我们需要了解， 什么是灰度化？ 什么是灰度化 简单地说， 灰度化处理就是将一幅彩色图像转化为灰度图像的过程。 当我们在电脑、电视...
卷积神经网络是目前计算机视觉中使用最普遍的模型结构。引入卷积神经网络进行特征提取，既能提取到相邻像素点之间的特征模式，又能保证参数的个数不随图片尺寸变化。...
微智科技联合江苏禹新航运科技有限公司应用5G、物联网、大数据、云计算、AI技术等高科技技术，通过视频监控、体温检测仪、烟雾检测、风速测量仪、温湿度检测、...
AI的一大优势是可以对算法问题做极度的抽象，抽象之后较为复杂的工业视觉问题就会变得比较简单，还有一个就是通用化。很多工业视觉里面比较复杂的算法问题，后面实际上用两到三个比较通用的算法模块去训练数据，结果就出来了，并且这个指标还非常优秀。...
为了建立可信、可控、安全的人工智能，学术界与工业界致力于增强人工智能系统与算法的可解释性。具体地，可信人工智能旨在增强人工智能系统在知识表征、表达能力、优化与学习能力等方面的可解释性与可量化性以及增强人工智能算法内在机理的可解释性。...
卷积神经网络（CNN）是一种用于对目标进行重建、分类等处理的深度学习方法。自2016年深度学习被首次应用于散射成像，该研究一直是光学成像领域的热门方向。...
与欧盟(EU)不同，英国在人工智能方面的做法短期内不会专注于新的立法。取而代之的是，它将专注于制定指导方针，赋予监管者权力，并只在必要时采取法定行动。...
OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。...
一方面AMD的半定制芯片领域将会是未来人工智能领域公司的重点投入方向之一，因为人工智能应用的大客户（主要是互联网科技巨头）对于这个领域有非常大的兴趣...
关于AI在军事领域的应用已逐渐成为学术研究的焦点。从早期计算机在战术决策辅助中的应用，到21世纪无人作战系统的广泛运用，人工智能在军事领域得到了长足的发展，这一历程可大致划分为三个阶段。...
弹道光与散射光在散射成像中不同作用的发现解释了深度学习散射成像无法突破厚度限制的物理原因，对今后深度学习散射成像的应用研究具有指导意义。...
通过自定义魔法命令，可以在notebook中直接调用chatgpt，无缝衔接编码过程，不需要再多个窗口中跳来跳去...
在本文中，我们将了解深度神经网络的基础知识和三个最流行神经网络：多层神经网络(MLP)，卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。...
boost是一个大类，含有丰富的功能，这里直接给出安装命令'sudo apt install libboost-all-dev -y'，它主要把C++各个函数和你的模块协调起来，增强你对API的调用，实现功能，随便举个例子：多线程。...
为了能让基于事件相机的vSLAM在事件数据上实现位姿估计和三维重建，研究者设计出了多种多样针对事件相机的数据关联、位姿估计和三维重建的解决方案。我们将主流的算法分类为四种类别，分别为特征法、直接法、运动补偿法和基于深度学习的方法。...
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