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深度學習實踐者指南
我們的世界正在經(jīng)歷一場由深度神經(jīng)網(wǎng)絡驅(qū)動的人工智能革命。隨著 Apple Intelligence 和 Gemini 的出現(xiàn)，人工智能已經(jīng)普及到每個擁有手機的人。除了消費者人工智能之外，我們還將深度學習模型應用于汽車、金融、醫(yī)療、制造業(yè)等多個行業(yè)。這促使許多工程師學習深度學習技術并將其應用于解決項目中的復雜問題。為了幫助這些工程師，必須制定一些指導原則，以防止在構建這些黑盒模型時出現(xiàn)常見的陷阱。
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亞馬遜云科技連續(xù)5年位列Gartner?云AI開發(fā)者服務魔力象限“領導者”
北京——2024年7月3日 日前，Gartner?發(fā)布了2024年《云AI開發(fā)者服務魔力象限》報告1，亞馬遜云科技被列為“領導者”之一，在“執(zhí)行能力”上處于最高位置。這已經(jīng)是亞馬遜云科技連續(xù)5年位列Gartner?云AI開發(fā)者服務魔力象限“領導者”。
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深度學習框架介紹：Keras、Caffe 和 Microsoft 認知工具包
Keras 最初是一個獨立的神經(jīng)網(wǎng)絡庫，后來迅速轉(zhuǎn)變?yōu)樯疃葘W習領域的重要參與者。如今，它被公認為 TensorFlow 的高級API，為人工智能愛好者提供簡化的界面。這種顯著的轉(zhuǎn)變很大程度上歸功于其用戶友好性，它填補了高復雜性庫與開發(fā)人員的實際需求之間的差距。
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基于SSVEP信號的下肢外骨骼機器人控制系統(tǒng)研究
近年來,隨著現(xiàn)代醫(yī)療技術的進步,人類的平均壽命不斷延長,導致人口老齡化危機加劇[1]。在這一背景下,中風發(fā)病率預計將呈上升趨勢,為提高患者的運動能力,機器人在康復領域得到了廣泛的應用,尤其是下肢外骨骼機器人[2]。這類機器人具有針對性訓練神經(jīng)和肌肉系統(tǒng)的能力,為患者康復提供了一種有效途徑。
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如何看懂機器學習代碼
以下內(nèi)容中，小編將對機器學習的相關內(nèi)容進行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進對機器學習的了解，和小編一起來看看吧。
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如何入門機器學習
今天，小編將在這篇文章中為大家?guī)頇C器學習的有關報道，通過閱讀這篇文章，大家可以對機器學習具備清晰的認識，主要內(nèi)容如下。
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人工智能技術有哪些
隨著科技的不斷進步，人工智能(AI)已成為當今世界的熱門話題。它以其強大的計算能力和深度學習能力，在多個領域展現(xiàn)出巨大的應用潛力。本文將對人工智能技術進行詳細的探究，包括其定義、發(fā)展歷程、主要技術、應用領域以及面臨的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展趨勢。
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語音識別系統(tǒng)包括哪五個部分?
語音識別這一技術也越來越受到關注。尤其，隨著深度學習技術應用在語音識別技術中，使得語音識別的性能得到了顯著提升，也使得語音識別技術的普及成為了現(xiàn)實。
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機器學習的一般流程
本文中，小編將對機器學習予以介紹，如果你想對它的詳細情況有所認識，或者想要增進對它的了解程度，不妨請看以下內(nèi)容哦。
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現(xiàn)階段的人工智能處于什么階段
隨著信息技術和算法研究的不斷深入，人工智能(Artificial Intelligence, AI)已逐漸從理論構想走向現(xiàn)實應用，并在全球范圍內(nèi)引發(fā)了科技革命。當前階段的人工智能正處于一個快速發(fā)展且日益成熟的時期，我們將其概括為“深度學習驅(qū)動的弱人工智能廣泛應用階段”。
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人工智能有哪些主要研究和應用領域
隨著信息技術的飛速發(fā)展，人工智能(Artificial Intelligence, AI)作為一門綜合了計算機科學、數(shù)學、統(tǒng)計學、認知科學和神經(jīng)科學等多個學科知識的前沿技術領域，正以前所未有的速度改變著世界。本文將系統(tǒng)梳理人工智能的主要研究方向，并詳述其在多個領域的廣泛應用。
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機器學習指的是什么
一直以來，機器學習都是大家的關注焦點之一。因此針對大家的興趣點所在，小編將為大家?guī)頇C器學習的相關介紹，詳細內(nèi)容請看下文。
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機器學習分類方法
在這篇文章中，小編將為大家?guī)頇C器學習的相關報道。如果你對本文即將要講解的內(nèi)容存在一定興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。
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簡述機器學習的思路
隨著信息技術的飛速發(fā)展，機器學習作為人工智能領域的重要分支，已經(jīng)成為引領科技變革的重要力量。機器學習旨在通過計算機程序使計算機系統(tǒng)能夠自動地從數(shù)據(jù)中學習并改進自身的性能，從而實現(xiàn)智能化決策和控制。那么，機器學習的思路究竟是什么呢?本文將從數(shù)據(jù)收集與處理、模型構建與選擇、算法設計與優(yōu)化、模型評估與部署等方面，對機器學習的思路進行深入的探討。
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機器學習與深度學習的區(qū)別
機器學習是一門多學科交叉的學科，其核心是研究計算機如何模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，從而獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構，并不斷改善自身的性能。機器學習利用算法讓機器從大量數(shù)據(jù)中學習規(guī)律，并根據(jù)這些規(guī)律對新的數(shù)據(jù)進行預測或分類。機器學習已經(jīng)在人工智能、計算機視覺、自然語言處理等領域中得到了廣泛的應用。
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人工智能的現(xiàn)狀及今后發(fā)展趨勢展望
隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能(AI)已經(jīng)在許多領域得到廣泛應用。作為引領未來的戰(zhàn)略性技術，人工智能對經(jīng)濟社會的發(fā)展具有重要意義。本文將深入探討人工智能的當前狀況及其未來的發(fā)展趨勢。
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人工智能的未來趨勢
隨著科技的不斷發(fā)展，人工智能已經(jīng)滲透到我們生活的方方面面，成為推動社會進步的重要力量。那么，人工智能的未來趨勢是什么呢?讓我們一起探討一下。
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人臉識別算法有哪些？
一直以來，人臉識別都是大家的關注焦點之一。因此針對大家的興趣點所在，小編將為大家?guī)砣四樧R別的相關介紹，詳細內(nèi)容請看下文。
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浙大一院、達摩院入選2023中國醫(yī)學人工智能代表性算法，“AI摳圖”讓癌癥病人受益
12月12日消息，2023年度中國醫(yī)學人工智能代表性算法評選結果近日出爐，由浙江大學醫(yī)學院附屬第一醫(yī)院、阿里巴巴達摩院（湖畔實驗室）聯(lián)合提出的“人體正常器官的分層分割模型”入選其中。該算法可高效分割42個器官，讓放療規(guī)劃更精準，病人更受益，有效降低放療對身體的損傷，并幫助醫(yī)生減輕了90%的靶區(qū)勾畫工作量。
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基于深度學習的道路表面裂縫檢測研究
針對目前道路表面裂縫缺陷檢測方法普遍存在識別率低、實時性差以及多尺度特征下檢測效果不好等問題，提出 一種改進的YOLOv5s算法模型。該算法引入simAM三維帶權注意力機制且不引入額外參數(shù)，在模型中融入加權雙向特征金字塔進 行多尺度特征融合；同時改進預測框損失函數(shù)，使得損失函數(shù)收斂更快。經(jīng)過對比實驗，改進后模型的裂縫檢測均值平均精度提高了2.2%，準確率為90. 5%，表明了模型的有效性。
