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人工智能新力量意法半導體Deep Edge AI 應運而生
AI（人工智能）起源于達特茅斯學院于1956年舉辦的夏季研討會。在該會議上，“人工智能”一詞首次被正式提出。計算能力的技術突破推動了人工智能一輪又一輪的發(fā)展。近年來，隨著大數(shù)據(jù)的可用性提高，第三輪人工智能發(fā)展浪潮已經(jīng)來臨。2015年，基于深度學習的人工智能算法在ImageNet競賽的圖像識別精度方面首次超過人類，人工智能在發(fā)展道路上高歌猛進。隨著計算機視覺技術研究取得突破，深度學習已經(jīng)在語音識別、自然語言處理等不同研究領域都獲得了巨大的成功。現(xiàn)在，人工智能已經(jīng)在生活中的方方面面顯示出巨大潛力。
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視頻運動目標跟蹤算法研究綜述
摘 要 ：視頻運動目標跟蹤是計算機視覺領域的研究熱點，具有廣闊的應用前景。近年來，深度學習等技術的引入使得目標跟蹤算法的準確性得到極大提升，但是當目標發(fā)生形變、尺度變化、被遮擋等情況時，容易導致跟蹤失敗。為了進一步改進運動目標跟蹤算法，文中系統(tǒng)地梳理了現(xiàn)有的運動目標跟蹤算法，將其劃分為經(jīng)典的跟蹤算法、基于相關濾波的跟蹤算法和基于深度學習的算法，分別從算法的基本原理、算法性能等方面進行詳細的闡述，并對未來的發(fā)展趨勢進行了展望。
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基于深度學習人臉識別技術在高校學堂分析設計及實現(xiàn)
摘 要 ：現(xiàn)代人臉識別以深度學習技術為核心，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎，通過輸入圖像提取到人臉的特征值計算分析人臉的表情。通過分析當前學生的專注度（表情變化），建立數(shù)據(jù)采集樣本集，通過訓練計算完成課堂專注度分析，形成課堂學生專注度分布結果。結果表明，進行教師的課堂學情分析，有利于進行課程的教育教學改革， 提高辦學水平，也有利于教育行業(yè)的技術進步，提高行業(yè)的信息技術教育水平。
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一種基于深度學習的自動稱重機的設計
摘 要 ：為了解決現(xiàn)階段各領域中稱重過程繁瑣的問題，提出一種基于深度學習的自動稱重機，該稱重機通過利用深度學習技術與單片機等主要技術，實現(xiàn)對所稱物品的自動稱重功能，從而減少稱重人員的工作量，提高稱重效率。
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基于深度學習的手勢識別算法設計
摘 要 ：手勢識別是人工智能范疇的一項生物識別技術，其方便、快捷、可靠和穩(wěn)定等一系列特性使其在多個領域具有廣泛應用。如拍照和視頻中使用手勢增加貼紙和實時特效，將復雜的手語轉化為自然語言，智能家居的輔助控制，輔助駕駛系統(tǒng)等。神經(jīng)網(wǎng)絡被廣泛應用于圖像識別領域，具有較好的口碑。文章基于深度學習理論設計一種識別精度高，能夠實現(xiàn)實時手勢識別的算法。
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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的實景交通標志識別
摘 要：文中對傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡Lenet-5的結構進行了改進，并利用拍攝的實景交通標志圖對其進行訓練。訓練集含有10萬張圖片，訓練大約消耗了一天時間，盡管如此，當網(wǎng)絡訓練好之后，識別一張交通標志圖可以在1毫秒內(nèi)完成。非訓練集的2萬張圖片被用作測試集來驗證已訓練好的網(wǎng)絡，最終識別率可達80%以上。
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你知道人工智能的原理嗎?人工智能有何新奇應用?
本文中，小編將對人工智能予以介紹，如果你想對人工智能的原理、人工智能的應用的詳細情況有所認識，或者想要增進對人工智能的了解程度，不妨請看以下內(nèi)容哦。
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深度學習還是類腦計算？平頭哥領銜全球專家研討人工智能發(fā)展前景
2019年11月24日，IEEE CASS-SH Artificial Intelligence For Industry Forum在阿里巴巴上海研究中心召開。本次會議是IEEE電路與系統(tǒng)協(xié)會(CASS)首次在亞洲舉辦的學術產(chǎn)業(yè)論壇，由阿里巴巴達摩院、平頭哥半導體有限公司、以及上海交通大學聯(lián)合承辦。吸引來自海內(nèi)外頂尖高校師生及產(chǎn)業(yè)界專家共計150余人到場，就AI未來技術趨勢展開深入的交流。
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人工智能重不重要?看看這些人工智能應用你就知道了!
在這篇文章中，小編將為大家?guī)砣斯ぶ悄軕玫南嚓P報道。
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Teledyne Imaging 亮相 Vision China 2021
發(fā)布全新 AI 和深度學習解決方案
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Teledyne Imaging 亮相 Vision China 2021
發(fā)布全新 AI 和深度學習解決方案
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瑞薩電子推出升級版R-Car V3H，提升深度學習性能，滿足包括駕乘人員監(jiān)控系統(tǒng)的最新NCAP要求
R-Car V3H為尖端計算機視覺提供卓越TOPS/Watt性能，并提供向NCAP 2025的遷移路徑。
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實現(xiàn)大規(guī)模圖計算的算法思路
2017年我以深度學習研究員的身份加入Hulu，研究領域包括了圖神經(jīng)網(wǎng)絡及NLP中的知識圖譜推理。
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MathWorks公司推出R2020b版MATLAB和Simulink
包括擴展Simulink訪問、全新產(chǎn)品、主要更新和數(shù)百個新特性
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李開復科普人工智能和深度學習 谷歌有何野心？
人工智能正以前所未有的態(tài)勢洶涌而來，一方面是風投和創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新，都把人工智能當做了下一個尚未被開墾的寶地；另一方面是應用，比起概念盛行的階段，現(xiàn)在的無人車、AlphaGo等已經(jīng)把人工智能技術帶到
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百度首席科學家吳恩達：深度學習能給公司帶來什么價值？
在人工智能領域，“深度學習”這個詞意味著這個軟件可以通過實踐經(jīng)驗改善算法模型的表現(xiàn)。比如谷歌在2012年發(fā)起的一個項目，讓一個運行在16000個處理器上的神經(jīng)網(wǎng)絡瀏覽
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人工智能設計的芯片和深度學習云誕生
Nervana Systems發(fā)布了深度學習云，同時開發(fā)了一款為人工智能設計的芯片。 經(jīng)過兩年的努力和超過2400萬美金的投資，Nervana Systems發(fā)布了其深度學習云
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機器學習算法盤點：人工神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習
機器學習無疑是當前數(shù)據(jù)分析領域的一個熱點內(nèi)容。很多人在平時的工作中都或多或少會用到機器學習的算法。這里我們將為您總結一下常見的機器學習算法，以供您在工作和學習中參考。 機器學習的
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NVIDIA深度學習平臺
為幫助數(shù)據(jù)科學家和開發(fā)人員充分利用深度學習領域中的機遇，NVIDIA為其深度學習軟件平臺發(fā)布了三項重大更新，它們分別是NVIDIA DIGITS 4、CUDA深度神經(jīng)網(wǎng)絡庫(cuDNN)5.1和全新的
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NVIDIA的深度學習超級計算機為何能秒殺英特爾？
硬件和算法在人工智能領域的作用可以說是各占一半的，而在芯片層面上，業(yè)界幾乎觀點一致——GPU在人工智能深度學習算法上的重要性遠高于CPU，這也就是為何NVIDIA在人
