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標簽 > 深度學習
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雖然結合不同的模態或信息類型來提高效果從直觀上看是一項很有吸引力的任務,但在實踐中,如何結合不同的噪聲水平和模態之間的沖突是一個挑戰。此外,模型對預測結...
“長期以來,學員們已經學會了如何為云計算構建和部署深度學習模型。通過與優達學城的合作,我們正培養人工智能開發者在邊緣——數據最開始產生的地方,進行探索...
“多年來,我們一直在研究我們可以從自然界中學到什么,以改善深度學習,”維也納工業大學“網絡物理系統”研究小組負責人拉杜格羅蘇教授說。“例如,線蟲的線蟲...
在網絡由淺至深的過程中,對于網絡中每一層連接方式的選擇(對于“Runtime” 一文是選擇該層使用的卷積核數量,而對于 “SkipNet”一文是選擇該層...
近日,一項鼻紋識別解決方案,一經推出就大受好評,并已最先應用于犬只身份認證。這一方案將有助于城市中的寵物管理,使AI尋寵、寵物門禁、在線犬證辦理等成為可能。
在此形勢下,工業互聯網產業聯盟組織編寫了《工業智能白皮書》(2022),從體系內涵、技術、應用和產業等維度進行了闡述。體系方面,對目前工業智能面臨的問題...
深度學習是機器學習的一個子集,它使用人工神經網絡來模仿人腦的復雜功能。深度學習可以在沒有任何人工干預的情況下更準確地對對象進行分類。例如,假設有兩個人寫...
如果說FPGA是繼任傳統CPU與GPU的未來,就有些夸大其詞。且不論CPU與GPU技術已經成熟,擁有完善的生態鏈,CPU與FPGA的結構也有所不同。
基于訊飛雙麥克風降噪技術的語音交互方案,應用場景還覆蓋到陪伴型、消費級服務型機器人、大多數車載的帶屏設備、智能音箱等智能家居以及移動終端和可穿戴設備等各個領域。
一年前,我和幾個小伙伴一起開始在構建機器學習API的開源平臺Cortex上工作。起初,我們假設所有用戶,包括所有把機器學習(ML)運用于生產的公司,都是...
必須要保證大量、高質量且帶有準確標簽的數據,沒有該條件的數據,訓練學習很困難的(但是最近我看了以為作者寫的一篇文章,說明不一定需要大量數據集,也可以訓練...
為了節省時間并加快流程,訓練有素的機器學習算法可用于預測和分類申請人的信譽。這可以簡化申請人的分類并改進貸款制裁的決策。
深度學習算法工程師是做什么 深度學習算法工程師是一種高級技術人才,是數據科學中創新的推動者,也是實現人工智能應用的重要人才。他們致力于開發和實現深度機器...
Lucence計劃在明年實現一款用于早期癌癥診斷的激光成像儀的商用化
“超過50%的癌癥在確診時已經處于晚期,可選擇的治療方式有限。早期癌癥檢測對降低死亡率至關重要。”Min-Han說,他領導的一個團隊在新加坡科技和研究局...
語音轉換(Voice Conversion, VC)即在保留語音內容的同時,將原說話人的音色轉換成指定說話人的音色。在傳統變聲工具中,基于語音信號處理技...
有人說過去的2019年真的是中國商業最艱難的一年,讓很多人感到驚訝的是有錢的富二代王思聰開始欠錢了,充滿理想主義的老羅“理想破產”了,就連專門分析別人商...
澳大利亞與德國的合作證明了SPM的完全自主運作,它應用了人工智能和深度學習,從而消除了對人類不斷監督的需求。
NetApp使用AI的漂亮描述作為數據管道。由于我們是合作伙伴,因此我將毫不客氣地竊取該描述。管道始于(1)在邊緣創建和攝取數據,然后(2)移至位于中心...
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