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紅外熱像儀非均勻性校正（NUC）：黑體輻射源與深度學(xué)習(xí)融合方案
一、引言 紅外熱像儀憑借其能非接觸式測(cè)量物體表面溫度分布的優(yōu)勢(shì)，在工業(yè)檢測(cè)、安防監(jiān)控、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。然而，由于制造工藝、環(huán)境因素等影響，紅外探測(cè)器各像素單元的響應(yīng)特性存在差異，導(dǎo)致成像結(jié)果出現(xiàn)非均勻性，嚴(yán)重影響了圖像質(zhì)量和測(cè)溫精度。非均勻性校正（NUC）技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，旨在消除這種差異，提高紅外熱像儀的性能。
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基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)字IC布局優(yōu)化：DREAMPlace 4.0的GPU加速實(shí)踐
隨著數(shù)字集成電路（IC）設(shè)計(jì)復(fù)雜度的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，傳統(tǒng)布局工具在處理超大規(guī)模設(shè)計(jì)時(shí)面臨計(jì)算效率瓶頸。DREAMPlace作為基于深度學(xué)習(xí)的VLSI布局開(kāi)源項(xiàng)目，通過(guò)引入GPU加速技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了全局布局與詳細(xì)布局階段超過(guò)30倍的速度提升。本文以DREAMPlace 4.0版本為核心，解析其GPU加速架構(gòu)設(shè)計(jì)、性能優(yōu)化策略及工程實(shí)踐。
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曦智科技時(shí)隔八年再登《Nature》，光電混合計(jì)算架構(gòu)首次公開(kāi)
英國(guó)倫敦時(shí)間4月9日，全球頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊《自然》(Nature)刊載了曦智科技的光電混合計(jì)算成果：《超低延遲大規(guī)模集成光子加速器》(An integrated large-scale photonic accelerator with ultralow latency)。這是自八年前曦智科技創(chuàng)始人沈亦晨博士于《自然·光子學(xué)》雜志發(fā)表封面文章《由納米光學(xué)回路實(shí)現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)》(Deep learning with coherent nanophotonic circuits)以來(lái)，曦智科技再次登上全球頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊。同時(shí)，也是繼3月25日其最新光電混合計(jì)算卡曦智天樞發(fā)布后，曦智科技在光電混合計(jì)算領(lǐng)域的又一重要成果。
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2025年及未來(lái)半導(dǎo)體行業(yè)的八大趨勢(shì)
鑒于過(guò)去幾十年技術(shù)變革的速度，預(yù)測(cè)趨勢(shì)似乎是一項(xiàng)吃力不討好的任務(wù)。但我們認(rèn)為擁有前瞻性的視角很重要，以下是我們對(duì)未來(lái)幾年可能持續(xù)塑造和重塑行業(yè)的因素的預(yù)測(cè)。
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基于深度學(xué)習(xí)的智能攝像頭行為識(shí)別系統(tǒng)
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，智能攝像頭行為識(shí)別系統(tǒng)逐漸成為公共安全、商業(yè)運(yùn)營(yíng)和智能家居等領(lǐng)域的重要工具。該系統(tǒng)通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)攝像頭捕捉的視頻圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，能夠自動(dòng)識(shí)別并分析人類的各種行為，如打斗、跌倒、抽煙等，并根據(jù)設(shè)定的規(guī)則做出相應(yīng)反應(yīng)。本文將詳細(xì)介紹基于深度學(xué)習(xí)的智能攝像頭行為識(shí)別系統(tǒng)的模型訓(xùn)練、特征提取和行為分類的實(shí)現(xiàn)方法，并結(jié)合代碼示例進(jìn)行說(shuō)明。
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基于改進(jìn)YOLO v3的飛行目標(biāo)檢測(cè)算法研究
飛行目標(biāo)往往呈現(xiàn)為十幾個(gè)像素點(diǎn)的小目標(biāo) ,對(duì)其準(zhǔn)確檢測(cè)是黑飛反制、管控等應(yīng)用中首要解決的問(wèn)題 。鑒于此 ,提出一種基于改進(jìn)YOLO v3的方法提高飛行目標(biāo)的檢測(cè)能力。首先為避免梯度消失 ,增強(qiáng)特征的復(fù)用 ,在特征檢測(cè)層引入殘差網(wǎng)絡(luò);其次為提高小目標(biāo)的檢測(cè)能力 ,增加對(duì)4倍下采樣特征的檢測(cè);然后通過(guò)數(shù)據(jù)集對(duì)未改進(jìn)YOLO v3和改進(jìn)后YOLO v3進(jìn)行訓(xùn)練獲取模型;最后將Faster R-CNN、未改進(jìn)YOLO v3和改進(jìn)后YOLO v3進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比 ,數(shù)據(jù)顯示改進(jìn)后YOLO v3的準(zhǔn)確度提升14個(gè)百分點(diǎn)以上 , 能較好地檢測(cè)出飛行目標(biāo)。
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基于深度學(xué)習(xí)的人體動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)：技術(shù)進(jìn)展與應(yīng)用前景
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，人體動(dòng)作識(shí)別技術(shù)作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要分支，正逐漸展現(xiàn)出其在人機(jī)交互、智能監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實(shí)、健身娛樂(lè)等領(lǐng)域的巨大潛力?；谏疃葘W(xué)習(xí)的人體動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)，通過(guò)利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)人類動(dòng)作的準(zhǔn)確識(shí)別與理解，為智能交互提供了新的可能。
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基于深度學(xué)習(xí)的聲信號(hào)分類識(shí)別方法（含偽代碼）
聲信號(hào)分類識(shí)別是信息處理領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，廣泛應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、環(huán)境監(jiān)測(cè)、智能家居等多個(gè)領(lǐng)域。傳統(tǒng)方法往往依賴于手工設(shè)計(jì)的特征提取和分類器設(shè)計(jì)，但其泛化能力和識(shí)別精度有限。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，其在聲信號(hào)分類識(shí)別中的應(yīng)用日益廣泛，顯著提高了識(shí)別精度和魯棒性。本文將介紹基于深度學(xué)習(xí)的聲信號(hào)分類識(shí)別方法，并提供相關(guān)代碼示例。
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深度學(xué)習(xí)實(shí)踐者指南
我們的世界正在經(jīng)歷一場(chǎng)由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)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(gè)擁有手機(jī)的人。除了消費(fèi)者人工智能之外，我們還將深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于汽車、金融、醫(yī)療、制造業(yè)等多個(gè)行業(yè)。這促使許多工程師學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)技術(shù)并將其應(yīng)用于解決項(xiàng)目中的復(fù)雜問(wèn)題。為了幫助這些工程師，必須制定一些指導(dǎo)原則，以防止在構(gòu)建這些黑盒模型時(shí)出現(xiàn)常見(jiàn)的陷阱。
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亞馬遜云科技連續(xù)5年位列Gartner?云AI開(kāi)發(fā)者服務(wù)魔力象限“領(lǐng)導(dǎo)者”
北京——2024年7月3日 日前，Gartner?發(fā)布了2024年《云AI開(kāi)發(fā)者服務(wù)魔力象限》報(bào)告1，亞馬遜云科技被列為“領(lǐng)導(dǎo)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(kāi)發(fā)者服務(wù)魔力象限“領(lǐng)導(dǎo)者”。
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深度學(xué)習(xí)框架介紹：Keras、Caffe 和 Microsoft 認(rèn)知工具包
Keras 最初是一個(gè)獨(dú)立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)，后來(lái)迅速轉(zhuǎn)變?yōu)樯疃葘W(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要參與者。如今，它被公認(rèn)為 TensorFlow 的高級(jí)API，為人工智能愛(ài)好者提供簡(jiǎn)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(bǔ)了高復(fù)雜性庫(kù)與開(kāi)發(fā)人員的實(shí)際需求之間的差距。
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基于SSVEP信號(hào)的下肢外骨骼機(jī)器人控制系統(tǒng)研究
近年來(lái),隨著現(xiàn)代醫(yī)療技術(shù)的進(jìn)步,人類的平均壽命不斷延長(zhǎng),導(dǎo)致人口老齡化危機(jī)加劇[1]。在這一背景下,中風(fēng)發(fā)病率預(yù)計(jì)將呈上升趨勢(shì),為提高患者的運(yùn)動(dòng)能力,機(jī)器人在康復(fù)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,尤其是下肢外骨骼機(jī)器人[2]。這類機(jī)器人具有針對(duì)性訓(xùn)練神經(jīng)和肌肉系統(tǒng)的能力,為患者康復(fù)提供了一種有效途徑。
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如何看懂機(jī)器學(xué)習(xí)代碼
以下內(nèi)容中，小編將對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進(jìn)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的了解，和小編一起來(lái)看看吧。
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如何入門機(jī)器學(xué)習(xí)
今天，小編將在這篇文章中為大家?guī)?lái)機(jī)器學(xué)習(xí)的有關(guān)報(bào)道，通過(guò)閱讀這篇文章，大家可以對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)具備清晰的認(rèn)識(shí)，主要內(nèi)容如下。
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人工智能技術(shù)有哪些
隨著科技的不斷進(jìn)步，人工智能(AI)已成為當(dāng)今世界的熱門話題。它以其強(qiáng)大的計(jì)算能力和深度學(xué)習(xí)能力，在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。本文將對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)的探究，包括其定義、發(fā)展歷程、主要技術(shù)、應(yīng)用領(lǐng)域以及面臨的挑戰(zhàn)和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。
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語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)包括哪五個(gè)部分?
語(yǔ)音識(shí)別這一技術(shù)也越來(lái)越受到關(guān)注。尤其，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用在語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)中，使得語(yǔ)音識(shí)別的性能得到了顯著提升，也使得語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的普及成為了現(xiàn)實(shí)。
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機(jī)器學(xué)習(xí)的一般流程
本文中，小編將對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)予以介紹，如果你想對(duì)它的詳細(xì)情況有所認(rèn)識(shí)，或者想要增進(jìn)對(duì)它的了解程度，不妨請(qǐng)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(shù)和算法研究的不斷深入，人工智能(Artificial Intelligence, AI)已逐漸從理論構(gòu)想走向現(xiàn)實(shí)應(yīng)用，并在全球范圍內(nèi)引發(fā)了科技革命。當(dāng)前階段的人工智能正處于一個(gè)快速發(fā)展且日益成熟的時(shí)期，我們將其概括為“深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的弱人工智能廣泛應(yīng)用階段”。
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人工智能有哪些主要研究和應(yīng)用領(lǐng)域
隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能(Artificial Intelligence, AI)作為一門綜合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)等多個(gè)學(xué)科知識(shí)的前沿技術(shù)領(lǐng)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(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。
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機(jī)器學(xué)習(xí)指的是什么
一直以來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)都是大家的關(guān)注焦點(diǎn)之一。因此針對(duì)大家的興趣點(diǎn)所在，小編將為大家?guī)?lái)機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)介紹，詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)看下文。
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