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邊緣AI模型的反逆向工程：神經網絡混淆與硬件綁定技術
隨著邊緣計算與AI技術的深度融合，邊緣AI模型在智能安防、自動駕駛、工業(yè)物聯(lián)網等領域得到廣泛應用。然而，模型作為AI系統(tǒng)的核心資產，面臨嚴重的逆向工程威脅：攻擊者可通過反編譯、模型竊取等技術手段，獲取模型結構與參數，進而復現或篡改模型，導致知識產權泄露、服務中斷甚至安全漏洞。本文提出一種基于神經網絡混淆與硬件綁定的綜合防御框架，通過代碼混淆、硬件特征綁定與動態(tài)加密技術，構建多層次防護體系。
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BW21-CBV-Kit——創(chuàng)建手勢和面部動態(tài)識別
本節(jié)詳細介紹了官方演示評估過程和效果演示手勢檢測和RTSP人臉識別。
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開關柜溫度主動預警關鍵技術研究及應用
針對目前開關柜溫度監(jiān)測存在的問題 , 在研究了負荷電流 、環(huán)境溫度 、溫度變化時間等因素對開關柜溫升的影響 后 ,運用有限元溫度場仿真技術預測了開關柜內部的溫度分布情況 。將溫度場仿真數據作為機器學習的訓練樣本 、溫升試驗數 據作為機器學習的測試樣本 ,經神經網絡創(chuàng)建 、訓練及算法仿真測試 ,得出不同于以往單一溫度值的溫度—電流—時間多物理量 耦合溫升預測模型 。將模型植入到嵌入式溫升主動預警裝置中 ,經大量試驗后提出開關柜溫度監(jiān)測策略 ,現已成功應用于國家 電網智慧變電站首批試點項目 ,對制定開關設備載流性能的智能運維策略有實際應用價值。
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理解神經網絡，第一部分什么是神經網絡
人工智能(AI)是為了模仿人類的認知能力而設計的,它的許多應用都是受我們的五感--視覺、聽覺、觸覺、味覺和嗅覺的啟發(fā)。在艾省, 想象力 與計算機視覺相對應,使機器能夠解釋圖像和視頻。 聽到 由自然語言處理(NLP)和語音識別系統(tǒng)復制,使AI能夠理解和生成人類的語音。 接觸 通過觸覺反饋和機器人來模擬,這有助于機器人對物理互動作出反應。盡管不太先進, 品味 和 聞到 通過原子能機構驅動的化學分析和食品及香味應用傳感器進行探索。
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理解神經網絡，第二部分神經網絡的類型
神經網絡的類型
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理解神經網絡，第三部分神經網絡和人工智能
神經網絡與人工智能transformer主要差異
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西湖大學：科學家+AI，科研新范式的樣本
北京2024年12月11日 /美通社/ -- 今年的諾貝爾獎，將AI推到了科學舞臺的中央，標志著AI在科學研究中的重要地位得到了認可，也體現了學科交叉賦能將成為AI時代的科研發(fā)展趨勢。用AI賦能學科研究，創(chuàng)新科研新范式。這一點在西湖大學的科研項目中已得到體現。 成立于2018年...
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適用FPGA的小型神經網絡：加速邊緣智能的新篇章
在人工智能（AI）技術日新月異的今天，神經網絡作為其核心驅動力，正逐步滲透到各個行業(yè)與領域。然而，傳統(tǒng)的神經網絡模型往往受限于計算資源和功耗，難以在邊緣設備上實現高效運行?，F場可編程門陣列（FPGA）作為一種高性能、低功耗的硬件加速器，為小型神經網絡的部署提供了理想的平臺。本文將深入探討適用于FPGA的小型神經網絡，以及它們在邊緣智能應用中的獨特優(yōu)勢。
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神經網絡如何促進振動分析
在日益復雜的工業(yè)和汽車環(huán)境中，狀態(tài)監(jiān)測對于確保安全可靠的運行變得越來越重要。通過數據分析可以檢測運行異常和潛在的設備缺陷，從而在發(fā)生故障之前及時進行維修。它還可以最大限度地減少維護頻率并避免不必要的成本。
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神經網絡從感知到深入學習
從受到人類大腦的啟發(fā),到發(fā)展出能夠獲得非凡成就的復雜模型,?神經網絡 已經走了很長一段路。在接下來的博客中,我們將深入討論神經網絡的技術歷程--從基本感知器到先進的深度學習架構,推動人工智能的創(chuàng)新。
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小規(guī)模任務的神經網絡應用
在過去10-15年中,人工神經網絡領域的發(fā)展迅速。典型的應用是圖像處理、聲音等領域的高維數據.然而,在機器學習中,系統(tǒng)輸入的數據量很小的任務很少:例如,異常事件建模、處理人工收集的分析數據、分析低頻傳感器的信號等。在這種情況下,一個重要階段是對系統(tǒng)訓練有素的特點("特點")進行認真的工作,特別是從現有的基本特點中產生新的特點,這將能夠提高設計系統(tǒng)的性能質量。手動方法通常用于這種生成,但是一個好的選擇是使用神經網絡,它不僅能夠學習基本的數學運算,而且能夠識別輸入數據中極其復雜的模式。
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Microchip收購Neuronix AI Labs
該實驗室的創(chuàng)新技術能夠增強人工智能邊緣解決方案，提高神經網絡能力
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機器學習基本算法原理
機器學習將是下述內容的主要介紹對象，通過這篇文章，小編希望大家可以對機器學習的相關情況以及信息有所認識和了解，詳細內容如下。
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機器學習有哪些框架
深度學習需要大量的計算。它通常包含具有許多節(jié)點的神經網絡，并且每個節(jié)點都有許多需要在學習過程中必須不斷更新的連接。換句話說，神經網絡的每一層都有成百上千個相同的人工神經元在執(zhí)行相同的計算。
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人工神經網絡主要有哪些特點？
人工神經網絡(Artificial Neural Network，即ANN )是從信息處理角度對人腦神經元網絡進行抽象，是20世紀80年代以來人工智能領域興起的研究熱點，其本質是一種運算模型，由大量的節(jié)點(或稱神經元)之間相互聯(lián)接構成，在模式識別、智能機器人、自動控制、生物、醫(yī)學、經濟等領域已成功地解決了許多現代計算機難以解決的實際問題，表現出了良好的智能特性。
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人工智能神經網絡是什么？
許多人工智能計算機系統(tǒng)的核心技術是人工神經網絡(ANN)，而這種網絡的靈感來源于人類大腦中的生物結構。通過使用連接的“神經元”結構，這些網絡可以通過“學習”并在沒有人類參與的情況下處理和評估某些數據。神經網絡提供了位于托管數據之上的排序和分類級別，可基于相似度來輔助數據的聚類和分組?？梢允褂萌斯ど窠浘W絡(ANN)生成復雜的垃圾郵件過濾器，查找欺詐行為的算法以及可以精確了解情緒的客戶關系工具。
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從人工智能發(fā)展中所誕生的產品
1956年，美國Dartmouth大學舉辦的一場研討會中提出了人工智能這一概念。
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米爾入門級i.MX6UL開發(fā)板的神經網絡框架ncnn移植與測試
米爾 MYD-Y6ULX-V2 開發(fā)板，基于 NXP i.MX6UL/i.MX6ULL處理器，該開發(fā)板被米爾稱之為經典王牌產品。本次測試目標是在此開發(fā)板上進行神經網絡框架ncnn的移植與測試開發(fā)，測試ncnn在此開發(fā)板上的性能與應用測試。
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人工智能技術的發(fā)展和應用越來越廣泛！
人工智能的不斷發(fā)展和越來越廣泛的應用，將相應地需要更先進和可擴展的基礎設施來支持其開發(fā)和部署。人工智能基礎設施投資的一個關鍵領域將是專門的數據基礎設施，如矢量數據庫，其設計用于存儲和處理現代ML模型生成的大量數據。Liberty表示：“這將加速人工智能系統(tǒng)的開發(fā)和部署，這些系統(tǒng)在許多領域將超過上一年的應用?！?/p>
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什么是自編碼器？對機器學習有什么影響？
AutoEncoder的基本思想是利用神經網絡來做無監(jiān)督學習，就是把樣本的輸入同時作為神經網絡的輸入和輸出。本質上是希望學習到輸入樣本的表示(encoding)。早期AutoEncoder的研究主要是數據過于稀疏、數據高維導致計算復雜度高。比較早用神經網絡做AutoEncoder的可以追溯到80年代的BPNN和MLP以及當時Hinton推崇的RBM。后來到了2000年以后還堅持在做的只剩下Hinton的RBM了。從2000年以后，隨著神經網絡的快速興起，AutoEncoder也得到快速發(fā)展，基本上有幾條線：稀疏AutoEncoder、噪音容忍AutoEncoder、卷積AutoEncoder、變分AutoEncoder。最新的進展是結合對抗思想的對抗AutoEncoder。
