谷歌向來都是一家會不斷吸收具有前景的初創(chuàng)公司,進而不斷地加大其在互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施的實力。據(jù)外媒報道,谷歌又在這周收購了DNNreasearch Inc.。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)--人工智能計算是一種模仿動物大腦神經(jīng)的數(shù)學算法。它出現(xiàn)
一提到 Android 最新版本 Jelly Bean ,我們可能會馬上想到“黃油計劃”。“黃油計劃”改變了人們對 Android 系統(tǒng)卡頓的看法,算是 Android 發(fā)展的一個里程碑。不過,Google 在開發(fā) Jelly Bean
一提到 Android 最新版本 Jelly Bean ,我們可能會馬上想到“黃油計劃”。“黃油計劃”改變了人們對 Android 系統(tǒng)卡頓的看法,算是 Android 發(fā)展的一個里程碑。不過,Google 在開發(fā) Jelly Bean
安卓語音識別新后臺出世 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或打破語言障礙
近日,匈牙利科學家研制出一種將徹底改變神經(jīng)學的高速三維激光顯微鏡。這是科學家們歷經(jīng)10年努力攻關(guān)的最新成果,能夠在三維空間中將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的活動視覺化,研究活體神經(jīng)細胞的工作情況。據(jù)悉,科學家將一種特殊的著
摘要:文中采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),通過溫度、煙霧和一氧化碳等傳感器將采集信號輸入中央處理器進行數(shù)據(jù)融合,智能分析;處理結(jié)果通過GSM/GPRS無線通訊實時傳遞給該室主人進行遠程交互,實現(xiàn)遠程監(jiān)控。 關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng);室
本文提出采用Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)CDMA多用戶通信系統(tǒng)中多用戶信號的檢測.利用基于檢測序列最大后驗概率最佳多用戶檢測器的似然函數(shù)與Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能量函數(shù)的對應(yīng)關(guān)系,構(gòu)造一種離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多用戶檢測
摘要:針對傳統(tǒng)火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)中單一傳感器數(shù)據(jù)檢測的缺陷,提出一種基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的無線多傳感信息融合火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)。該模型借助Matlab平臺進行信息融合算法模擬,并經(jīng)過試驗驗證,大大提高了火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)
摘要:采用了具有自適應(yīng)學習速率和附加動量因子的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)了郵政編碼模式識別的方法;并將辨識后的結(jié)果送入到PLC控制器中,通過PLC實現(xiàn)對郵件的自動分揀。上機實驗運行表明效果良好。 關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);模式
展望十二五,中國的工業(yè)自動化已經(jīng)進入到21世紀,我國制造業(yè)的高速發(fā)展,拉動了對自動化儀器儀表與控制系統(tǒng)向國際水平發(fā)展的需求,我國新上的大型項目所用自動化儀器儀表和控制系統(tǒng)的先進程度的需求已經(jīng)處于世界先進
1 引言艦船航行在大海上,主要面臨來自空中,海面和水下的威脅,其中空中的威脅最大。這些目標的主要特點是運動速度高,機動頻繁,其背景也比較復雜,受云層、煙霧、波浪、飛鳥、山峰等影響較大。傳感器如熱像儀、電
摘要分別采用單層感知器、BP網(wǎng)絡(luò)和霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對26個英文字母進行識別,通過實驗給出各網(wǎng)絡(luò)的識別出錯率,從中可以看出三種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的優(yōu)缺點,為選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行字符識別提供了一定的依據(jù)。
摘要:在對煙葉品質(zhì)進行圖像處理過程中,借助MATLAB圖像處理工具箱和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),對各種類型的煙葉的數(shù)字圖像進行計算機視覺分析,包括邊緣檢測、輪廓提取、用圖像工具箱抽取煙葉數(shù)字圖像特征,將待測煙葉樣本與標
應(yīng)用 CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有小腦的機能,因而,被廣泛應(yīng)用于機器人的運動控制?;蛘叻催^來說,正是為了機器人的運動控制,Albus構(gòu)造了CMAC神經(jīng)系統(tǒng),以模擬脊椎動物的小腦機能。 正如Albus所說的:“然而,對我
基于NIOS_II多核技術(shù)的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件實現(xiàn)
基于NIOS_II多核技術(shù)的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件實現(xiàn)
Hopfield網(wǎng)絡(luò)可以將模擬信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字形式,實現(xiàn)聯(lián)想記憶、信號估計和組合最優(yōu)化,類似于人類視網(wǎng)膜實現(xiàn)第一極信號處理的方法。本設(shè)計實例探究了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ADC的范例。簡單的轉(zhuǎn)換器由一些單層神經(jīng)元組成,其接
挑戰(zhàn): 創(chuàng)建一個用來監(jiān)測大型造紙廠紙漿的生產(chǎn)過程,以節(jié)約能源和降低成本。 解決方案:為了增加吞吐量,節(jié)約能源,以及優(yōu)化生產(chǎn)過程,我們利用NI LabVIEW數(shù)據(jù)記錄和監(jiān)控(DSC)模塊來處理復雜的,非線性的建模過程
本文在抽頭延時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(TDNN)的基礎(chǔ)上,提出了一種可用于高功率放大器的數(shù)據(jù)捕獲、分析、建模和線性化的有效數(shù)字預(yù)畸變過程。利用基帶信號分析,對大功率RF放大器的記憶效應(yīng)進行了識別與建模。 當前研究工作越來
本文在抽頭延時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(TDNN)的基礎(chǔ)上,提出了一種可用于高功率放大器的數(shù)據(jù)捕獲、分析、建模和線性化的有效數(shù)字預(yù)畸變過程。利用基帶信號分析,對大功率RF放大器的記憶效應(yīng)進行了識別與建模。 當前研究工作越來