深度學習

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  • 基于深度學習的智能攝像頭行為識別系統(tǒng)

    隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，智能攝像頭行為識別系統(tǒng)逐漸成為公共安全、商業(yè)運營和智能家居等領域的重要工具。該系統(tǒng)通過深度學習算法，對攝像頭捕捉的視頻圖像進行實時分析，能夠自動識別并分析人類的各種行為，如打斗、跌倒、抽煙等，并根據(jù)設定的規(guī)則做出相應反應。本文將詳細介紹基于深度學習的智能攝像頭行為識別系統(tǒng)的模型訓練、特征提取和行為分類的實現(xiàn)方法，并結(jié)合代碼示例進行說明。

  • 基于改進YOLO v3的飛行目標檢測算法研究

    飛行目標往往呈現(xiàn)為十幾個像素點的小目標 ,對其準確檢測是黑飛反制、管控等應用中首要解決的問題 。鑒于此 ,提出一種基于改進YOLO v3的方法提高飛行目標的檢測能力。首先為避免梯度消失 ,增強特征的復用 ,在特征檢測層引入殘差網(wǎng)絡;其次為提高小目標的檢測能力 ,增加對4倍下采樣特征的檢測;然后通過數(shù)據(jù)集對未改進YOLO v3和改進后YOLO v3進行訓練獲取模型;最后將Faster R-CNN、未改進YOLO v3和改進后YOLO v3進行實驗對比 ,數(shù)據(jù)顯示改進后YOLO v3的準確度提升14個百分點以上 , 能較好地檢測出飛行目標。

  • 基于深度學習的人體動作識別系統(tǒng)：技術進展與應用前景

    隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，人體動作識別技術作為計算機視覺領域的重要分支，正逐漸展現(xiàn)出其在人機交互、智能監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實、健身娛樂等領域的巨大潛力?；谏疃葘W習的人體動作識別系統(tǒng)，通過利用深度學習技術和計算機視覺方法，實現(xiàn)了對人類動作的準確識別與理解，為智能交互提供了新的可能。

  • 基于深度學習的聲信號分類識別方法（含偽代碼）

    聲信號分類識別是信息處理領域的一個重要分支，廣泛應用于語音識別、環(huán)境監(jiān)測、智能家居等多個領域。傳統(tǒng)方法往往依賴于手工設計的特征提取和分類器設計，但其泛化能力和識別精度有限。隨著深度學習技術的快速發(fā)展，其在聲信號分類識別中的應用日益廣泛，顯著提高了識別精度和魯棒性。本文將介紹基于深度學習的聲信號分類識別方法，并提供相關代碼示例。

  • 深度學習實踐者指南

    我們的世界正在經(jīng)歷一場由深度神經(jīng)網(wǎng)絡驅(qū)動的人工智能革命。隨著 Apple Intelligence 和 Gemini 的出現(xiàn)，人工智能已經(jīng)普及到每個擁有手機的人。除了消費者人工智能之外，我們還將深度學習模型應用于汽車、金融、醫(yī)療、制造業(yè)等多個行業(yè)。這促使許多工程師學習深度學習技術并將其應用于解決項目中的復雜問題。為了幫助這些工程師，必須制定一些指導原則，以防止在構建這些黑盒模型時出現(xiàn)常見的陷阱。

  • 亞馬遜云科技連續(xù)5年位列Gartner?云AI開發(fā)者服務魔力象限“領導者”

    北京——2024年7月3日 日前，Gartner?發(fā)布了2024年《云AI開發(fā)者服務魔力象限》報告1，亞馬遜云科技被列為“領導者”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開發(fā)者服務魔力象限“領導者”。

  • 深度學習框架介紹：Keras、Caffe 和 Microsoft 認知工具包

    Keras 最初是一個獨立的神經(jīng)網(wǎng)絡庫，后來迅速轉(zhuǎn)變?yōu)樯疃葘W習領域的重要參與者。如今，它被公認為 TensorFlow 的高級API，為人工智能愛好者提供簡化的界面。這種顯著的轉(zhuǎn)變很大程度上歸功于其用戶友好性，它填補了高復雜性庫與開發(fā)人員的實際需求之間的差距。

  • 基于SSVEP信號的下肢外骨骼機器人控制系統(tǒng)研究

    近年來,隨著現(xiàn)代醫(yī)療技術的進步,人類的平均壽命不斷延長,導致人口老齡化危機加劇[1]。在這一背景下,中風發(fā)病率預計將呈上升趨勢,為提高患者的運動能力,機器人在康復領域得到了廣泛的應用,尤其是下肢外骨骼機器人[2]。這類機器人具有針對性訓練神經(jīng)和肌肉系統(tǒng)的能力,為患者康復提供了一種有效途徑。

  • 如何看懂機器學習代碼

    以下內(nèi)容中，小編將對機器學習的相關內(nèi)容進行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進對機器學習的了解，和小編一起來看看吧。

  • 如何入門機器學習

    今天，小編將在這篇文章中為大家?guī)頇C器學習的有關報道，通過閱讀這篇文章，大家可以對機器學習具備清晰的認識，主要內(nèi)容如下。

  • 人工智能技術有哪些

    隨著科技的不斷進步，人工智能(AI)已成為當今世界的熱門話題。它以其強大的計算能力和深度學習能力，在多個領域展現(xiàn)出巨大的應用潛力。本文將對人工智能技術進行詳細的探究，包括其定義、發(fā)展歷程、主要技術、應用領域以及面臨的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展趨勢。

  • 語音識別系統(tǒng)包括哪五個部分?

    語音識別這一技術也越來越受到關注。尤其，隨著深度學習技術應用在語音識別技術中，使得語音識別的性能得到了顯著提升，也使得語音識別技術的普及成為了現(xiàn)實。

  • 機器學習的一般流程

    本文中，小編將對機器學習予以介紹，如果你想對它的詳細情況有所認識，或者想要增進對它的了解程度，不妨請看以下內(nèi)容哦。

  • 現(xiàn)階段的人工智能處于什么階段

    隨著信息技術和算法研究的不斷深入，人工智能(Artificial Intelligence, AI)已逐漸從理論構想走向現(xiàn)實應用，并在全球范圍內(nèi)引發(fā)了科技革命。當前階段的人工智能正處于一個快速發(fā)展且日益成熟的時期，我們將其概括為“深度學習驅(qū)動的弱人工智能廣泛應用階段”。

  • 人工智能有哪些主要研究和應用領域

    隨著信息技術的飛速發(fā)展，人工智能(Artificial Intelligence, AI)作為一門綜合了計算機科學、數(shù)學、統(tǒng)計學、認知科學和神經(jīng)科學等多個學科知識的前沿技術領域，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，并詳述其在多個領域的廣泛應用。

  • 機器學習指的是什么

    一直以來，機器學習都是大家的關注焦點之一。因此針對大家的興趣點所在，小編將為大家?guī)頇C器學習的相關介紹，詳細內(nèi)容請看下文。

  • 機器學習分類方法

    在這篇文章中，小編將為大家?guī)頇C器學習的相關報道。如果你對本文即將要講解的內(nèi)容存在一定興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

  • 簡述機器學習的思路

    隨著信息技術的飛速發(fā)展，機器學習作為人工智能領域的重要分支，已經(jīng)成為引領科技變革的重要力量。機器學習旨在通過計算機程序使計算機系統(tǒng)能夠自動地從數(shù)據(jù)中學習并改進自身的性能，從而實現(xiàn)智能化決策和控制。那么，機器學習的思路究竟是什么呢?本文將從數(shù)據(jù)收集與處理、模型構建與選擇、算法設計與優(yōu)化、模型評估與部署等方面，對機器學習的思路進行深入的探討。

  • 機器學習與深度學習的區(qū)別

    機器學習是一門多學科交叉的學科，其核心是研究計算機如何模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，從而獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構，并不斷改善自身的性能。機器學習利用算法讓機器從大量數(shù)據(jù)中學習規(guī)律，并根據(jù)這些規(guī)律對新的數(shù)據(jù)進行預測或分類。機器學習已經(jīng)在人工智能、計算機視覺、自然語言處理等領域中得到了廣泛的應用。

  • 人工智能的現(xiàn)狀及今后發(fā)展趨勢展望

    隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能(AI)已經(jīng)在許多領域得到廣泛應用。作為引領未來的戰(zhàn)略性技術，人工智能對經(jīng)濟社會的發(fā)展具有重要意義。本文將深入探討人工智能的當前狀況及其未來的發(fā)展趨勢。

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