AI 之父 Jürgen Schmidhuber 眼中的深度学习十年，以及下一个十年展望
2020 年是充满科幻的一年，曾经我们畅想飞行汽车、智能洗碗机器人以及能自动写代码的程序，然而这一切都没有发生。2020 迎接我们的是澳洲大火、新冠病毒和漫天的蝗虫。回想过去的十年，我们或许觉得没有什么科技的发展可以称得上是飞跃，然而事实却是，一切都变了，深度学习算法的进步和影响就是起哄最明显的标志。AI 之父 Jürgen Schmidhuber 在自己的 Medium 专栏发布了一篇文章，回顾
深度学习
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人工智能培训
2020.03.06
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AiChinaTech
2019.01.18一文读懂深度学习中的热点问题
2012年多伦多大学的研究人员首次使用深度学习在ImageNet大规模视觉识别挑战赛中获胜，深度学习渐渐被人们所熟知。而对于AI行业的从业者来说，深度学习下的计算机视觉，是使计算机能够理解图像背景的一门重要学科，也是人工智能中最具挑战性的领域之一。目前，国内计算机视觉飞速发展，有了旷视科技face++、商汤科技、极链科技Video++等优质企业。那么，深度学习究竟是什么呢？本文将详细的解释当前深度
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猎云网
2019.08.02深度学习10万张乳房X光照片，这个AI模型要帮助筛查乳腺癌
乳房X光照相技术能够降低乳腺癌死亡率是一个公认的事实。与替代筛查相关的假阳性高召回率加快了IBM、麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室等机构对人工智能驱动系统的开发。但它们并不完美，因为与更多最近的测试相比，大多数模型只进行过一次单一的筛选测试。这一缺陷促使纽约大学数据科学中心和放射学系的一组研究人员提出了一个机器学习框架，即筛查先前检查时生成的不同种类乳房X光照片，利用先前的检查结果做出诊断。
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太平洋电脑网
2019.05.17AI芯片制造商Hailo推出深度学习处理器
据外媒报道称，AI芯片制造商Hailo既然你推出了Hailo－8TM，它声称是世界上性能最好的学习处理器。Hailo目前正与多个行业的精选合作伙伴对其芯片进行取样，重点是汽车行业。这些应用程序以前只能在云上运行，由于该芯片采用了创新的架构可使边缘设备能够运行复杂的深度学习应用程序。Hailo首席执行官Orr Danon表示称，“近年来，我们见证了一个不断增长的应用程序列表，这些应用程序通过深度学习
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OFweek人工智能网
2019.12.05“三体问题”是否真的无解？
17世纪时牛顿就提出了三体问题，采用简单的方法预测三个围绕彼此旋转的天体运动路径让物理学家大伤脑筋，伴随科技的发展，使用人工智能技术，即刻便可解决这一问题。我们先来了解一下什么是三体问题？三体问题（three－body problem）是天体力学中的基本力学模型。它是指三个质量、初始位置和初始速度都是任意的可视为质点的天体，在相互之间只有万有引力的作用下如何预测其运动规律。现已知三体问题不能精确求
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51CTO
2021.10.15深度学习的工作原理：窥视驱动今日AI的神经网络的内部
今天人工智能的繁荣离不开一种名为深度学习的技术，该技术基于人工神经网络。本文通过图形解释了如何构建和训练这些神经网络。图1. 架构图人工神经网络中的每个神经元对输入求和，并运用激活函数以确定输出。这种架构的灵感来自大脑中的机理，其中神经元通过突触彼此之间传输信号。图2这是一个假设的前馈深度神经网络的结构(之所以是“深度”，是由于它有多个隐藏层)。该例子展示的一个网络解释了手写数字的图像，并将它们分
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磐创AI
2023.02.03使用预训练的深度学习模型和 OpenCV 提取图像洞察力
· 如果我家的监控摄像头的照片可以告诉我后院的草变得越来越黄（受热压力），那么在炎热的夏天调整喷水灭火系统可能对我有用。· 如果一个模型可以量化照片中体育场内人物的百分比，我们就可以用它来估计售出的门票数量。· 人们可以通过比较整个时间的叶面积来使用照片监测植物生长。你可以通过本文回答上述问题或愿望清单。训练用于图像识别的深度学习神经网络模型通常很昂贵，训练像 CNN 这样的深度神经网络模型通常需
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研华
2021.05.14AI赋能！研华AI深度学习解决方案亮相寒武纪技术分享会
2021年5月13日,研华参与伙伴寒武纪主办的AI赋能边缘软硬件技术分享会,向客户介绍研华嵌入式在边缘端的最新软硬件解决方案。同时,研华现场展出EI-52、AIR-101,ARK-3532等多台高性能x86设备。据悉,截至目前,研华的AI深度学习解决方案已成功导入制造业、农业、零售业、交通运输业等诸多行业。研华的AIR系列EI系列产品兼容多种AI解决方案,继承AI加速卡能加速在边缘设备端上的深度学
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OFweek人工智能网
2019.12.02网信办联合广播电视总局明确“深度伪造”音视频管理规定
近日，国家互联网信息办公室、文化和旅游部、国家广播电视总局联合印发了《网络音视频信息服务管理规定》明确网络音视频信息发布相关守则，网络音视频信息提供者和网络音视频信息使用者利用基于深度学习、虚拟现实等AI技术应用制作、发布、传播非真实音视频信息的，应当按照国家有关规定开展安全评估，并以显著方式予以标识。网络音视频信息服务提供者应当部署应用违法违规音视频以及非真实音视频鉴别技术，建立辟谣机制，并将相
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磐创AI
2021.11.16基于EAST和Tesseract的文本检测与识别
目录导言现实世界问题说明问题陈述业务目标和约束条件可用于文本检测和识别的数据集数据集概述和说明探索性数据分析（EDA）深度学习时代之前的文本检测方法EAST（高效精确的场景文本检测器）示范实现模型分析与模型量化部署今后的工作1．介绍在这个数字化时代，从不同来源提取文本信息的需求在很大程度上增加了。幸运的是，计算机视觉的最新进展减轻了文本检测和其他文档分析和理解的负担。在计算机视觉中，将图像或扫描文
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磐创AI
2021.07.25用 Python 从零开始构建 Inception Network
介绍随着越来越多的高效体系结构出现在世界各地的研究论文中，深度学习体系结构正在迅速发展。这些研究论文不仅包含了大量的信息，而且为新的深度学习体系结构的诞生提供了一条新的途径，它们通常难以解析。为了理解这些论文，人们可能需要多次阅读那篇论文，甚至可能需要阅读其他相关论文。Inception 就是其中之一。Inception 网络是 CNN 图像分类器发展过程中的一个重要里程碑。在此架构之前，大多数流
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机器人搬运工
2021.06.17深度学习为机器视觉检测带来了什么
深度学习（Deep Learning）的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。它是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。当理论与技术日趋成熟，深度学习的应用领域也不断扩张，那么在视觉检测领域，深度学习又带来了哪些影响呢？国辰机器人便来与大家聊一聊。来源：国辰机器人用于机器视觉的深
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磐创AI
2022.04.26使用 Fast ai 进行图像分类
介绍从头开始训练深度学习模型可能是一项乏味的任务。你必须找到正确的训练权重，获得最佳学习率，找到最佳超参数以及最适合你的数据和模型的架构。再加上没有足够的质量数据来训练，以及它需要的计算强度会对我们的资源造成严重损失，这些因素在第一轮就把你击倒。但不要害怕，因为 Fast．ai 等深度学习库会充当我们强有力的助手，让你立即重返赛场。目录1. Fast．ai概述2. 我们为什么要使用 Fast．ai
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机器人搬运工
2021.05.28传统视觉检测和深度学习检测的区别在哪里
如今,工业自动化快速发展,工业4．0的概念已经被提上日程。在产品生产流水线上,对于产品的质量检测,许多企业也逐渐尝试用机器视觉代替人工肉眼进行检测,但时代瞬息万变,神经网络之深度学习这项技术的不断成熟,为产品外观检测带来更多的可能。那么它与传统视觉检测有什么区别呢?国辰机器人带你瞧一瞧。虽然传统的机器视觉系统在处理一致且制造精良的部件时能够可靠地运行,但随着例外和缺陷库的增大,算法也会变得越来越有
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磐创AI
2020.09.04深度学习的学习率调节实践
多层感知器多层感知器（MLP）是由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个称为输出层的最终层组成的人工神经网络（ANN）。通常，靠近输入层的层称为较低层，靠近输出层的层称为外层，除输出层外的每一层都包含一个偏置神经元，并与下一层完全相连。当一个ANN包含一个很深的隐藏层时，它被称为深度神经网络（DNN）。在本文中，我们将在MNIST数据集上训练一个深度MLP，并通过指数增长来寻找最佳学习率，绘制损失图，
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