卷積神經網絡 文章 進入卷積神經網絡技術社區(qū)
基于機器視覺的水面垃圾尋航系統(tǒng)*
- 水面垃圾會造成水體污染，它不僅破壞了水域生態(tài)系統(tǒng)平衡，并且對人類社會的生產和生活也產生了巨大危害，還會影響到船只的航行安全。目前，市面上主要的水面垃圾清理船體型龐大，很難應用在一些小型水域。并且多采用人工搜尋和清理的方式，但是人工搜尋效率低，人力成本高。針對該問題，設計了一款基于機器視覺的水面垃圾尋航系統(tǒng)，該裝置基于YOLO-V2卷積神經網絡模型進行目標檢測，尋找水面垃圾等漂浮物，控制船只靠近目標物進行拾取，通過GPS進行導航，使用蟻群算法和完全遍歷算法進行路徑規(guī)劃，同時用ESP32-cam和小熊派完成云
- 關鍵字： 202307 水面垃圾 卷積神經網絡 優(yōu)化算法 PID 路徑規(guī)劃
卷積神經網絡簡介：什么是機器學習？——第一部分
- 隨著人工智能(AI)技術的快速發(fā)展，AI可以越來越多地支持以前無法實現(xiàn)或者難以實現(xiàn)的應用。本系列文章基于此解釋了卷積神經網絡(CNN)及其對人工智能和機器學習的意義。CNN是一種能夠從復雜數(shù)據中提取特征的強大工具，例如識別音頻信號或圖像信號中的復雜模式就是其應用之一。本文討論了CNN相對于經典線性規(guī)劃的優(yōu)勢，后續(xù)文章《訓練卷積神經網絡：什么是機器學習？——第二部分》將討論如何訓練CNN模型，系列文章的第三部分將討論一個特定用例，并使用專門的AI微控制器對模型進行測試。什么是卷積神經網絡？神經網絡是一種由神
- 關鍵字： ADI 卷積神經網絡 機器學習
基于深度學習的智能電網短期日負荷曲線預測系統(tǒng)設計與實現(xiàn)
- 短期電力負荷精準預測對發(fā)電容量與輸電方式的合理調度、確保電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運行起著至關重要的作用。本文針對負荷數(shù)據基數(shù)大、難提取、負荷預測影響因素多等問題，運用Mysql數(shù)據庫和Python爬蟲技術構建了短期負荷曲線預測基礎數(shù)據平臺，提高了數(shù)據的存取效率；針對電力負荷的隨機波動性，運用Pandas、關聯(lián)分析算法完成了缺失值處理和影響因素與用電負荷的相關性分析；為提高預測精度，探索使用了融合卷積神經網絡、長短期記憶網格和注意力機制的多元混合神經網絡模型。
- 關鍵字： 202302 深度學習 短期負荷預測 卷積神經網絡 長短期記憶網格 Flask
基于機器學習的虛擬門把手設計與實現(xiàn)
- 摘要：為了提高安全性和便捷性，尤其是在疫情背景下，應避免使用者因接觸門把手而造成交疾病的叉污 染。本文設計了一種非接觸式的虛擬門把手，可用來代替?zhèn)鹘y(tǒng)門把手在現(xiàn)實生活中的作用。該虛擬門把手采用 樹莓派作為主控芯片，通過攝像頭采集實時畫面和用戶手勢，門鎖模塊用于實現(xiàn)開鎖和反鎖的功能；該虛擬門 把手還具有人臉識別功能，保障用戶的安全和隱私。測試結果表明，該虛擬門把手能夠實現(xiàn)人臉識別，并在用 戶做出指定手勢時實現(xiàn)開鎖或反鎖的功能，達到了預期的設計目標。關鍵詞：人臉識別；手勢識別；樹莓派；卷積神經網絡項目支
- 關鍵字： 202207 人臉識別 手勢識別 樹莓派 卷積神經網絡
基于GWO-BP-CNN-ec的風電功率短期預測模型*
- 在大型電網和小型微電網中，風電功率短期預測對電力系統(tǒng)的調度運行有著重要意義。為了提高短期風電功率預測精度，文章提出一種卷積神經網絡(Convolutional Neural Network，CNN)與灰狼優(yōu)化算法(Grey Wolf Optimizer，GWO)結合的短期風電預測模型。首先，通過數(shù)據的離散化，將二維風速轉換成三維風速，變?yōu)榉螩NN模型的輸入量，再結合GWO對CNN模型的參數(shù)進行優(yōu)化，最后通過BP對整個網絡進行微調后引入預測偏差二次修正，最后建立了基于GWO-BP-CNN-ec的風電功率預
- 關鍵字： 風電功率短期預測 卷積神經網絡 灰狼優(yōu)化 偏差修正
賽靈思器件上的 INT4 優(yōu)化卷積神經網絡（1）
- ?對于 AI 推斷，在提供與浮點相媲美的精度的同時，INT8 的性能優(yōu)于浮點。然而在資源有限的前提下，INT8 卻不能滿足性能要求，INT4 優(yōu)化則是解決之道。通過 INT4 優(yōu)化，與現(xiàn)有的 INT8 解決方案相比，賽靈思在實際硬件上可實現(xiàn)高達 77% 的性能提升。概要賽靈思在其硬件平臺上提供 INT8 AI 推斷加速器 — 深度學習處理器單元 (XDPU)。然而，在某些資源受限，要求高性能、低時延的場景（例如對資源、功耗敏感的邊緣側場景和低時延 ADAS 場景）中，為了實現(xiàn)比 INT8 更低的
- 關鍵字： 賽靈思 INT4 卷積神經網絡
大數(shù)據醫(yī)療時代的人工智能與隱私保護
- 王旭 ?。ㄙF州大學大數(shù)據與信息工程學院，貴州省量子信息和大數(shù)據應用技術研究院，貴州，貴陽 550025） 摘要：近年來，隨著大數(shù)據挖掘與分析等方法的逐漸成熟，人工智能技術已經在醫(yī)療領域廣泛應用。本文詳細討論了在醫(yī)療數(shù)據采集端與人工智能應用端隱私保護所面臨的各項問題，從技術的角度、法律的角度以及倫理道德的角度分別分析了醫(yī)療隱私安全，并最終提出了四條建議，為醫(yī)療行業(yè)隱私保護的理論和實踐發(fā)展提供了可行路徑?！ ￡P鍵詞：醫(yī)療大數(shù)據；深度學習；卷積神經網絡；人工智能；隱私保護 在醫(yī)療行業(yè)中，醫(yī)院信息系統(tǒng)基本
- 關鍵字： 201906 醫(yī)療大數(shù)據 深度學習 卷積神經網絡 人工智能 隱私保護
人工智能市場廣闊 AI醫(yī)學影像該如何盈利？
- 基于卷積神經網絡的深度學習算法，在2012年以來逐漸成為醫(yī)學變革的新動能。基于CT、MRI、X光、超聲、熱紅外、細胞涂片、心電圖等醫(yī)學圖像的智能輔助診療系統(tǒng)，在臨床使用中已經被證明了有效性。 前不久，筆者在與道彤投資合伙人鄒國文的一次閑聊中，鄒先生透露，國內致力于開發(fā)智能輔助診療系統(tǒng)的企業(yè)，數(shù)量超過100家。如此之多的創(chuàng)業(yè)者或企業(yè)家脫身于此，一方面證明了其對醫(yī)學進步的貢獻之大，另一方面也預示著其潛在的、巨大的商業(yè)價值空間。 投資風口背后的虛虛實實，2018年市場基本清晰了。有些拿不到融資、
- 關鍵字： 人工智能 卷積神經網絡
一步一步學用Tensorflow構建卷積神經網絡
- 0. 簡介 在過去，我寫的主要都是“傳統(tǒng)類”的機器學習文章，如樸素貝葉斯分類、邏輯回歸和Perceptron算法。在過去的一年中，我一直在研究深度學習技術，因此，我想和大家分享一下如何使用Tensorflow從頭開始構建和訓練卷積神經網絡。這樣，我們以后就可以將這個知識作為一個構建塊來創(chuàng)造有趣的深度學習應用程序了?！ 榇耍阈枰惭bTensorflow(請參閱安裝說明)，你還應該對Python編程和卷積神經網絡背后的理論有一個基本的了解。安裝完Tensorflow之后，你可以在不依賴GP
- 關鍵字： Tensorflow 卷積神經網絡
卷積神經網絡介紹
您好，目前還沒有人創(chuàng)建詞條卷積神經網絡!
歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對卷積神經網絡的理解，并與今后在此搜索卷積神經網絡的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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