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          EEPW首頁 >> 主題列表 >> 神經網絡

          人工智能大事件:日本研究人員成功破譯人腦思維

          •   日本研究人員已經成功借助人工智能破譯了人類的思維和想象,從而在理解人類思想及其背后的大腦機制領域獲得了重大突破。   據阿根廷21世紀趨勢網站6月6日報道,破解人類思維的內容是科學界長久以來的愿望。事實上,此前的種種研究也已經實現(xiàn)了破譯人類所見、回憶、想象和夢境的內容。   例如另一個日本科學家團隊早在2008年就成功地在電腦屏幕上直接重現(xiàn)了從人類大腦活動中獲取的圖像。   但包括這一研究在內的其他以往研究都遭遇了難以逾越的障礙,因為每個個體的大腦內容都具有其獨特性,因此思維模式的目錄創(chuàng)建很難實
          • 關鍵字: 人工智能  神經網絡  

          未來機器人會咋看人類?遞歸神經網絡之父:像螞蟻

          •   4月19日消息,據《衛(wèi)報》報道,談到機器人的未來,遞歸神經網絡之父、德國計算機科學家尤爾根·施米德胡貝(Jürgen Schmidhuber)在受訪時表示,“未來機器人對我們的關注將會如同我們對螞蟻的關注一樣。”他還稱,人工智能將會在2050年超過人類智能。   機器智能   在柏林西部的一個倉庫后面的一個工作室中,一群國際科學家在討論我們的機器人未來。一位來自一家大型歐洲汽車廠商的工程師在發(fā)表一份謹慎樂觀的無人駕駛汽車進展報告。他解釋道,機器人汽車
          • 關鍵字: 神經網絡  機器人  

          斯坦福機器學習公開課筆記7-NB多項式模型、神經網絡、SVM初步

          •   本篇筆記針對ML公開課的第七個視頻,主要內容包括最優(yōu)間隔分類器(Optimal Margin Classifier)、原始/對偶問題(Primal/Dual Problem)、svm的對偶問題,都是svm(support vector machine,支持向量機)的內容?! ?nbsp;                       &n
          • 關鍵字: 機器學習  神經網絡  

          CDNN:一鍵生成嵌入式神經網絡

          •   我在之前的兩篇博文中討論了深度學習的框架、特點及挑戰(zhàn)以及嵌入式系統(tǒng)中深度學習所面臨的具體挑戰(zhàn)。我想在本篇博文中介紹應對這些挑戰(zhàn)的工具包。此工具包是提高嵌入式系統(tǒng)深度學習開發(fā)效率的極為強大且行之有效的途徑。   CEVA 深度神經網絡 (CDNN) 工具包由三項關鍵部件構成:   CDNN2 軟件框架   CEVA 網絡生成器   CDNN 硬件加速器   這些部件共同提高了成像及視覺處理器 CEVA-XM 產品系列的功能,從而為可拍照的設備提供了能耗極低的深度學習解決方案。本博文將對這些部件
          • 關鍵字: CEVA  神經網絡  

          基于計算機視覺和神經網絡技術的煙葉品質智能識別方法

          • 摘要:在對煙葉品質進行圖像處理過程中,借助MATLAB圖像處理工具箱和神經網絡技術,對各種類型的煙葉的數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字圖像特征,將待測煙葉樣本與標
          • 關鍵字: 計算機視覺  方法  神經網絡  智能識別    

          ARM與神經網絡處理器的通信方案設計

          • 摘要:基于ARM芯片和FPGA的特點,設計了一種ARM與FPGA人工神經網絡處理器之間的通信方案。該方案采用ARM的ZDMA控制器對數據傳輸進行控制,完成ARM與神經網絡處理器的控制寄存器組、分布式存儲器、樣本存儲器等存儲體
          • 關鍵字: 神經網絡  嵌入式  通信  ARM  FPGA  S3C44BOX  ZDMA  

          基于Blackfin561的嵌入式車牌識別系統(tǒng)

          • 基于Blackfin561的嵌入式車牌識別系統(tǒng),摘要 介紹了一種基于雙核DSP Blackfin561的嵌入式車牌識別系統(tǒng)。討論了系統(tǒng)的硬件結構和軟件實現(xiàn)流程,以及基于Hpofield神經網絡進行車牌識別的方法及過程。首先對視頻圖像進行解碼,以獲取圖像的亮度信號;然后通過
          • 關鍵字: 車牌識別  Blackfin561  Hopfield  DSP  神經網絡  

          中國首款智能語音神經網絡處理芯片測試成功

          • 2016年中國(成都)電子展參展商成都啟英泰倫科技有限公司(Chipintelli Technology Co., Ltd.)宣布,該公司開發(fā)的中國首款智能語音神經網絡處理芯片CI1006已測試成功,即將投入量產。
          • 關鍵字: 智能語音 神經網絡  

          我國研發(fā)的世界首款神經網絡處理器寒武紀有望明年面世

          •   北京中科寒武紀科技有限公司首席執(zhí)行官陳天石與中科曙光副總裁聶華26日簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議,雙方將在人工智能領域展開深入合作。   中科院計算所所長孫凝暉表示,計劃今年先以“寒武紀”IP盒的形式嵌入客戶端、手機端。天使投資的資金到位后開發(fā)一個云端的芯片。這個云端的芯片希望能在明年推出。曙光與“寒武紀”合作,能讓深度學習技術為更多行業(yè)領域所用,并促進大規(guī)模生產和供應。   陳天石表示,“寒武紀”處理器正在走產業(yè)化之路,“寒
          • 關鍵字: 神經網絡  處理器  

          清華教授談人工智能:BAT還算不上偉大公司

          •   清華大學教授鄧志東最近明顯“忙了起來”。他向新浪科技展示了最近的時間表:第二天有一場報告,報告結束后趕飛機去蕪湖,周末深夜再回北京……   “人工智能終于到了風口”,一見面,鄧志東就這樣說。   從1992年來到清華開始博士后研究,再到2016年春天,鄧志東見證了人工智能基礎研究從高峰到低谷再到復興的全過程。作為國內很早一批開始研究深度神經網絡的學者,他在人工智能領域鉆研已經超過了20年,所研究的深度神經網絡,是讓機器學會
          • 關鍵字: 人工智能  神經網絡  

          焦點科普:人工智能真的“萬能”嗎?

          • 雖然人工智能在計算能力、可靠性等方面遠超人類,但仍存在大量有待突破的技術瓶頸,在諸多領域,人工智能還遠遠不能挑戰(zhàn)人類,贏了圍棋大師,這并不能說明什么,人類社會可不是僅僅依靠高智慧維持起來,機器最終取代人類,這種狀況暫時還不會出現(xiàn)。
          • 關鍵字: 人工智能  神經網絡  

          盤點:未來這四種機器人有市場

          •   人類的未來什么樣?站在此刻暢想未來,機器人一定是這幅圖景中的一抹濃彩。這種以自動化技術和計算機技術為主體、有機融合各種現(xiàn)代信息技術和制造技術的產品,經過了半個多世紀的發(fā)展,如今已經在國防、航空航天、工業(yè)生產、服務、醫(yī)療康復、教育甚至普通家庭生活中都得到了廣泛的應用?,F(xiàn)在,科學家還在構想類人腦機器人,未來,也許每個家庭都會有一臺外形和思維都與人一樣的機器人。   作為高技術領域中重要的前沿技術之一,機器人技術具有前瞻性、先導性的特點,對學術研究、產業(yè)升級、培養(yǎng)創(chuàng)新意識、保障國家安全、引領未來經濟社會的
          • 關鍵字: 機器人  神經網絡  

          基于FPGA的脫機手寫體漢字識別系統(tǒng)

          •   1設計摘要   1.1項目背景   漢字作為非字母化、非拼音化的文字,在當今高度信息化的社會里,如何快速高效地將漢字輸入計算機,已成為影響人機交流信息效率的一個重要瓶頸。目前,漢字輸入主要分為人工鍵盤輸入和機器自動識別輸入兩種,其中人工鍵入速度慢且勞動強度大。自動識別輸入分為語音識別和漢字識別兩種,其中漢字識別是將漢字點陣圖形轉換成電信號,然后輸入給數字信號處理器或計算機進行處理,依據一定的分類算法在漢字字符集合中識別出與之相匹配的漢字。因此,研究脫機手寫體漢字識別的目的就是解決漢字信息如何高速輸
          • 關鍵字: FPGA  神經網絡  漢字識別  

          基于神經網絡的無位置傳感器無刷直流電機驅動設計

          • 1實機測試實驗系統(tǒng)的結構如圖5所示。扭矩儀的測量范圍是10kg-cm。在這個控制系統(tǒng)里的電動勢估計神經網絡...
          • 關鍵字: 神經網絡  傳感器  電機驅動  BLDC  

          基于人工神經網絡的過閘流量軟測量研究

          • 摘要:由于過閘流量與其影響因素(上游水位、閘門開度等)存在著復雜的非線性關系,給水流量的精確測量帶來了困難。本文利用人工神經網絡優(yōu)良的非線性映射能力,建立了一個基于BP網絡過閘流量軟測量模型,并運用MATLAB神經網絡工具箱以及碧口水電站實際數據對網絡進行訓練與驗證。
          • 關鍵字: BP網絡  過閘流量  MATLAB  神經網絡  軟測量  201310  
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