深度学习

  • 机器视觉和深度学习如何改变制造业中自动检查的领域.

    今天讲一下机器视觉和深度学习如何改变制造业中自动检查的领域。 人工智能最终将改变游戏规则,几乎在每个领域中都有无数的应用程序。现在,它正在进入生产和制造领域,从而可以利用深度学习的力量,并在此过程中提供更快,更便宜,更优越的自动化。本文旨在简要介绍自动视觉评估以及深度学习方法如何节省大量时间和精力。

    22小时前 502 0
  • 一篇包罗万象的场景文本检测算法综述

    相关背景介绍 文本在人机交互中扮演着重要的角色, 图片中的文本所包含的丰富而精确的信息在基于视觉的设备中应用非常广泛,能够辅助设备获得更精确的物体和周边环境信息。随着智能机器人、无人驾驶、医疗诊断的飞速发展,文本的检测与识别已经成为定位和理解物体信息的重要途径[28]。现实当中,许多跟文本识别相关的应用极大地方便了我们的生活,如车牌识别、发票识别、拍图识字等。

    23小时前 527 0
  • 自然语言模型预训练的发展史

    Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得。那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大。但是架不住效果太好了,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键。另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这个第二关键。客观的说,把Bert当做最近两年NLP重大进展的集大成者更符合事实。

    1天前 549 0
  • 用几个深度学习框架串起来这些年历史上的一些有趣的插曲

    和深度学习框架打交道已有多年时间。从Google的TensorFlow, 到百度的PaddlePaddle,再到现在腾讯的无量。很庆幸在AI技术爆发的这些年横跨中美几家公司,站在一个比较好的视角看着世界发生巨大的变化。在这些经历中,视角在不断切换,从最早的算法研究,到后来的框架开发,到机器学习平台和更多基础架构,每一段都有不同的感受和更深的领悟。

    1天前 628 0
  • 浅谈深度学习如何推动新兴技术的发展

    从大数据到AI,几乎每个正在发展的技术分支都受益于深度学习的深刻价值。

    深度学习 1天前 892 0
  • AI制药是否正在走向成熟阶段?

    AI + 制药的盛宴正在上演,站在 AI 制药风口下的 “主角们” 相继上场亮相。

    3天前 992 0
  • 详解多任务学习的方法与现实

    大家在做模型的时候,往往关注一个特定指标的优化,如做点击率模型,就优化AUC,做二分类模型,就优化f-score。然而,这样忽视了模型通过学习其他任务所能带来的信息增益和效果上的提升。通过在不同的任务中共享向量表达,我们能够让模型在各个任务上的泛化效果大大提升。这个方法就是我们今天要谈论的主题-多任务学习(MTL)。

    2021年4月9日 620 0
  • 如何理解泛化是深度学习领域尚未解决的基础问题

    如何理解泛化是深度学习领域尚未解决的基础问题之一。为什么使用有限训练数据集优化模型能使模型在预留测试集上取得良好表现?这一问题距今已有 50 多年的丰富历史,并在机器学习中得到广泛研究。如今有许多数学工具可以用来帮助研究人员了解某些模型的泛化能力。但遗憾的是,现有的大多数理论都无法应用到现代深度网络中,这些理论在现实环境中显得既空泛又不可预测。而理论和实践之间的差距 在过度参数化模型中尤为巨大,这类模型在理论上能够拟合训练集,但在实践中却不能做到。

    2021年4月9日 323 0
  • AI对制造业的6大应用趋势

    如今制造行业流行的是什么?我想,这可少不了“数字转换”、“工业4.0”、“人工智能(AI)”。..

    2021年4月9日 325 0
  • 东软睿驰“领跑”ADAS量产赛道

    2021年3月,搭载了东软睿驰AEB系统的东风柳汽主力车型“乘龙H7”一次性通过所有强检项目认证。东软睿驰凭借在商用车AEB系统上成熟且领先的性能获得客户和试验场主检人员的积极评价和高度认可。

    2021年4月9日 517 0
  • 基于光学神经网络的机器视觉系统的缺点与应用

    在自动化和智能技术发展日益成熟的今天,机器视觉系统(名词解释)在许多领域被广泛应用,包括自动驾驶汽车、智能制造、自动化手术和生物医学成像等。

    2021年4月9日 808 0
  • Lucence计划在明年实现一款用于早期癌症诊断的激光成像仪的商用化

    据麦姆斯咨询报道,来自硅谷的医疗诊断设备初创公司Lucence正与日本早稻田大学Kenji Yasuda的研究小组合作,致力于开发出一种能在癌症早期阶段识别循环肿瘤细胞(CTC)的新方法。Lucence公司称,计划在明年实现一款用于早期癌症诊断的激光成像仪的商用化。

    2021年4月9日 599 0
  • Lucence计划在明年实现一款用于早期癌症诊断的激光成像仪的商用化

    据麦姆斯咨询报道,来自硅谷的医疗诊断设备初创公司Lucence正与日本早稻田大学Kenji Yasuda的研究小组合作,致力于开发出一种能在癌症早期阶段识别循环肿瘤细胞(CTC)的新方法。Lucence公司称,计划在明年实现一款用于早期癌症诊断的激光成像仪的商用化。

    2021年4月9日 328 0
  • 视觉人工智能软件领导者Neurala宣布与FLIR Systems展开合作

    Neurala视觉人工智能软件和FLIR Firefly DL机器视觉相机助力在生产线上普及深度学习技术。

    2021年4月7日 461 0
  • 为什么SAM可以实现更好的泛化?如何在Pytorch中实现SAM?

    导读 使用SAM(锐度感知最小化),优化到损失的最平坦的最小值的地方,增强泛化能力。

    2021年4月7日 531 0

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