标签:深度学习

  • 你们知道深度学习框架制造原理吗

    新一代人工智能技术的发展,离不的两大基础是:芯片、深度学习框架,随着中国科研创新能力的提升,这两方面技术取得了大量的突破。

    深度学习 1天前 339 0
  • 一种采用点云空间投影的RGB-D点云分割技术

    点云分割是点云处理的一个关键环节,其分割质量决定了目标测量、位姿估计等任务的精确与否。

    4天前 992 0
  • 我国在机器人领域将在2025年引领未来

    新一代人工智能技术的发展,离不的两大基础是:芯片、深度学习框架,随着中国科研创新能力的提升,这两方面技术取得了大量的突破。

    深度学习 4天前 507 0
  • 通用人工智能

    历史的车轮滚滚向前,人工智能经历了3次寒冬的洗礼,潮起潮落。通用人工智能这个词汇已如同“旧事王谢堂前燕,飞入寻常百姓家”。

    深度学习 4天前 797 0
  • 一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络

    近年来,深度学习领域关于图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)的研究热情日益高涨,图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。GNN处理非结构化数据时的出色能力使其在网络数据分析、推荐系统、物理建模、自然语言处理和图上的组合优化问题方面都取得了新的突破。图神经网络有很多比较好的综述[1][2][3]可以参考,更多的论文可以参考清华大学整理的GNN paper list[4] 。本篇文章将从一个更直观的角度对当前经典流行的GNN网络,包括GCN、GraphSAGE、GAT、GAE以及graph pooling策略DiffPool等等做一个简单的小结。

    4天前 443 0
  • 计算机视觉中主要的五大技术

    摘要:本文主要介绍计算机视觉中主要的五大技术,分别为图像分类、目标检测、目标跟踪、语义分割以及实例分割。针对每项技术都给出了基本概念及相应的典型方法,简单通俗、适合阅读。

    4天前 791 0
  • 人工智能落地的C位为什么是AI Manager?

    编者按:以 AI 为代表的新一代数字技术,正在带动诸多行业快速发展,由 AI 驱动的数字化转型已成为各行业企业新的热潮。与此同时,各领域对于高水平 AI 人才的需求也在不断扩大。

    4天前 503 0
  • 什么是3D视觉感知底层技术全图?

    3D视觉感知技术是AIOT时代的关键共性基础技术,其应用前景和商业价值正在日益凸显。与此同时,要满足各领域智能化升级对3D视觉感知技术的需求,仍有大量技术难点和瓶颈亟待解决和突破。

    深度学习 6天前 312 0
  • 麻省理工学院利用机器学习技术对激光雷达数据进行更好的实时处理

    据麦姆斯咨询介绍,激光雷达(LiDAR)是光探测和测距的缩写,目前越来越普遍地应用于我们日常生活和工作之中,例如苹果iPhone、iPad,以及服务机器人,它们利用激光测量距离,从而实现对周围空间的精确测绘。此外,在卫星上,激光雷达被用来测量海拔高度;在自动驾驶汽车中,激光雷达被用于绘制道路和探测障碍物等。现在,麻省理工学院(MIT)的研究人员正在利用机器学习技术对激光雷达数据进行更好的实时处理。

    眼前的问题:简而言之,激光雷达功能强大,但数据处理速度慢。一款典型的激光雷达每秒可以产生数百万个深度数据点,这很快就超出了汽车内置的数据处理能力,因此汽车上的系统将三维激光雷达数据压缩为二维数据,在转换过程中丢失了很多细节。

    相比之下,麻省理工学院的研究人员正在使用端到端的机器学习框架,利用低分辨率的GPS地图和原始的3D激光雷达数据。为了快速处理针对大量激光雷达数据进行深度学习的繁重计算负载,以实现实时自动驾驶,麻省理工学院的研究人员为深度学习模型设计了新的组件,从而更好地利用GPU。“我们已经从算法和系统两个角度优化了解决方案,与现有的3D激光雷达方法相比,累计加速提高了大约9倍。”麻省理工学院博士生、该论文的共同主要作者Zhijian Liu在接受麻省理工学院Adam Conner Simons采访时介绍说。

    2021年6月11日 622 0
  • FPGA上部署深度学习的算法模型的方法以及平台

    今天给大家介绍一下FPGA上部署深度学习的算法模型的方法以及平台。希望通过介绍,算法工程师在FPGA的落地上能“稍微”缓和一些,小白不再那么迷茫。阿chai最近在肝一个开源的项目,等忙完了会给大家出几期FPGA上从零部署的教程,包括一些底层的开发、模型的量化推理等等,因为涉及的东西太多了,所以得分开写。

    深度学习 2021年6月11日 660 0
  • 在目前深度学习中比较普及的“物件检测”应用

    接下来的重点,就是在目前深度学习中比较普及的“物件检测”应用,重点主要有以下三部分:

    2021年6月10日 684 0
  • 三维数据的问题何时才能解决呢?

    本文的作者是 Mihir Garimella 和 Prathik Naidu,他们是斯坦福大学计算机专业大二的学生,其研究领域包括机器人学、计算机视觉和机器学习等,还分别在 Facebook 的 Connectivity Lab 和亚马逊的 CoreAI 团队积累了行业经验,也是 Fire.Autonomy(一个早期的初创公司,专注于制造用于室内测绘和工业检查的无人机)的联合创始人。

    深度学习 2021年6月8日 851 0
  • 英飞凌全新ModusToolbox™ ML助力TinyML,为AIoT保驾护航

      AI和IoT的结合被称为“人工智能物联网”(AIoT),AIoT能使互联设备具备机器学习能力,从而执行复杂的智能运算。据Markets and Markets的数据显示,AIoT市场规模在2019年为51亿美元,预计到2024年将增长至162亿美元,达到了26%的复合年均增长率(CAGR)。在加速发展差异化AIoT产品的最新举措中,英飞凌科技股份公司(FSE: IFX / OTCQX: IFNNY)近日宣布推出ModusToolbox™ ML(机器学习),使英飞凌PSoC™微控制器(MCU)具有深度学习的功能。

    物联网 2021年6月8日 925 0
  • 基于Tacotron2和Transformer实现文字转声音的AI应用

    近日,一个基于 Tacotron2 和 Transformer 实现文字转声音的 AI 应用——Uberduck.AI 破圈了,不少 TikTok 、YouTube 网红博主都在推荐这一神器。

    2021年6月8日 597 0
  • 探究对深度学习模型VAE的时序性解耦

    现代深度学习架构一直被描述为一个黑匣子:被输入数据,并期望从中得到一些结果。然而,由于此类架构存在许多的复杂性,过程中发生的事情,通常难以解释和分析。这已发展成为整个社会未能广泛接受深度学习的主要原因之一,尤其是对于关键任务应用程序。

    2021年6月5日 827 0

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