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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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本周,兩位從事地震分析的數(shù)據(jù)科學(xué)家Arnaud Mignan和Marco Broccardo也撰文指出了在Nature那篇余震預(yù)測文章中發(fā)現(xiàn)了缺陷。我也...
2019-06-29 標(biāo)簽:人工智能論文數(shù)據(jù)集 4.2k 0
CVPR2019新作:一種基于視頻流的自監(jiān)督特征表達(dá)方法
如圖1所示,AU9表示“皺鼻”,AU12表示“嘴角拉伸”。各種動(dòng)作單元之間可以自由組合,對應(yīng)不同的表情。如“AU4(降低眉毛)+AU5(上眼瞼上升)+A...
2019-10-01 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺視頻數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集 4.2k 0
雙目視覺經(jīng)典視差優(yōu)化算法:Fast Bilateral-Space Stereo
事實(shí)上,這些指標(biāo)都在強(qiáng)調(diào)視差圖在視差方向上的準(zhǔn)確性,卻沒有怎么強(qiáng)調(diào)視差圖與原圖之間的貼合性——或者說,它們都在強(qiáng)調(diào)Z方向的準(zhǔn)確性,卻沒有重視其在X/Y方...
2022-10-19 標(biāo)簽:算法圖像數(shù)據(jù)集 4.2k 0
OpenAI發(fā)布了其AI音樂創(chuàng)作的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—MuseNet
之前 OpenAI 提出的 GPT-2,使用近 40 GB 的網(wǎng)頁文字訓(xùn)練而成,主要具備了生成文本、預(yù)測下一個(gè)文字的能力,例如只給機(jī)器一段文字,就會(huì)因應(yīng)...
2019-04-29 標(biāo)簽:轉(zhuǎn)換器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 4.2k 0
阿里達(dá)摩院又有新的研究進(jìn)展,在自動(dòng)駕駛3D物體檢測領(lǐng)域
眾所周知,與普通2D圖像識別應(yīng)用不同,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)對精度和速度的要求更高,不僅需要快速識別周圍環(huán)境的物體,還要對物體在三維空間中的位置做精準(zhǔn)定位。
2020-05-06 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集自動(dòng)駕駛 4.2k 0
由于這是真實(shí)世界的數(shù)據(jù),這意味著沒有真正的基本事實(shí)可用。相反,每個(gè)序列都附有一組參考值(參見下面的“數(shù)據(jù)格式”),這是我們對相機(jī)陀螺儀校準(zhǔn)參數(shù)的最佳估計(jì)...
2022-05-24 標(biāo)簽:陀螺儀數(shù)據(jù)集 4.2k 0
研究人員開發(fā)一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠讀取食譜并生成烹飪完成后的熟食產(chǎn)品的圖像
值得一提的是,與CUB和Oxford102數(shù)據(jù)集中的圖像相比,recipe1M數(shù)據(jù)集中的圖像質(zhì)量較低。這反映在許多模糊的圖像上,光照條件差,“粥狀圖像”...
2019-01-14 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能數(shù)據(jù)集 4.2k 0
一種讓機(jī)器人能夠與人們遞接物體的人機(jī)交互方法
該系統(tǒng)目前還處于概念驗(yàn)證階段。與以往方法相比,這個(gè)方法可以實(shí)現(xiàn)更流暢的遞接,進(jìn)而幫助倉庫機(jī)器人,甚至廚房助手機(jī)器人更好地進(jìn)行人機(jī)交互。
2020-04-29 標(biāo)簽:人機(jī)交互機(jī)器人數(shù)據(jù)集 4.1k 0
如果把中學(xué)生的英語閱讀理解選擇題讓AI來做,會(huì)做出什么水平?
與僅就問題感知或選擇性文章表示進(jìn)行計(jì)算的現(xiàn)有方法不同,DCMN能夠計(jì)算文章感知問題表示和文章感知答案表示。為了證明DCMN模型的有效性,我們在大型閱讀理...
2019-04-19 標(biāo)簽:AI人工智能數(shù)據(jù)集 4.1k 0
利用機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)新型冠狀病毒的潛在中和抗體
隨著COVID-19大流行的爆發(fā),Barati Farimani很快將他的實(shí)驗(yàn)室的重點(diǎn)轉(zhuǎn)移到SARS-CoV-2研究上。此前,他曾使用機(jī)器學(xué)習(xí)工具來研究...
2020-04-15 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4.1k 0
人形機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展與現(xiàn)狀
技術(shù)革新+巨頭入局+政策激勵(lì),多維度催化人形機(jī)器人落地 技術(shù)進(jìn)步+巨頭入局+政策激勵(lì)加速 2023 年人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展。2023 年 ChatGPT ...
2023-08-16 標(biāo)簽:執(zhí)行器智能系統(tǒng)數(shù)據(jù)集 4.1k 0
Fudan DISC實(shí)驗(yàn)室將分享三篇關(guān)于知識圖譜嵌入模型的論文
知識圖譜嵌入 knowledge graph embedding是將包含實(shí)體和關(guān)系的知識圖譜三元組嵌入到高維向量空間中,獲得實(shí)體和關(guān)系的數(shù)值表示,提取圖...
2021-04-15 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集知識圖譜 4.1k 0
10個(gè)超級實(shí)用的數(shù)據(jù)可視化圖表
我們最多可以可視化 3 維數(shù)據(jù)。但是我們有時(shí)需要可視化超過3維的數(shù)據(jù)才能獲得更多的信息。我們經(jīng)常使用PCA或t-SNE來降維并繪制它。在降維的情況下,可...
2023-01-12 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)集 4.1k 0
人工智能能否成為新的“章魚保羅”,成功預(yù)測世界杯走勢?
2018-06-19 標(biāo)簽:人工智能數(shù)據(jù)集 4.1k 0
這項(xiàng)研究提出了一種簡約光場攝影(CLIP)技術(shù),以便顯著地提高對密集光場采樣的效率和靈活性。與以往需要密集采樣2D圖像來恢復(fù)4D光場的壓縮光場相機(jī)不同,...
2022-07-12 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集3D成像 4.1k 0
FastMRI發(fā)布了大規(guī)模的具有里程碑意義的MR數(shù)據(jù)集
這個(gè)開源項(xiàng)目包括來自10,000次掃描的150萬個(gè)未識別的MR膝蓋圖像以及來自1,600次掃描的原始測量數(shù)據(jù),研究人員從中建立了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并對其進(jìn)行...
2020-09-16 標(biāo)簽:人工智能MR數(shù)據(jù)集 4.1k 0
關(guān)于邊界檢測增強(qiáng)的中文命名實(shí)體識別
引言 命名實(shí)體識別(Named Entity Recognition,NER)是自然語言處理領(lǐng)域的一個(gè)基礎(chǔ)任務(wù),是信息抽取等許多任務(wù)的子任務(wù),旨在識別非...
2021-09-22 標(biāo)簽:語音Gru數(shù)據(jù)集 4k 0
該論文的主要關(guān)注點(diǎn)是文中提出方法的原創(chuàng)性。使用高維球?qū)哟谓Y(jié)構(gòu)進(jìn)行編碼,并將包含和排除編碼作為對這些球的約束,從建模角度來看,這是一個(gè)簡潔有力的想法。然...
2019-01-23 標(biāo)簽:論文數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 4k 0
使用LSTM模型對智能家居里的活躍設(shè)備進(jìn)行預(yù)測
在此之前,已經(jīng)有不少人做了相關(guān)的研究,但他們的研究大都是基于純凈的實(shí)驗(yàn)室環(huán)境,很難移植到復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)環(huán)境中。作者通過分析真實(shí)世界中的 IoT 設(shè)備以及公開...
2019-10-11 標(biāo)簽:物聯(lián)網(wǎng)智能家居數(shù)據(jù)集 4k 0
深度ReLU網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練動(dòng)態(tài)過程及其對泛化能力的影響
基于這個(gè)框架,我們試圖用統(tǒng)一的觀點(diǎn)來解釋這些令人費(fèi)解的經(jīng)驗(yàn)現(xiàn)象。本文使用師生設(shè)置,其中給過度參數(shù)化的深度學(xué)生ReLU網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)簽,是具有相同深度和未知權(quán)重...
2019-06-15 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 4k 0
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