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目前工業(yè)機(jī)器視覺系統(tǒng)主要采用的是傳統(tǒng)的基于規(guī)則學(xué)習(xí)的思路。以缺陷檢測(cè)為例，首先需要人去總結(jié)缺陷的類型，提取出判斷各類缺陷的特征，再通過大量的含特征的樣本訓(xùn)練使得計(jì)算機(jī)能夠區(qū)分這些特征從而判斷是否存在缺陷。...
圖像處理上，隨著圖像高精度的邊緣信息的提取，很多原本混合在背景噪聲中難以直接檢測(cè)的低對(duì)比度瑕疵開始得到分辨。...
借助高通量的圖案化光刻（鏤空模板）、薄膜沉積及一步熱退火技術(shù)，新方法可實(shí)現(xiàn)晶圓級(jí)PUF單元制作，體現(xiàn)了批量化、低成本（單個(gè)標(biāo)簽成本不到1美分）的生產(chǎn)特點(diǎn)。...
小目標(biāo)檢測(cè)廣義是指在圖像中檢測(cè)和識(shí)別尺寸較小、面積較小的目標(biāo)物體。通常來說，小目標(biāo)的定義取決于具體的應(yīng)用場(chǎng)景，但一般可以認(rèn)為小目標(biāo)是指尺寸小于 像素的物體，如下圖 COCO 數(shù)據(jù)集的定義。...
這樣的圖表展示了網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)以及如何計(jì)算預(yù)測(cè)。計(jì)算從左側(cè)的輸入節(jié)點(diǎn)開始。輸入值向右流動(dòng)。它乘以權(quán)重，結(jié)果就成為我們的輸出。...
YOLO意思是You Only Look Once，創(chuàng)造性的將候選區(qū)和對(duì)象識(shí)別這兩個(gè)階段合二為一，看一眼圖片（不用看兩眼哦）就能知道有哪些對(duì)象以及它們的位置。...
TAU模型將時(shí)空注意力分解為兩個(gè)部分：幀內(nèi)靜態(tài)注意力和幀間動(dòng)態(tài)注意力。幀內(nèi)靜態(tài)注意力使用小核心深度卷積和擴(kuò)張卷積來實(shí)現(xiàn)大感受野，從而捕捉幀內(nèi)的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系。...
視差（Disparity）：視差是指同一物體在兩個(gè)圖像中投影點(diǎn)之間的水平距離，它與物體到相機(jī)的距離成反比，因此可以用來估計(jì)物體的深度。視差圖（Disparity Map）是指存儲(chǔ)立體校正后單視圖所有像素視差值的二維圖像。...
RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）是一種強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)模型，經(jīng)常被用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)。RNN通過在時(shí)間上展開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將歷史信息傳遞到未來，從而能夠處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的時(shí)序依賴性和動(dòng)態(tài)變化。...
現(xiàn)在，機(jī)器視覺在工業(yè)檢測(cè)、包裝印刷、食品工業(yè)、航空航天、生物醫(yī)學(xué)工程、軍事科技、智能交通、文字識(shí)別等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。...
本文旨在讓沒有計(jì)算機(jī)科學(xué)背景的人對(duì)ChatGPT和類似的人工智能系統(tǒng)(GPT-3、GPT-4、Bing Chat、Bard等)的工作原理有一些了解。ChatGPT是一種基于*大語言模型(Large Language Model)* 的對(duì)話式AI聊天機(jī)器人。...
數(shù)據(jù)并行的核心思想是：在各個(gè)GPU上都拷貝一份完整模型，各自吃一份數(shù)據(jù)，算一份梯度，最后對(duì)梯度進(jìn)行累加來更新整體模型。理念不復(fù)雜，但到了大模型場(chǎng)景，巨大的存儲(chǔ)和GPU間的通訊量，就是系統(tǒng)設(shè)計(jì)要考慮的重點(diǎn)了。在本文中，我們將遞進(jìn)介紹三種主流數(shù)據(jù)并行的實(shí)現(xiàn)方式：...
用光子替代電子作為智能計(jì)算載體有望對(duì)當(dāng)前視覺計(jì)算帶來革命性的突破。...
人工智能 （AI） 和機(jī)器學(xué)習(xí) （ML） 對(duì)從醫(yī)療保健和金融到能源和運(yùn)輸?shù)膹V泛行業(yè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。在各種人工智能技術(shù)中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）——一種機(jī)器學(xué)習(xí)，代理通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)做出決策——已成為解決復(fù)雜、順序決策問題的有力工具。RL 的一個(gè)重大進(jìn)步是深度 Q 學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò) （DQN） 的出現(xiàn)，它將深...
隨著人工智能等新技術(shù)改變我們的數(shù)字世界，網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)正在迅速增長(zhǎng)。然而，人工智能也可以用來發(fā)現(xiàn)和減少這些新的危險(xiǎn)。使用人工智能進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)防御的組織可以更快地識(shí)別威脅，了解黑客的方法和目標(biāo)，甚至預(yù)測(cè)即將到來的攻擊。網(wǎng)絡(luò)安全專家有機(jī)會(huì)在人工智能的幫助下智勝有害行為者并建立更強(qiáng)大的防御。雖然未來仍然未知，但人工...
使用基于人工智能的聊天機(jī)器人的一個(gè)重大風(fēng)險(xiǎn)是擬人化，患者錯(cuò)誤地將類似人類的品質(zhì)和情感歸因于聊天機(jī)器人。由于缺乏真正的人類理解和同理心，這可能會(huì)導(dǎo)致不切實(shí)際的期望、誤解和潛在的有害情況。為了降低這種風(fēng)險(xiǎn)，透明的溝通至關(guān)重要?；颊邞?yīng)該意識(shí)到聊天機(jī)器人是基于人工智能的程序，而不是人類，對(duì)其功能設(shè)定了切合實(shí)...
實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)是指通過向機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供實(shí)際數(shù)據(jù)來不斷改進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。數(shù)據(jù)分析師/科學(xué)家或開發(fā)人員使用先前測(cè)試集的集合脫機(jī)創(chuàng)建模型。所有部門和行業(yè)都盡最大努力從機(jī)器學(xué)習(xí)中獲得所有可能的好處，無論是認(rèn)知研究還是自動(dòng)連續(xù)過程?？紤]像Google Home這樣的智能家居助理或智能活動(dòng)跟蹤設(shè)備，Alexa或...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的自動(dòng)化測(cè)試在涵蓋簡(jiǎn)單的模塊化代碼片段時(shí)處于最佳狀態(tài)。當(dāng)然，如果所有代碼都以這種方式編寫，那就太好了，但這可能是不可能的或不可行的。當(dāng)您需要涵蓋冗長(zhǎng)而復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯時(shí)，機(jī)器生成的測(cè)試的可靠性會(huì)受到很大影響。當(dāng)然，它們會(huì)被生成，但很難弄清楚它們是否正確地覆蓋了東西，或者它是否只是隨機(jī)的東西...
如果 CNN 中的輸入矩陣和濾波器矩陣可以轉(zhuǎn)換為頻域進(jìn)行乘法運(yùn)算，并且頻域乘法的結(jié)果矩陣可以轉(zhuǎn)換為時(shí)域矩陣，則不會(huì)對(duì)算法的準(zhǔn)確性造成任何影響。...
在數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模和其他生產(chǎn)性任務(wù)中使用 GPU 進(jìn)行一般處理的作用越來越大，這反過來又促使改進(jìn)硬件迎合這些應(yīng)用程序，并提供更好的軟件支持。NVIDIA 開發(fā)的張量核心極大地改進(jìn)了訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和在現(xiàn)實(shí)世界、實(shí)時(shí)應(yīng)用程序以及各個(gè)領(lǐng)域的其他機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中執(zhí)行 AI 推理中的矩陣乘法。...
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