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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks， CNN）是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Networks），是深度學(xué)習(xí)（deep learning）的代表算法之一。

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

深度學(xué)習(xí)在工業(yè)缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用

工業(yè)制造領(lǐng)域中，產(chǎn)品質(zhì)量的保證是至關(guān)重要的任務(wù)之一。然而，人工的檢測(cè)方法不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且容易受到主觀因素的影響，從而降低了檢測(cè)的準(zhǔn)確性和一致性。近年來...

2023-10-24 標(biāo)簽：缺陷檢測(cè)工業(yè)制造深度學(xué)習(xí) 2061 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的池化方式

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最基本結(jié)構(gòu)有卷積層跟池化層，一般情況下，池化層的作用一般情況下就是下采樣與像素遷移不變性。根據(jù)步長區(qū)分，池化可以分為重疊池化與區(qū)域池化，圖示如下：

2023-10-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)池化 1429 0

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙重特征提取方法

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已被廣泛接受，并且很適合此類分類問題?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙重特征提取方法。提出的模型使用Radon拉冬變換進(jìn)行第一次特征提取，然后將此特征輸...

2023-10-16 標(biāo)簽：集成電路晶圓 adc 756 0

什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？如何MATLAB實(shí)現(xiàn)CNN？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN 或 ConvNet）是一種直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。 CNN 特別適合在圖像中尋找模式以識(shí)別對(duì)象、類和類別。它們也能很...

2023-10-12 標(biāo)簽：濾波器 gpu 深度學(xué)習(xí) 2099 0

柔性觸覺傳感陣列+深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)健康監(jiān)測(cè)和紋理識(shí)別

人類依靠皮膚真皮層中的感受器和與其相連的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)觸覺感知。這些感受器能夠檢測(cè)來自外部的各種物理刺激（如觸摸、壓力、溫度變化等），并通過神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)...

2023-10-12 標(biāo)簽：機(jī)器人人工智能觸覺傳感器 1715 0

只要MLP就能實(shí)現(xiàn)的三維實(shí)例分割！

實(shí)例分割問題，主要障礙在于點(diǎn)云本身是無序、非結(jié)構(gòu)化和非均勻的。廣泛使用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要對(duì)三維點(diǎn)云進(jìn)行體素化處理，從而產(chǎn)生高昂的計(jì)算和內(nèi)存成本。

2023-09-26 標(biāo)簽：內(nèi)存函數(shù)感知器 669 0

基于Transformer和深度證據(jù)學(xué)習(xí)的立體匹配框架

作者在各種數(shù)據(jù)集上評(píng)估了所提出的ELFNet，包括Scene Flow ，KITTI 2012和KITTI 2015 和Middlebury 2014 ...

2023-09-18 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)Transformer 564 0

基于深度學(xué)習(xí)的光流計(jì)算技術(shù)應(yīng)用

光流計(jì)算作為計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)長期基本任務(wù)，其重要性顯而易見。由于運(yùn)動(dòng)視覺處理的特殊性，光流作為后面高級(jí)視覺處理的輸入，對(duì)其準(zhǔn)確度、實(shí)時(shí)性都有著極高的要求...

2023-09-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 800 0

基于腦機(jī)接口的BCI光感知系統(tǒng)探索視覺機(jī)制模型

在光強(qiáng)傳感方面，人類的視覺機(jī)制和大腦識(shí)別有望得到應(yīng)用。大量的研究表明環(huán)境因素影響人的腦電圖。特別是光照條件對(duì)腦電圖的影響較大，即光照對(duì)腦電圖的影響是存在的。

2023-09-12 標(biāo)簽：放大器濾波器腦機(jī)接口 694 0

什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的意義

隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展，AI可以越來越多地支持以前無法實(shí)現(xiàn)或者難以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用。本文基于此解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)及其對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)...

2023-09-05 標(biāo)簽：人工智能函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 1934 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的工作原理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程

前文《卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？》中，我們比較了在微控制器中運(yùn)行經(jīng)典線性規(guī)劃程序與運(yùn)行CNN的區(qū)別，并展示了CNN的優(yōu)勢(shì)。我們還探討了CIFAR...

2023-09-05 標(biāo)簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 2699 0

可高保真信息傳輸?shù)墓怆娤到y(tǒng)介紹

利用電子編碼和衍射解碼通過隨機(jī)未知擴(kuò)散體進(jìn)行光信息傳輸該混合模型通過監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練，將基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的電子編碼器與物理制備的協(xié)同優(yōu)化的透...

2023-08-30 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光電系統(tǒng)光調(diào)制器 624 0

NVIDIA Research在CVPR上贏得自動(dòng)駕駛創(chuàng)新獎(jiǎng)

新研究成果帶來實(shí)現(xiàn)安全自動(dòng)駕駛系統(tǒng)所需的先進(jìn) 3D Occupancy 預(yù)測(cè)。

2023-08-24 標(biāo)簽：NVIDIA 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)器自動(dòng)駕駛 1308 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的工作原理、種類及優(yōu)缺點(diǎn)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(Neural Network Model)是指一種數(shù)學(xué)模型，可以模擬和學(xué)習(xí)人腦神經(jīng)元之間的信號(hào)傳遞過程，用于解決各種問題，如分類、回歸、圖...

2023-08-23 標(biāo)簽：模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型自然語言處理 5288 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典模型和常見算法

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)用卷積和池化等技術(shù)處理圖像、視頻等數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理類似于人類視覺系統(tǒng)，它通過層層處理和過濾，逐漸抽象出數(shù)據(jù)的特...

2023-08-22 標(biāo)簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 2199 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義、結(jié)構(gòu)和發(fā)展歷史

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種非常重要的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，主要應(yīng)用于圖像處理領(lǐng)域，用于圖像分類、目標(biāo)...

2023-08-21 標(biāo)簽：算法計(jì)算機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 1344 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么？卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理和應(yīng)用

　　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network，CNN)是一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要用于圖像和視頻的識(shí)別、分類和預(yù)測(cè)，是計(jì)算...

2023-08-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí) 2627 0

在文章開頭，老狐先給大家玩一個(gè)驗(yàn)證碼的游戲，猜出圖中驗(yàn)證碼字母。

2023-08-12 標(biāo)簽：機(jī)器人計(jì)算機(jī)OCR 2438 0

用于3D MRI和CT掃描的深度學(xué)習(xí)模型總結(jié)

醫(yī)學(xué)成像數(shù)據(jù)與其他我們?nèi)粘D像的最大區(qū)別之一是它們很多都是3D的，比如在處理DICOM系列數(shù)據(jù)時(shí)尤其如此。DICOM圖像由很多的2D切片組成了一個(gè)掃描或...

2023-08-11 標(biāo)簽：處理器連接器編解碼器 1551 0

知識(shí)圖譜嵌入模型 (KGE) 的總結(jié)和比較

知識(shí)圖譜嵌入(KGE)是一種利用監(jiān)督學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)嵌入以及節(jié)點(diǎn)和邊的向量表示的模型。它們將“知識(shí)”投射到一個(gè)連續(xù)的低維空間，這些低維空間向量一般只有幾百個(gè)維...

2023-07-31 標(biāo)簽：嵌入式系統(tǒng)向量機(jī)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1813 0

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加速度傳感器

加速度傳感器

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加速度傳感器是一種能夠測(cè)量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
OBD

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OBD是英文On-Board Diagnostic的縮寫，中文翻譯為“車載診斷系統(tǒng)”。這個(gè)系統(tǒng)隨時(shí)監(jiān)控發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行狀況和尾氣后處理系統(tǒng)的工作狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)有可能引起排放超標(biāo)的情況，會(huì)馬上發(fā)出警示。
傅里葉變換

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盡管最初傅里葉分析是作為熱過程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的還原論和分析主義的特征?！叭我狻钡暮瘮?shù)通過一定的分解，都能夠表示為正弦函數(shù)的線性組合的形式，而正弦函數(shù)在物理上是被充分研究而相對(duì)簡單的函數(shù)類，這一想法跟化學(xué)上的原子論想法何其相似！
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角度傳感器

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角度傳感器，顧名思義，是用來檢測(cè)角度的。它的身體中有一個(gè)孔，可以配合樂高的軸。當(dāng)連結(jié)到RCX上時(shí)，軸每轉(zhuǎn)過1/16圈，角度傳感器就會(huì)計(jì)數(shù)一次。
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DMD是一種整合的微機(jī)電上層結(jié)構(gòu)電路單元，利用COMS SRAM記憶晶胞所制成。DMD上層結(jié)構(gòu)的制造是從完整CMOS內(nèi)存電路開始，再透過光罩層的使用，制造出鋁金屬層和硬化光阻層交替的上層結(jié)構(gòu)
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ov7620是一款CMOS攝像頭器件，是彩色CMOS型圖像采集集成芯片，提供高性能的單一小體積封裝，該器件分辨率可以達(dá)到640X480，傳輸速率可以達(dá)到30幀。
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HCS12X系列單片機(jī)簡介 Freescale 公司的16位單片機(jī)主要分為HC12 、HCS12、HCS12X三個(gè)系列。HC12核心是16位高速CPU12核，總線速度8MHZ；HCS12系列單片機(jī)以速度更快的CPU12內(nèi)核為核心，簡稱S12系列，典型的S12總線速度可以達(dá)到25MHZ。
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干擾器有多種類型，如GPS干擾器是適用于長途客車司機(jī)以及一些不想被GPS信號(hào)追蹤到的人群的一個(gè)機(jī)器，手機(jī)信號(hào)干擾器主要針對(duì)各類考場(chǎng)、學(xué)校、加油站、教堂、法庭、圖書館、會(huì)議中心（室）、影劇院、醫(yī)院、政府、金融、監(jiān)獄、公安、軍事重地等禁止使用手機(jī)的場(chǎng)所。
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采用彈性敏感元件制成懸臂式位移器，與采用彈性敏感元件制成的儲(chǔ)能彈簧來驅(qū)動(dòng)電觸點(diǎn)，完成從重力變化到電信號(hào)的轉(zhuǎn)換，廣泛應(yīng)用在中高端智能手機(jī)和平板電腦內(nèi)。
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無刷直流電機(jī)由電動(dòng)機(jī)主體和驅(qū)動(dòng)器組成，是一種典型的機(jī)電一體化產(chǎn)品。無刷電機(jī)是指無電刷和換向器（或集電環(huán)）的電機(jī)，又稱無換向器電機(jī)。早在十九紀(jì)誕生電機(jī)的時(shí)候，產(chǎn)生的實(shí)用性電機(jī)就是無刷形式，即交流鼠籠式異步電動(dòng)機(jī)，這種電動(dòng)機(jī)得到了廣泛的應(yīng)用。
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聲紋識(shí)別，生物識(shí)別技術(shù)的一種，也稱為說話人識(shí)別，包括說話人辨認(rèn)和說話人確認(rèn)。聲紋識(shí)別就是把聲信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，再用計(jì)算機(jī)進(jìn)行識(shí)別。不同的任務(wù)和應(yīng)用會(huì)使用不同的聲紋識(shí)別技術(shù)，如縮小刑偵范圍時(shí)可能需要辨認(rèn)技術(shù)，而銀行交易時(shí)則需要確認(rèn)技術(shù)。
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直流電壓

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凡是電流方向不隨時(shí)間變化的電流稱為直流電壓。電流值可以全為正值，也可以全為負(fù)值。在直流電流中又可分為兩種：穩(wěn)恒直流和脈動(dòng)直流。直流輸電技術(shù)已經(jīng)由簡單的端對(duì)端工程朝著大規(guī)模多端輸電的方向發(fā)展，這些工程將是未來直流電網(wǎng)的組成部分，將相同電壓等級(jí)的直流工程連接成網(wǎng)遠(yuǎn)比不同電壓等級(jí)下的獨(dú)立工程更經(jīng)濟(jì)、便捷。
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buck是降壓型電路，boost是升壓型電路，可以分開單獨(dú)使用，buck-boost電路就是把2種電路合在一起，可升可降。buck-boost拓?fù)潆娐房梢詫?shí)現(xiàn)升降壓功能，常見的buck-boost電路有兩種，第一種是輸入與輸出電壓極性相反，只需采用一個(gè)開關(guān)管和二極管。另外一種是采用兩個(gè)開關(guān)管和兩個(gè)二極管，可實(shí)現(xiàn)同極性電壓升降壓功能。
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所謂識(shí)別技術(shù)，也稱為自動(dòng)識(shí)別技術(shù)，通過被識(shí)別物體與識(shí)別裝置之間的交互自動(dòng)獲取被識(shí)別物體的相關(guān)信息，并提供給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)供進(jìn)一步處理。
電磁繼電器

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電磁繼電器是一種電子控制器件，它具有控制系統(tǒng)（又稱輸入回路）和被控制系統(tǒng)（又稱輸出回路），通常應(yīng)用于自動(dòng)控制電路中，它實(shí)際上是用較小的電流、較低的電壓去控制較大電流、較高的電壓的一種“自動(dòng)開關(guān)”。故在電路中起著自動(dòng)調(diào)節(jié)、安全保護(hù)、轉(zhuǎn)換電路等作用。
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