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目前工業(yè)機器視覺系統(tǒng)主要采用的是傳統(tǒng)的基于規(guī)則學習的思路。以缺陷檢測為例，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練使得計算機能夠區(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的低對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)，新方法可實現(xiàn)晶圓級PUF單元制作，體現(xiàn)了批量化、低成本（單個標簽成本不到1美分）的生產(chǎn)特點。...
小目標檢測廣義是指在圖像中檢測和識別尺寸較小、面積較小的目標物體。通常來說，小目標的定義取決于具體的應用場景，但一般可以認為小目標是指尺寸小于 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)絡的結(jié)構(gòu)以及如何計算預測。計算從左側(cè)的輸入節(jié)點開始。輸入值向右流動。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)和對象識別這兩個階段合二為一，看一眼圖片（不用看兩眼哦）就能知道有哪些對象以及它們的位置。...
TAU模型將時空注意力分解為兩個部分：幀內(nèi)靜態(tài)注意力和幀間動態(tài)注意力。幀內(nèi)靜態(tài)注意力使用小核心深度卷積和擴張卷積來實現(xiàn)大感受野，從而捕捉幀內(nèi)的長距離依賴關(guān)系。...
視差（Disparity）：視差是指同一物體在兩個圖像中投影點之間的水平距離，它與物體到相機的距離成反比，因此可以用來估計物體的深度。視差圖（Disparity Map）是指存儲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）是一種強大的深度學習模型，經(jīng)常被用于時間序列預測。RNN通過在時間上展開神經(jīng)網(wǎng)絡，將歷史信息傳遞到未來，從而能夠處理時間序列數(shù)據(jù)中的時序依賴性和動態(tài)變化。...
現(xiàn)在，機器視覺在工業(yè)檢測、包裝印刷、食品工業(yè)、航空航天、生物醫(yī)學工程、軍事科技、智能交通、文字識別等領(lǐng)域得到了廣泛的應用。...
本文旨在讓沒有計算機科學背景的人對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)* 的對話式AI聊天機器人。...
數(shù)據(jù)并行的核心思想是：在各個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，最后對梯度進行累加來更新整體模型。理念不復雜，但到了大模型場景，巨大的存儲和GPU間的通訊量，就是系統(tǒng)設計要考慮的重點了。在本文中，我們將遞進介紹三種主流數(shù)據(jù)并行的實現(xiàn)方式：...
人工智能 （AI） 和機器學習 （ML） 對從醫(yī)療保健和金融到能源和運輸?shù)膹V泛行業(yè)產(chǎn)生了深遠的影響。在各種人工智能技術(shù)中，強化學習（RL）——一種機器學習，代理通過與環(huán)境交互來學習做出決策——已成為解決復雜、順序決策問題的有力工具。RL 的一個重大進步是深度 Q 學習網(wǎng)絡 （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)絡風險正在迅速增長。然而，人工智能也可以用來發(fā)現(xiàn)和減少這些新的危險。使用人工智能進行網(wǎng)絡防御的組織可以更快地識別威脅，了解黑客的方法和目標，甚至預測即將到來的攻擊。網(wǎng)絡安全專家有機會在人工智能的幫助下智勝有害行為者并建立更強大的防御。雖然未來仍然未知，但人工...
使用基于人工智能的聊天機器人的一個重大風險是擬人化，患者錯誤地將類似人類的品質(zhì)和情感歸因于聊天機器人。由于缺乏真正的人類理解和同理心，這可能會導致不切實際的期望、誤解和潛在的有害情況。為了降低這種風險，透明的溝通至關(guān)重要?；颊邞撘庾R到聊天機器人是基于人工智能的程序，而不是人類，對其功能設定了切合實...
實時機器學習是指通過向機器學習模型提供實際數(shù)據(jù)來不斷改進機器學習模型。數(shù)據(jù)分析師/科學家或開發(fā)人員使用先前測試集的集合脫機創(chuàng)建模型。所有部門和行業(yè)都盡最大努力從機器學習中獲得所有可能的好處，無論是認知研究還是自動連續(xù)過程?？紤]像Google Home這樣的智能家居助理或智能活動跟蹤設備，Alexa或...
神經(jīng)網(wǎng)絡生成的自動化測試在涵蓋簡單的模塊化代碼片段時處于最佳狀態(tài)。當然，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。當您需要涵蓋冗長而復雜的業(yè)務邏輯時，機器生成的測試的可靠性會受到很大影響。當然，它們會被生成，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)換為頻域進行乘法運算，并且頻域乘法的結(jié)果矩陣可以轉(zhuǎn)換為時域矩陣，則不會對算法的準確性造成任何影響。...
在數(shù)據(jù)科學、機器學習、建模和其他生產(chǎn)性任務中使用 GPU 進行一般處理的作用越來越大，這反過來又促使改進硬件迎合這些應用程序，并提供更好的軟件支持。NVIDIA 開發(fā)的張量核心極大地改進了訓練神經(jīng)網(wǎng)絡和在現(xiàn)實世界、實時應用程序以及各個領(lǐng)域的其他機器學習任務中執(zhí)行 AI 推理中的矩陣乘法。...
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