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人工智能有何特点?人工智能会超越人类吗?
以下内容中，小编将对人工智能的相关内容进行着重介绍和阐述，希望本文能帮您增进对人工智能的了解，和小编一起来看看吧。
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Socionext 和日本东北大学显著加快基于深度学习的 SLAM 处理
新方法支持边缘设备的高级图像识别处理
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基于 Leap Motion 和卷积神经网络的手势识别
摘 要 ：针对传统神经网络需要人工对参数进行提取的问题，提出基于 Leap Motion 结合卷积神经网络的手势识别方法。首先利用 Leap Motion 获取高精度手势图像，然后对图像进行灰度处理，采用卷积神经网络算法自动对原始图像进行特征提取及分类，最后设计 6 层卷积神经网络用于手势识别。实验结果表明，卷积神经网络算法在6 种手势测试集上的准确率可达 96.5%，且识别时间短，模型具有较好的鲁棒性。
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人工智能新力量意法半导体Deep Edge AI 应运而生
AI（人工智能）起源于达特茅斯学院于1956年举办的夏季研讨会。在该会议上，“人工智能”一词首次被正式提出。计算能力的技术突破推动了人工智能一轮又一轮的发展。近年来，随着大数据的可用性提高，第三轮人工智能发展浪潮已经来临。2015年，基于深度学习的人工智能算法在ImageNet竞赛的图像识别精度方面首次超过人类，人工智能在发展道路上高歌猛进。随着计算机视觉技术研究取得突破，深度学习已经在语音识别、自然语言处理等不同研究领域都获得了巨大的成功。现在，人工智能已经在生活中的方方面面显示出巨大潜力。
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视频运动目标跟踪算法研究综述
摘 要 ：视频运动目标跟踪是计算机视觉领域的研究热点，具有广阔的应用前景。近年来，深度学习等技术的引入使得目标跟踪算法的准确性得到极大提升，但是当目标发生形变、尺度变化、被遮挡等情况时，容易导致跟踪失败。为了进一步改进运动目标跟踪算法，文中系统地梳理了现有的运动目标跟踪算法，将其划分为经典的跟踪算法、基于相关滤波的跟踪算法和基于深度学习的算法，分别从算法的基本原理、算法性能等方面进行详细的阐述，并对未来的发展趋势进行了展望。
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基于深度学习人脸识别技术在高校学堂分析设计及实现
摘 要 ：现代人脸识别以深度学习技术为核心，以卷积神经网络为基础，通过输入图像提取到人脸的特征值计算分析人脸的表情。通过分析当前学生的专注度（表情变化），建立数据采集样本集，通过训练计算完成课堂专注度分析，形成课堂学生专注度分布结果。结果表明，进行教师的课堂学情分析，有利于进行课程的教育教学改革， 提高办学水平，也有利于教育行业的技术进步，提高行业的信息技术教育水平。
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一种基于深度学习的自动称重机的设计
摘 要 ：为了解决现阶段各领域中称重过程繁琐的问题，提出一种基于深度学习的自动称重机，该称重机通过利用深度学习技术与单片机等主要技术，实现对所称物品的自动称重功能，从而减少称重人员的工作量，提高称重效率。
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基于深度学习的手势识别算法设计
摘 要 ：手势识别是人工智能范畴的一项生物识别技术，其方便、快捷、可靠和稳定等一系列特性使其在多个领域具有广泛应用。如拍照和视频中使用手势增加贴纸和实时特效，将复杂的手语转化为自然语言，智能家居的辅助控制，辅助驾驶系统等。神经网络被广泛应用于图像识别领域，具有较好的口碑。文章基于深度学习理论设计一种识别精度高，能够实现实时手势识别的算法。
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基于卷积神经网络的实景交通标志识别
摘 要：文中对传统的卷积神经网络Lenet-5的结构进行了改进，并利用拍摄的实景交通标志图对其进行训练。训练集含有10万张图片，训练大约消耗了一天时间，尽管如此，当网络训练好之后，识别一张交通标志图可以在1毫秒内完成。非训练集的2万张图片被用作测试集来验证已训练好的网络，最终识别率可达80%以上。
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你知道人工智能的原理吗?人工智能有何新奇应用?
本文中，小编将对人工智能予以介绍，如果你想对人工智能的原理、人工智能的应用的详细情况有所认识，或者想要增进对人工智能的了解程度，不妨请看以下内容哦。
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深度学习还是类脑计算？平头哥领衔全球专家研讨人工智能发展前景
2019年11月24日，IEEE CASS-SH Artificial Intelligence For Industry Forum在阿里巴巴上海研究中心召开。本次会议是IEEE电路与系统协会(CASS)首次在亚洲举办的学术产业论坛，由阿里巴巴达摩院、平头哥半导体有限公司、以及上海交通大学联合承办。吸引来自海内外顶尖高校师生及产业界专家共计150余人到场，就AI未来技术趋势展开深入的交流。
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人工智能重不重要?看看这些人工智能应用你就知道了!
在这篇文章中，小编将为大家带来人工智能应用的相关报道。
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Teledyne Imaging 亮相 Vision China 2021
发布全新 AI 和深度学习解决方案
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Teledyne Imaging 亮相 Vision China 2021
发布全新 AI 和深度学习解决方案
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瑞萨电子推出升级版R-Car V3H，提升深度学习性能，满足包括驾乘人员监控系统的最新NCAP要求
R-Car V3H为尖端计算机视觉提供卓越TOPS/Watt性能，并提供向NCAP 2025的迁移路径。
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实现大规模图计算的算法思路
2017年我以深度学习研究员的身份加入Hulu，研究领域包括了图神经网络及NLP中的知识图谱推理。
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MathWorks公司推出R2020b版MATLAB和Simulink
包括扩展Simulink访问、全新产品、主要更新和数百个新特性
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李开复科普人工智能和深度学习 谷歌有何野心？
人工智能正以前所未有的态势汹涌而来，一方面是风投和创业创新，都把人工智能当做了下一个尚未被开垦的宝地；另一方面是应用，比起概念盛行的阶段，现在的无人车、AlphaGo等已经把人工智能技术带到
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百度首席科学家吴恩达：深度学习能给公司带来什么价值？
在人工智能领域，“深度学习”这个词意味着这个软件可以通过实践经验改善算法模型的表现。比如谷歌在2012年发起的一个项目，让一个运行在16000个处理器上的神经网络浏览
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人工智能设计的芯片和深度学习云诞生
Nervana Systems发布了深度学习云，同时开发了一款为人工智能设计的芯片。 经过两年的努力和超过2400万美金的投资，Nervana Systems发布了其深度学习云
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