摘要:高職學(xué)院應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)培養(yǎng)從事物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的系統(tǒng)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)分析、科技開發(fā)及研究方面的工程技術(shù)人 才。文章分析了高校利用物聯(lián)網(wǎng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來優(yōu)化多通道通信關(guān)鍵技術(shù)信息傳感設(shè)備的采集與實(shí)現(xiàn)方法,同時(shí)給出了采用 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)終端來按約定的協(xié)議實(shí)現(xiàn)人與人、人與物、物與物全面互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)。
摘要:通過已知測(cè)井資料對(duì)油藏儲(chǔ)量進(jìn)行預(yù)測(cè),是目前石油行業(yè)一個(gè)重要的研究課題。文章介紹了一種基于貝葉斯正規(guī)化算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并把網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到油藏參數(shù)擬合過程中的具體方法,該方法對(duì)提高石油生產(chǎn)效率、降低成本具有很大的作用。
摘 要:物流行業(yè)中的貨運(yùn)影響因素具有不確定性和時(shí)變性,為了提高貨物運(yùn)輸系統(tǒng)的預(yù)測(cè)精度,可用智能預(yù)測(cè)方法對(duì)物流數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理。文中運(yùn)用Matlab工具箱實(shí)現(xiàn)模型的相關(guān)算法,對(duì)貨運(yùn)系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,得到輸入輸出數(shù)據(jù)之間的映射關(guān)系,從而進(jìn)行輸出預(yù)測(cè)。文章將多種模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比,最終選擇了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型。
“現(xiàn)在來這里跳廣場(chǎng)舞,再也不用帶音箱了,一邊連著光伏座椅的‘藍(lán)牙音箱’,一邊可以給手機(jī)無線充電,既省流量又省電量?!敝行绿旖蛏鷳B(tài)城蘆花莊園小區(qū)居民王小唐最近在甘露溪公園健身時(shí),明顯感到智慧能源帶來的生活便利。
模型大小不斷增長給現(xiàn)有架構(gòu)帶來了挑戰(zhàn)
這些錯(cuò)覺究竟來自于哪兒呢?
旅行商問題是優(yōu)化算法的試金石,可以使用多種方法進(jìn)行求解。
在上篇的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程中介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中的支持向量機(jī)與前饋網(wǎng)絡(luò)RBF的之間的聯(lián)系,而對(duì)于由傳遞函數(shù)為線性函數(shù)組成的單層網(wǎng)絡(luò)的代表自適應(yīng)線性單元更是和傳統(tǒng)信號(hào)處理中的自適應(yīng)濾波器相類似。
關(guān)于經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)重要的BP(誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò))是所有學(xué)習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最先接觸到的一個(gè)實(shí)用網(wǎng)絡(luò),它的原理相對(duì)比較簡單,在很多平臺(tái)中都非常容易實(shí)現(xiàn)。
在法國研究實(shí)驗(yàn)室CEA-Leti的創(chuàng)新日上,F(xiàn)acebook首席AI科學(xué)家Yann LeCun發(fā)表重要講話時(shí),提到Nvidia收購ARM,可以加速運(yùn)行RISC-V以運(yùn)行用于邊緣AI應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
Fluent.ai技術(shù)套件用于基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音到意圖(speech-to-intent)應(yīng)用,針對(duì)CEVA最新一代低功耗音頻和傳感器中樞DSP優(yōu)化,瞄準(zhǔn)可穿戴設(shè)備、消費(fèi)類設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用
2020年8月5日,恩智浦半導(dǎo)體NXP Semiconductors N.V.(納斯達(dá)克代碼:NXPI)今日發(fā)布了eIQ機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)軟件對(duì)Glow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)編譯器的支持功能,針對(duì)恩智浦的i
佐治亞州立大學(xué)的研究人員與麻省理工學(xué)院(MIT)和麻省總醫(yī)院(MGH)的同事們通過推進(jìn)獲得了美國國立衛(wèi)生研究院腦研究的 250萬美元贈(zèng)款創(chuàng)新性神經(jīng)技術(shù)(BRAIN) 研究計(jì)劃,旨在徹底改變科學(xué)家對(duì)人腦
賓夕法尼亞、MALVERN — 2016 年 3 月 4 日 — 日前,Vishay Intertechnology, Inc.(NYSE 股市代號(hào):VSH)宣布,將
北京時(shí)間8月24日晚間消息,谷歌正在研發(fā)一項(xiàng)新技術(shù),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦的工作方式去壓縮圖片。這項(xiàng)技術(shù)能在確保圖片質(zhì)量的同時(shí),大大降低圖片文件的體積。 這項(xiàng)新技術(shù)意義非凡。對(duì)于
提出一種新的機(jī)器人視覺伺服控制方法,該方法參照人的抓取動(dòng)作,首先根據(jù)物體在圖像中的位置信息,利用模糊邏輯將機(jī)器人的手爪移動(dòng)到物體附近,然后再根據(jù)物體當(dāng)前圖像和參考圖像之差,利用局部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)
谷歌創(chuàng)建的人工智能實(shí)驗(yàn)室最近發(fā)布了一項(xiàng)新的AI Web服務(wù),名為“Quick,,Draw!”(快點(diǎn),畫畫吧),非常有趣,可以在人類繪畫時(shí)進(jìn)行實(shí)時(shí)思考及識(shí)別,并且擁有學(xué)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在以席卷之勢(shì)占領(lǐng)計(jì)算世界。研究人員使用它們來創(chuàng)建機(jī)器,讓機(jī)器學(xué)習(xí)大量的此前是人類特有的技能:對(duì)象識(shí)別,面部識(shí)別,自然語言處理,機(jī)器翻譯等。所有這些技能,以及更多更多的技能,現(xiàn)在正成
【編者按】英特爾正在發(fā)力人工智能技術(shù),試圖在這一領(lǐng)域挑戰(zhàn)領(lǐng)先者英偉達(dá)。近期收購的Nervana Systems將是英特爾開拓人工智能市場(chǎng)的先鋒。 英特爾已公布了關(guān)于人工智能的計(jì)劃
避障是指移動(dòng)機(jī)器人在行走過程中,通過傳感器感知到在其規(guī)劃路線上存在靜態(tài)或動(dòng)態(tài)障礙物時(shí),按照 一定的算法實(shí)時(shí)更新路徑,繞過障礙物,最后達(dá)到目標(biāo)點(diǎn)。從原理上來講,沒有哪個(gè)傳感器是完美的,比方說機(jī)器人面前是