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智能设备的普及给人类带来的变化是多方面的,人类生产生活中产生的海量数据为机器学习模型的发展提供了广阔的舞台。机器学习的目......
深度学习作为人工智能的代表性技术,在大数据时代成为了海量高维复杂数据分析处理的重要手段,特别是多层感知机、卷积神经网络和生......
联邦学习技术能够在不需要边缘端上传原始样本的条件下,协同边缘端与中心端完成模型训练。该技术保障了边缘端的数据隐私,并降低了......
互联网技术的广泛普及使得网络用户数量急剧增加，网络传输数据体量也随之增大，在多种因素的影响下，内部异常数据占比也越来越高，为网络......
针对目前智能领域研发存在算力资源未整合、模型未充分分享等问题,构建了数据标注及学习训练环境,其包含了智能技术从数据标注、学......
人体关键点检测可以和学生产生互动，激发其学习兴趣，但由于学校电脑硬件配置很难运行大型数据集，学生不容易体验神经网络搭建和训练过......
随着传统互联网向移动互联网的迭代转变,移动宽带质量的提升,物联网、云计算等技术的发展,使得数据充斥整个世界并成为新的自然资......
学习率（Learning rate, LR）是深度神经网络（Deep neural networks, DNNs）能够进行有效训练的重要超参数.然而,学习率的调整在DNNs训练......
随着智能汽车的发展,以及国内汽车的保有量在不断提高,汽车日常使用的频率也在不断提高,人们对使用性能和安全系数的要求也在不断......
针对减速带和凹坑等路面正负障碍物目标检测问题,本文基于YOLOv3算法基本原理,在原YOLOv3算法的基础上,采用扩增检测尺度的方法得......
道路交通安全问题与社会中的每个人都有着密不可分的联系,有统计数据表明,疲劳驾驶是导致道路交通安全事故的几大主要原因之一。为......
业务数据量不足、缺乏AI应用开发专业知识、终端计算能力弱等因素严重制约了我国轨道交通智能化产品的快速工程化落地.为此,文章构......
主要研究了卷积神经网络的模型特点,针对人脸识别方法与应用使用AlexNet经典卷积神经网络模型,结合LFW公开人脸数据集对模型进行训......
针对生活垃圾混合收集造成的资源浪费和环境污染问题,以基于PyTorch的智能垃圾分类箱为例,设计一套基于视觉识别的垃圾分类箱系统......
在内河通航船舶数量不断增加和通航环境日益复杂的情况下,为充分挖掘海量AIS数据中的价值信息,针对内河船舶航迹预测中的精度和可......
针对高校课堂教学管理的现状和存在问题,构建一种基于课堂教学视频,AI分析、云平台等技术的课堂教学AI视频识别分析系统。系统主要......
期刊
针对作业人员不按规定佩戴安全帽和非作业人员误入作业现场的问题,设计了基于深度学习的安全帽和语音识别智能终端算法。对于安全......
城市公共交通系统是由多种公共交通方式组成的有机整体，城市轨道交通与常规公交均为该系统的重要组成部分。城轨新线开通对常规公交......
近些年，深度神经网络(DNN)作为一项熠熠生辉的技术出现以来，不断推动科学技术的创新。然而，深度学习推动了技术的进步同时，深度学习模......
气体绝缘金属封闭开关设备(GIS)局部放电故障类型识别是故障预警和制定检修计划的重要基础,对维护电力设备的安全稳定运行意义重大......
随着老年人口的增加，老年人在家中或外面跌倒的现象越来越普遍，因此跌倒检测对老年人的健康保护具有重要意义。在国内外跌倒检测......
在线教育因其系统化、海量化、便捷化以及可以实现精准推送服务而被广泛应用。传统的课程推送模型通常依靠深度学习算法进行模型训......
随着人工智能需求的不断增加以及机器学习技术的飞速发展,语音交互技术俨然已经成为下一代智能家居等诸多应用领域的发展趋势。语......
伴随着教育理念的转变和技术的不断创新,以知识拓展和实践能力培养为目标的户外学习受到了越来越多的关注。移动视觉搜索技术作为......
舵系统作为伺服控制系统,广泛应用于航空航天、军事、船舶和自动驾驶等高精尖领域,在设备运行过程中占有主导地位,其性能的优劣直......
分布式机器学习用于增强模型训练性能,提高模型预测精度。大数据时代,模型训练作业所使用的训练数据集体量庞大,对于模型训练作业......
对语音识别技术进行了介绍,分析了中国专利申请中有关语音识别技术的历年申请状况,对主要申请国家美国、日本、韩国、荷兰、中国的......
该文通过智能相机采集的图片,形成训练数据,并基于现有的行人检测算法,整理了行人检测的流程,提出并通过实验研究了训练模型以及更......
期刊
针对审计调查中人脸图像识别应用场景,首先模拟了一个相应环境干扰的人脸数据集,增加数据的多样性;在预处理阶段,研究采用自适应直......
现有卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)利用卷积层和激活函数的叠加,构建复杂非线性函数拟合输入数据到输出标签的......
堆叠自编码器(Stacked Autoencoder,SAE)作为一种非监督深度学习方法,以其优秀的非线性拟合能力在高光谱图像异常检测应用研究中获......
目的基于经验放疗(KBRT)可缩小并改善因经验导致的物理师间计划水平差异。方法以直肠癌术前计划为例，用美国瓦里安Rapid Plan训练DV......
随着信息技术的发展,我国在光学字符识别领域取得了辉煌的成就.光学字符识别技术涉及范围广,包含手写数字识别、人脸识别、文字识......
实训课教学是中职建筑专业教学的重要组成部分，是培养建筑职业人才和提升教学质量的关键环节。本文通过从中职建筑实训课的意义与教......
不断增多的车载通信设备数量导致车载通信系统面临日益严重的电磁干扰问题。针对复杂电磁环境下车载通信设备性能评估问题,文中基......
在语音识别中 ,如何经济地挑选语音训练语料 ,使其覆盖尽可能多的语音现象是一个非常重要的问题 .传统的语音训练语料采用手工挑选......
分析了露天煤矿通过视频监控违章行为的现状和存在的问题,提出利用人工智能、视频识别分析等技术,构建露天煤矿视频识别分析系统,......
以芒市2019年卫星影像及2019年林地一张图成果为研究对象,基于深度学习的卫星影像分类研究,构建森林资源分类识别模型,以提高森林......
常规的微地震事件检测方法主要基于信号的特征计算,事件检测准确性依赖于算法的参数设置,受信号特征和信噪比变化的影响较大。为此......
目的:分析超声引导穿刺实践教学中自制乳腺囊肿模型训练法的实施效果。方法:选取2018年4月我院临床医学专业班学生100人。采用训练......
针对广义Takagi-Sugeno（T-S）模糊模型训练中存在的高维、非线性、混合参数估计问题,提出了一种基于混合协同粒子群优化的广义T-S模糊......
传统的静脉穿刺训练是用小塑料管当血管训练穿刺,但因没有回血,仿真性差,效果欠佳;另外用动物实验及初学者之间互相进行实践,但动......
