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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 文章 進入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)社區(qū)

人工智能“發(fā)現(xiàn)”地球繞太陽公轉(zhuǎn)

  • 如今，根據(jù)在地球上觀測到的太陽和火星的運行軌跡，一種受大腦啟發(fā)的機器學(xué)習(xí)算法計算出了太陽位于太陽系的中心。而天文學(xué)家花了幾個世紀才弄明白這個道理。
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特斯拉：即將推出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雨刷 將更加智能

  • 美國電動車制造商特斯拉的汽車實現(xiàn)了高度的智能化和計算機化，該公司可以通過定期的軟件升級推出更新更酷的駕駛功能，不斷提升車輛可用性。據(jù)外媒最新消息，特斯拉掌門人馬斯克周一宣布，特斯拉公司已經(jīng)研發(fā)出一個名為“深雨”（DeepRain）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來改善其自動雨刷系統(tǒng)，之前，特斯拉的雨刷一直是車主們抱怨的一個功能。
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新型類腦芯片在杭州發(fā)布 模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與功能機制

  • 由浙江大學(xué)牽頭研發(fā)完成的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類腦芯片“達爾文2”，以及針對該芯片的工具鏈、微操作系統(tǒng)，日前在杭州發(fā)布。杭州電子科技大學(xué)與華為中央研究院分別參與了芯片研制與算法和應(yīng)用場景研究工作。這種芯片模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與功能機制，面向智慧物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，展現(xiàn)出獨到優(yōu)勢。
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AI算法復(fù)制人類大腦功能？這種AI正通過三種方式欺騙你！

  • 針對人工智能(AI)算法的網(wǎng)絡(luò)攻擊新聞已不再罕見，現(xiàn)在幾乎每天都在發(fā)生。研究人員發(fā)現(xiàn)，無論是在實驗室環(huán)境還是在實踐中，算法都十分脆弱。在許多頭條新聞中，我們看到人臉識別系統(tǒng)可能被特殊眼鏡和黑客操縱的醫(yī)療應(yīng)用程序欺騙，比如AI癌癥診斷系統(tǒng)。
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谷歌AI出品的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化技術(shù)MorphNet

英偉達利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 精確探測車輛與其他物體間距離

  • 據(jù)外媒報道，在汽車上路之前，汽車需要具備的第一個基本能力就是判斷該車與相鄰汽車或是遇到的物體之間的距離。但是，當(dāng)路上有事情打斷時，甚至有電話打過來時，駕駛員的注意力往往會被分散。為了克服該問題，英偉達的研究人員提出了一個利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解決方案。
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理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否有更好的姿勢？

  • 在某一些層面上我們已經(jīng)有很好的了解，而且可能比其它的層面更為重要
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AI助力考古：MIT谷歌用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)破譯失傳古文字

外媒：百度與英特爾合作共同開發(fā)AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器

  • 百度在AI開發(fā)大會上宣布與英特爾展開新合作，兩間公司將會共同開發(fā)英特爾的Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（Nervana Neural Network Processor for training，NNP-T 1000），結(jié)合兩間公司的專長，致力于發(fā)展能夠快速、高效率訓(xùn)練AI模型的硬件。
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美媒：人工智能實現(xiàn)“聞聲識人” 但遠未達到完美

保持精度又縮小AI模型，英特爾開發(fā)新的訓(xùn)練技術(shù)

  • 一般來說，人工智能模型的大小與它們的訓(xùn)練時間有關(guān)，因此較大的模型需要更多的時間來訓(xùn)練，隨后需要更多的計算。優(yōu)化數(shù)學(xué)函數(shù)(或神經(jīng)元)之間的連接是有可能的，通過一個稱為修剪的過程，它在不影響準(zhǔn)確性的情況下減少了它們的整體大小。但是修剪要等到訓(xùn)練后才能進行。
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谷歌做了個機器人，扔?xùn)|西比人準(zhǔn)多了

嵌入式人工智能技術(shù)開發(fā)及應(yīng)用

  • 　　Development and application of embedded AI technology作者/畢盛 華南理工大學(xué) 計算機科學(xué)與工程學(xué)院（廣東 廣州 510006）　　摘要：人工智能算法如何有效地運行在嵌入式智能終端（即邊緣計算）是近年研究的熱點，本文從嵌入式人工智能技術(shù)研究的意義以及所面臨的問題入手，并從硬件平臺、算法設(shè)計以及算法部署三個方面展開，闡述嵌入式人工智能技術(shù)開發(fā)的思路，最后通過一個應(yīng)用實例說明此開發(fā)過程。　　關(guān)鍵詞：邊緣計算；嵌入式系統(tǒng)；人工智能　　1 研究意義　　隨著“
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人工智能破譯神經(jīng)活動，腦機接口說出無言心聲

“新人類”即將誕生，AI邁入造人新時代

  • 人工智能已經(jīng)可以自動生成以假亂真的人像照片“忽悠”人類了。憑借“對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，人工智能從“學(xué)習(xí)”和“識別”進化到了“創(chuàng)造”。清華大學(xué)計算機系教授、博士生導(dǎo)師鄧志東將此技術(shù)與深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、AlphaGo并稱為人工智能的三大發(fā)展。
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

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