- 微美全息探索全局-局部特征自适应融合网络框架在图像场景分类中的创新运用
- WIMI微美全息试图将全局-局部特征自适应融合 (GLFAF) 网络框架运用在图像场景分类的实践中,不仅提高了分类的准确性,还增强了特征提取的鲁棒性。通过全局特征聚合模块,网络能够捕捉到图像的全局特征,理解图像的整体结构和内容。而局部特征聚合模块则关注于图像的细节信息,能够提取出图像中的关键特征和细节信息。
- 微美全息开发基于神经网络的无人机控制系统引领技术革新
- 传统的线性控制系统在处理非线性和复杂动态系统时存在着短板,无人机系统的飞行动力学通常是非线性的,因此需要一种能够有效处理此类动态系统的先进控制方法。
- 为机器学习领域带来创新突破,微美全息将多级相关学习技术运用于多视图无监督特征选择
- 微美全息将多级相关学习技术运用于多视图无监督特征选择。多级相关学习是一种学习策略,它允许模型在处理复杂数据时,对不同级别的相关性进行建模,并通过学习不同视图之间的相关性来选择特征。这种方法可以更有效地利用多视图数据中的信息,并且可以提高学习任务的准确性,帮助机器学习和数据挖掘领域中的许多任务获得更准确的结果。
- 微美全息开发卷积光谱融合技术,创新性克服高光谱图像分类困难
- 高光谱图像通常包含数百个甚至上千个光谱波段,形成高维度的数据空间。传统方法通常将高光谱图像中的像元(即图像的最小单位)作为独立的光谱曲线进行分类,而忽视了图像中的空间信息。
- 微美全息研究基于自监督判别特征学习的深度多视图聚类算法,提升数据聚类的准确性
- 深度多视图聚类是一种将多个视图的数据进行聚类分析的技术。在传统的聚类算法中,通常只使用单一视图的数据进行聚类,而忽视了多个视图之间的关联性。然而,现实世界中的数据往往具有多个视图,例如图像数据可以由颜色、纹理、形状等多个视图表示。
- 微美全息布局用于数据流聚类的多视图表示学习算法
- 多视图表示学习算法可以为数据流聚类问题提供有效的解决方案,WIMI微美全息多视图表示学习算法是一种将数据从多个视图中学习并融合得到更全面的表示的方法。在数据流聚类中,可以使用多个视图来表示数据流的不同方面,例如时间序列视图、空间视图等,每个视图可以提供不同的信息。
- 推进计算机视觉技术创新,微美全息研究基于融合图卷积网络的图像融合点云语义分割
- 微美全息最近提出了基于融合图卷积网络的图像融合点云语义分割方法,旨在利用图像和点云的不同信息,以提高语义分割的准确性和效率。点云数据在表示物体的几何形状和结构方面非常有效,而图像数据则包含了丰富的颜色和纹理信息。
- 微美全息开发RPSSC技术在高光谱图像分类领域取得重要突破
- 研究者们逐渐认识到充分利用高光谱图像中的空间和光谱特征的重要性。结合空间和光谱特征可以更全面地描述图像,提高分类精度。WIMI微美全息顺应了这一趋势,开发了RandomPatchSpatialSpectrumClassifier(RPSSC)技术,以充分利用了空间和光谱信息的互补性。
- 微美全息研究基于混合循环神经网络架构的人机协作意图识别
- 微美全息将混合循环神经网络架构引入人机协作意图识别。混合循环神经网络架构是一种结合了循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)的模型。循环神经网络(RNN)是一种适用于序列数据建模和处理的神经网络,它通过循环连接和隐藏状态的更新,可以有效地捕捉序列数据中的时序信息和上下文关系。CNN可以有效地提取数据特征。混合循环神经网络结合了循环神经网络和卷积神经网络的优势,能够更好地捕捉序列信息和局部特征,可以更好地处理人机协作意图识别的问题。
- 微美全息创新研究将混合数据增强和扩展卷积递归神经网络引入语音情感识别
- 语音情感识别是语音处理中最活跃的研究领域之一,其在人机交互、机器人、智能客服等领域具有广泛应用。语音情感识别技术是指通过分析人的语音信号,识别出其中所包含的情感信息。语音情感识别的基本过程包括语音信号的预处理、特征提取和情感分类三个步骤。
- 微美全息开发非对称光谱网络算法,为高光谱图像分类领域打开新局面
- 高光谱数据常常受到来自环境、仪器等方面的谱噪声的干扰,这使得光谱特征提取变得更为复杂。传统算法在噪声处理方面存在局限,难以有效提取准确的光谱信息。并且不同波段的光谱数据在高光谱图像中通常存在相关性。传统方法未能很好地利用这种频带相关性,造成了信息的冗余和浪费。
- 微美全息利用群体智能算法优化云计算云任务调度,提高云任务执行效率和资源利用率
- 云计算的核心是云服务,它提供了大规模的计算资源和存储资源,使得用户可以根据自己的需求弹性地获取和使用这些资源。随着云计算的快速发展,云任务调度成为了一个重要的研究领域。云任务调度的目标是合理地分配任务到云计算中的虚拟机上,以实现任务的高效执行和资源的充分利用。
- 脑机接口攻关进展步入深水区,三星微美全息创新研发技术科技成果获市场关注
- 三星提出可以利用脑机接口设备来提供逼真的感官模拟。接下来,通过脑机接口设备将感知信息转化为电信号刺激用户,从而帮助用户在虚拟环境中体验到对象的轮廓属性,并且提高交互的真实性。
- XR产业迎来新时代发展,苹果/三星/微美全息持续培育创新土壤抢占“黄金赛道”
- 11 月 22 日消息,三星(SSNGY.US)计划明年下半年发布一款 XR 头显设备,代号为“Infinite”,并计划在明年年底前上市发售。而根据知情人士消息,这款 XR 头显商标已经现身数据库,名为“Samsung Glasses”。
- AGI引领智能升级浪潮,微美全息布局高增长领域书写AI行业发展前沿
- 2023年,人工智能布道者OpenAI 自发布了一款免费聊天机器人,它重置了整个行业的议程。ChatGPT的问世拉开大模型与生成式AI产业的发展序幕后,全球大模型快速跟进,已完成从技术到产品、再到商业的阶段跨越,并深入垂直行业领域。
- 微美全息创新突破利用群体智能算法优化人工神经网络
- 人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)已成为机器学习领域的核心算法之一,推动了自然语言处理、计算机视觉、无人驾驶、语音识别、医疗诊断和推荐系统等多个领域的技术进步。
- AIGC强势崛起商业前景广大,微美全息积极探寻AI时代发展机遇开启新航路
- 这些全球最潮的科技公司,无疑点燃两个字母——AI,他们甚至再次点燃市场对AIGC(生成式人工智能)的关注度。AIGC被认为是人工智能实现跨越式发展的一大表现,更是数据、算法、算力长期发展沉淀的成果。
- 裸眼3D行业商用时代即将到来,微美全息紧密发力打造5G视觉创新体验
- 电影《阿凡达》的上映引领了佩戴3D眼镜观看电影的热潮。到今年的杭州亚运会期间,开幕式中的裸眼3D拱宸桥、荷叶露珠、孔明灯等画面,闭幕式上的数字人火炬手为观众带来视觉文化的盛宴,背后则是裸眼3D技术的成熟应用。
- 脑机接口万亿市场空间引发全球竞跑,微美全息表现活跃领先技术打开产业新空间
- 作为一门涉及神经科学、计算机科学、材料学、电子学、人机工程学和机械工程等多学科交叉融合的新兴学科,脑机接口是一种在脑与外部设备之间建立直接的通信渠道的技术。
- 全球科技巨头全面拥抱AI革命,微美全息全景式布局推动大模型产业应用落地
- 皮查伊还谈到了谷歌即将发布的Gemini,这是一个基于大量数据集训练的大语言模型,它将与其他最先进的模型竞争,以自然语言响应回答提示。皮查伊称,目前公司的重点是“尽快”推出Gemini的“1.0”版本,然后再发布技术更复杂的后续版本。
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