- 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。
- 微美全息布局基于卷积神经网络的多层次特征融合算法
- 传统的CNN模型在处理复杂任务时存在一些问题,例如只能提取局部特征、对于不同尺度的目标难以处理等。为了解决这些问题,微美全息布局基于卷积神经网络的多层次特征融合算法,通过将不同层次的特征进行融合,可更好捕捉图像的全局和局部信息,提高模型的性能。
- 微美全息开发基于人工神经网络的数据挖掘聚类算法系统
- WIMI微美全息开发了基于人工神经网络的数据挖掘聚类优化算法系统。在聚类分析中,数据按照一定的规则进行划分,数据划分为类后,使类之间的相似性较小,类内的相似性较大。数据分析结果不仅可以揭示数据之间的内在联系和差异,还可为进一步的数据分析和知识发现提供重要依据。
- 复享光学首次提出薄膜神经网络 3D N多层薄膜量测获突破
- 中国半导体在先进制程制造上的持续重大突破,给国产量检测设备的发展提出了同样的要求,只有追求全产业链的整体提升,才能真正保持国际领先。复享光学作为国内集成电路核心光谱零部件供应商,配合设备厂商解决各类芯片制程工艺控制中的量检测核心问题,为实现集成电路产业的全链突破保驾护航。
- 科研成果发布│基于超图神经网络的推荐系统论文
- 2022年9月,广东金融高新区“区块链+”金融科技研究院联合湖南科技大学计算机科学与工程学院、服务计算与软件服务新技术湖南省重点实验室、湖南大学信息科学与工程学院、阿拉伯联合酋长国高等技术学院共同撰写关于《基于超图神经网络的推荐系统》的论文获发布。
- 打破神经网络技术应用局限性,度小满博士后论文入选国际顶级会议
- 在人工智能技术领域,情感计算可以说是一个重要的发展方向。让计算机拥有人类的情感,才能让计算机去履行依靠人类智慧才能完成的复杂任务。作为AI领域的资深玩家,度小满在情感计算方面的研究也早已开始,由度小满博士后撰写的有关情感计算技术的论文日前还入选了国际顶级学术会议ICASSP。
- 特斯拉AI DAY:AI神经网络解读 Dojo超算信息/AI机器人发布
- 北京时间8月20日,特斯拉在美国加州总部举行了“AI DAY”(人工智能日)的发布会,并展示了全新AI神经网络在自动驾驶方面的感知和决策等最新进展,首次公开了自主研发的Dojo超级计算机核心信息,以及发布了一款AI机器人Tesla Bot,而该机器人或将作为特斯拉车机系统的智能助理,未来也有望量产。
- 2021世界人工智能大会AI Debate:图神经网络是否是实现认知智能的关键?
- 2021年7月10日,WAIC(2021世界人工智能大会)“图神经网络与认知智能前沿技术论坛”在上海世博中心成功举办。清华大学计算机科学与技术系教授李涓子,复旦大学计算机科学技术学院教授黄萱菁,清华大学计算机科学与技术系副教授许斌,阿里巴巴达摩院资深算法专家杨红霞,浙江大学副教授、人工智能系系主任杨洋,清华大学电子工程系助理研究员戴国浩等学术大咖和产业大拿,共同探索“图神经网络与认知智能”的技术现状与产业前景。AI TIME负责人何芸主持了本次论坛。
- 新专利显示苹果VR头显可能利用神经网络监测用户的姿势
- 苹果VR或AR头显可以根据监测用户的身体动作来移动用户的虚拟头像,而其电池寿命可以通过一些巧妙的数据传输技术来延长。在美国专利和商标局周二授予的一对专利中,苹果公司认为它可以改进其头显所能提供的东西,涉及到它如何与用户互动,以及它如何与主机设备进行通信。
- 图神经网络的知识提取与超越:一个有效的知识蒸馏框架
- 图神经网络 (GNN)的方法已经证明了它们在分类节点标签方面的有效性,大多数GNN模型采用消息传递策略,然而这些模型存在预测缺乏透明性、无法充分利用数据中的先验知识等问题,为了解决这些问题,我们提出了一个有效的知识蒸馏框架,以将任意预训练的GNN教师模型的知识注入精心设计的学生模型中。