写在前面VGG算是非常经典的网络了，它是由牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研发的 “直筒型“ 的网络。既然在看这篇文章，想必已经对VGG十分熟悉了。VGG有一些特别明显的缺陷，如网络的参数量较多，模型检测准确率也不是很好，总之VGG网络效果不理想。之后的一段时间，人们总是将网络变得更宽更深（如GoogleNet、ResNet）,以期待达到更优异的效果。事实上也是这样，更深更宽的网络更容易满足需求。这样，VGG变得鲜有问津。这
关键字：
VGG 神经网络 人工智能 RepVGG
苹果将于2024年底开始推出搭载M4芯片的Mac新品。在人工智能大热的背景下，M4系列也将增加神经网络引擎核心，以增强人工智能性能。苹果M4芯片预计至少有三个主要型号：入门级芯片的代号为Donan，中端芯片的代号为Brava，高端芯片则代号为Hidra。
关键字：
苹果 M4 芯片 神经网络 AI
苹果近日发布了DeepPCR机器学习算法，通过并行处理常规顺序操作，可以加速神经网络的推理和训练。神经网络处理过程中，目前广泛采取并行化技术，不过神经网络中的一些操作仍然是按顺序完成的，扩散模型通过一系列的去噪阶段生成输出，并且逐层进行向前和向后传递。随着步骤数的增加，这些进程的顺序执行在计算上变得昂贵，可能会导致计算瓶颈。苹果科研团队为了解决这个问题，推出了DeepPCR算法，进一步加速了神经网络的训练和推理。该团队采用了平行循环还原（PCR）算法来检索该解决方案，将顺序过程的计算成本从 O（L）降低到
关键字：
苹果 DeepPCR 机器学习 算法 神经网络
设计并实现了一款以ESP32-C3-WROOM-02为核心，基于物联网、UDP协议、姿态传感器和弯曲传感器的适用于手语采集与输入的智能手套及翻译系统。该系统通过在手套上绑定姿态传感器MPU6050，配合弯曲传感器动态监测手的运动和姿态，通过ESP32芯片采集传感器数据并做初步处理，经单片机上的Wi-Fi模块通过 UDP 协议传输给云端采用 SVM 算法识别静态手势，此外，本设计还搭建了基于Python的Web应用程序框架Streamlit实现在网页上实时呈现处理结果和全平台兼容，方便用户使用。
关键字：
202308 手势识别 ESP32 弯曲传感器 SVM 神经网络
1 复习：AIGC创作力来源——隐空间在2023 年1 月刊连载中，我们曾经说明在AIGC领域里，最近几个很红的图像模型，例如DALLE、Imagen 和Midjourney 等， 它们都是基于一种机制：扩散(Diffusion)。经由模型训练，操作隐空间(Latent space) 的向量，加上随机输入中合成新的数据，呈现出令人惊奇的创作，推动了AI 组合的创新或创作。这意味着，关于AI 的生成或创作，大多会涉及隐空间的操作。现在先从一个基本问题出发，这个问题是：为什么AI会创作
关键字：
202303 神经网络 隐空间 AIGC
神经网络几乎成了人工智能的代名词，正在被应用于各种领域，包括影像识别、语音识别、自然语言处理、自动驾驶、讯号分析、大数据分析和游戏。这是一个瞬息万变的世界，每年都有新的神经网络模型被更新，大量的开放原始码到处流传，专用人工智能芯片开发企业更是如雨后春笋般涌现。因此全球研究人员正透过模仿人类大脑组织方式，积极开发类神经网络技术，虽然一直有突破性的进展，但是现阶段的神经网络，还是缺乏实时变化的灵活性，以及难以快速适应陌生的状况，使得神经网络技术普及实用化的进程还是相当遥远。根据不同应用开发出的神经网络模型神经
关键字：
人工智能 神经网络
意法半导体（ST）发布了STM32Cube.AI version 7.2.0，这是微控制器厂商推出的首款支持超高效深度量化神经网络的人工智能(AI)开发工具。 STM32Cube.AI 将预先训练好的神经网络转换成STM32微控制器（MCU）可以运行的C语言代码，是充分利用嵌入式产品有限的内存容量和算力开发尖端人工智能解决方案的重要工具，将人工智能从云端下移到边缘设备，能够为应用带来巨大的优势，其中包括原生隐私保护、确定性实时响应、更高的可靠性和更低的功耗。边缘人工智能还有助于优化云计算使用率。
关键字：
意法半导体 STM32Cube.AI 深度量化 神经网络
意法半导体（ST）发布了STM32Cube.AI version 7.2.0，这是微控制器厂商推出的首款支持超高效深度量化神经网络的人工智能(AI)开发工具。 STM32Cube.AI 将预先训练好的神经网络转换成STM32微控制器（MCU）可以运行的C语言代码，是充分利用嵌入式产品有限的内存容量和算力开发尖端人工智能解决方案的重要工具，将人工智能从云端下移到边缘设备，能够为应用带来巨大的优势，其中包括原生隐私保护、确定性实时响应、更高的可靠性和更低的功耗。边缘人工智能还有助于优化云计算使用率。
关键字：
意法半导体 STM32 AI开发工具 神经网络
机器学习神经网络进步使我们能够处理越来越大量储存资料。传统方法是将数据传输到算法设备，但是这种移动巨量数据（高达 1 PB）以供可能只有几十兆位元算法来进行处理真的有意义吗？因此，在靠近数据储存位置处理数据的想法引起了很多关注。本文研究了计算储存理论和实践，以及如何使用计算储存处理器 (CSP) 为许多计算密集型任务提供硬件加速和更高性能，而不会给主机处理器带来大量负担。数据集崛起近年来，神经网络算法在汽车、工业、安全和消费等应用中使用显著增加。基于边缘物联网传感器通常只处理少量数据，因此所使用算法占用很
关键字：
机器学习 神经网络 数据集
什么是人脸识别？人脸识别是一种软件层面的算法，用于通过处理视频帧或数字图像来验证或识别一个人的身份，其中该人的脸是可见的。面部识别技术有几种不同的工作方法，但是他们通常会将图像中的面部特征与数据库中的面部特征进行比较。人脸识别处理的4个步骤特定的神经网络被训练用来检测人脸的标签，并将人脸与图像中的其他物体区分开来。标签是人类普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。人脸识别算法的工作流程任何人脸检测和识别系统或软件都绕不开人脸识别算法。业界将这些算法分为两种：几何方法侧重于区分特征简而言之就将
关键字：
人脸识别 算法 AI 机器学习 神经网络
2021年对于人工智能技术和产业，依旧是不平凡的一年。随着算力、数据、算法等要素逐渐齐备，先进的算法结构不断涌现，各个研究方向研究成果层出不穷，成熟的AI技术逐渐向代码库、平台和系统发展，实现产业和商业层面的落地应用，推动人工智能发展迈向新阶段。在新的一年即将到来之际，智源研究院采用案例征集、专家咨询等方法，向高校和科研机构专家学者征集2021年度人工智能动态、案例等内容，并通过向专业人士咨询的形式汇总观点及建议，形成2021-2022年度人工智能前沿报告（AI Frontiers Report）。报告专
关键字：
AI 机器学习 神经网络 算法
1 神经网络用于智能工厂和机器人的应用场景Imagination 关注应用人工智能（AI），特别是神经网络技术来应对智能工厂和机器人应用场景这一嵌入式系统新趋势。随着自动化程度的提高，对嵌入式系统的需求不断增加，过去微控制器（MCU）和基础处理器能够满足对嵌入式系统的需求，而现在整个世界正在发生变化。我们所处的世界正向着全自动化迈进，以实现更高的生产率和安全性，智能工厂、工业机器人、数字孪生等概念，以及软件定义环境，甚至“元宇宙”等来自科幻小说的概念，都变得越来越受关注。元宇宙环境
关键字：
202109 神经网络 智能工厂
1 神经网络的含义人工神经网络（Artificial Neural Network）是一种模仿人类头脑处理信息方式的数学模型。这种人工神经网络（简称NN）的基本单元是神经元（Neuron），各个神经元与其他神经元互相连结在一起，一个神经元会受到多个其他神经元状态的冲击，也会将冲击传递给其他神经元。我们把人类头脑里的神经元简化成一个圆圈，而以箭号来表示冲击的传递。这些神经元都位于层（Layer）中，最典型的神经网络模型包含三个部分：输入层（Input Layer）、隐藏层（Hidde
关键字：
202108 神经网络 空间对应
简介化学机械抛光 (CMP) 是当今集成电路 (IC) 制造工艺中的关键作业。由于设计极其紧凑，并且 缩小到最先进的工艺技术节点，CMP 后的平面性变化可能会对制造成功产生重大影响。为了减轻 CMP 工艺的负面影响，大多数 IC 制造商使用 CMP 建模来检测前道工序 (FEOL) 和 后道工序 (BEOL) 层中的潜在弱点，作为其可制造性设计 (DFM) 流程的一部分。CMP 弱点分 析旨在寻找设计中经过 CMP 后出现缺陷的概率高于平均值的区域。不同材料在 CMP 工艺 下会表现出不同的腐蚀速率，因此
关键字：
神经网络 CMP 轮廓建模
神经网络介绍
您好，目前还没有人创建词条神经网络!
欢迎您创建该词条，阐述对神经网络的理解，并与今后在此搜索神经网络的朋友们分享。
创建词条
关于我们 -
广告服务 -
企业会员服务 -
网站地图 -
联系我们 -
征稿 -
友情链接 -
手机EEPW
Copyright ©2000-2015 ELECTRONIC ENGINEERING & PRODUCT WORLD. All rights reserved.
《电子产品世界》杂志社 版权所有 北京东晓国际技术信息咨询有限公司
京ICP备12027778号-2 北京市公安局备案：1101082052 京公网安备11010802012473
京ICP备12027778号-2 北京市公安局备案：1101082052 京公网安备11010802012473