计算机视觉技术必须完成什么基本任务
算机视觉识别这一人工智能基础应用技术部分已达商业化应用水平.被用于身份识别.医学辅助诊断.自动驾驶等场景.一般来讲.计算机视觉主要分为图像分类.目标检测.目标跟踪和图像分割四大基本任务.图像分类是指为

人工智能让深度学习突破算力的限制
研究已经发现.灵长类生物大脑中的神经元越多.平均下来每个神经元与其他神经元的连接就越少(来自Herculano-Houzel等人的研究.2010).这与我们设计深度神经网络的方式恰恰相反.深度神经网络更倾向于将每一层中的

人工智能芯片的DNA
(本文由新思科技供稿.电子发烧友平台发布)过去十年间.几项技术的进步使人工智能 (AI)成为最令人振奋的技术之一.2012年.Geoffrey Everest Hinton在Imagenet挑战赛中展示了他的广义反向传播神经网络算法.该算

机器视觉技术原理解析
简介机器视觉是一项综合技术.包括图像处理.机械工程技术.控制.电光源照明.光学成像.传感器.模拟与数字视频技术.计算机软硬件技术(图像增强和分析算法.图像卡. I/O卡等).一个典型的机器视觉应用系统包括

关于人工智能的机器学习一些知识
新兴技术风靡全球.他们释放的创新.机遇和威胁与众不同.随着它们的增长.对这些领域的专家的需求也在增长.根据最新行业报告的调查结果.机器学习.人工智能和数据科学等新兴技术的工作在新兴工作中名列前茅.机器

人工智能不是自动化 两者是有区别的
麦肯锡全球研究院(MGI)最近的一项研究显示.到2030年.自动化的应用将导致近8亿人失业.尽管这只是最糟糕的情况.但毫无疑问.技术的确会在很多方面取代人类.但未来会是什么样呢?常有人说.机器或者机器人将取代