卷积神经网络

公众号/  ScienceAI（ID：Philosophyai） 编辑 | 萝卜皮 现代扫描探针技术，例如扫描隧道显微镜，可以获取编码量子物质基础物理的大量 数据 。 斯图加特大学（Universität Stuttgart）的研究人员展示了如何使用卷

近年来，随着人工智能技术的不断发展和应用，图像分类技术在多个领域得到了广泛应用。并且伴随着深度学习的兴起，卷积神经网络（CNN）已经成为了处理图像分类任务的主流模型。CNN通过自动从图像中提取特征来识别图像，并使用softmax函数进行分类。然而，由于softmax函数的限制，传统CNN模型在图像分类方面存在一些不足。

随着大数据时代的到来与崛起，人们开始愈加关注隐私安全和生命安全，当人们处于公共场所时，人们希望可以获得足够的安全保障，针对人身安全和隐私安全的要求刺激了生物识别技术的发展。生物识别，具体是指通过人工建模、大数据训练等方法训练计算机，使得计算机可以获取与人类相似甚至更好的识别能力。在生物识别领域中，人脸识别由于其生理特征

人工智能是近年来发展最快的技术领域之一，在广泛的行业和领域都有应用。开发强大的人工智能系统的关键挑战之一是创建能够实时、高精度执行复杂模式识别任务的计算系统。为了应对这一挑战，许多研究人员和公司都转向了卷积神经网络(CNN)，它在实现这些目标方面表现出了巨大的前景。然而，传统的神经网络在功率和效率方面仍然有限，并且通常

随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展，图像三维重建算法在三维建模、机器人视觉、医学图像处理等领域得到了广泛的应用。据了解，微美全息(NASDAQ:WIMI)开发了基于深度卷积神经网络的图像三维重建算法系统，其是通过卷积神经网络提取输入图像的特征，再通过全连接层生成三维模型的参数，最终将这些参数输入到三维模型中进行重建

公众号/  ScienceAI（ID：Philosophyai） 编辑 | 萝卜皮量子计算关键依赖于有效表征量子硬件输出的量子态的能力。当增加系统规模时，通过直接测量和经典计算的相关性来探测这些状态的传统方法在计算上变得昂贵。通过结合酉算子、测量和前馈来识别量子态的特定特征的量子神

本文提及的项目是基于腾讯多媒体实验室与北大深圳研究生院李革教授团队的高校联合项目，并通过文章简要回顾了目前学术界和工业界视频质量评估方向的发展状况。腾讯有多个视频业务线，点播视频有腾讯视频、企鹅影视，短视频有微视、K歌，直播类有Now直播、企鹅电竞，实时传输类有QQ和微信的音视频通话、无线投屏和腾讯会议等。用户对不同的

自动驾驶、智能医疗保健和自助零售这些领域直到最近还被认为是不可能实现的，而计算机视觉已经帮助我们达到了这些事情。如今，拥有自动驾驶汽车或自动杂货店的梦想听起来不再那么遥不可及了。事实上，我们每天都在使用计算机视觉——当我们用面部解锁手机或在社交媒体上发照片前使用自动修图。卷积神经网络可能是这一巨大成功背后最关键的构建模

本文首发自 easyAI - 人工智能知识库卷积神经网络 – CNN 最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。CNN 有2大特点：能够有效的将大数据量的图片降维成小数据量能够有效的保留图片特征，符合图片处理的原则目前 CNN 已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。CNN

腾讯优图实验室联合广东省肺癌研究所吴一龙教授/钟文昭教授团队，与清华大学以及国内多家中心呼吸科/放射科团队等共同开发了基于卷积神经网络算法的肺结节诊断模型，近日，该初步研究成果已被全球癌症领域知名医学期刊《肿瘤学家》（《The Oncologist》）收录并全文发表。 随着低剂量螺旋CT（LDCT）的普及，检出