卷积网络

作为记录物体信息的一种方式，三维模型图像具有许多特征，明显优于二维图像。然而在三维模型获取过程中，由于各种因素的干扰，如传感器误差、数据丢失等，三维模型可能会出现缺失、损坏或噪声等问题。这些问题会导致模型的不完整性和不准确性，进而影响到后续的应用和分析。三维模型的修复目前是计算机图形学领域的一个重要研究方向。传统的三维

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 | 萝卜皮低温电子断层扫描可捕获有关细胞和组织分子成分的大量结构信息。对于未经训练的人来说，冷冻电子断层照片看起来更像是沙子中的痕迹，而不是细胞的详细快照。虽然训练有素的专家可以很好地识别和标记断层图中的不同细

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

提到卷积神经网络大家可能并不陌生。它是深度学习（Deep Learning）的经典算法之一，自20世纪90年代以来，其在计算机视觉、自然语言处理领域不断取得惊人的结果。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）首次被用于文本识别演示是在1993年的贝尔实验室（AT&T B

字幕组双语原文： 【GCN】图卷积网络(GCN)入门详解 英语原文： Graph Convolutional Networks (GCN) 翻译： 听风1996 、 大表哥 在这篇文章中，我们将仔细研究一个名为