基于神经网络

在当今 科技 发展迅速的时代，人机协作已经成为一个重要的研究话题。随着人工智能技术的不断进步，人机协作的应用范围也越来越广泛，其在智能交通、智能家居和智能机器人等领域已经得到了广泛的应用。在实际应用中，人机协作的意图识别是一个关键问题。要实现高效的人机协作，机器需要准确地理解人类用户的意图，以

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

数字全息技术是一种基于干涉和衍射的物体波的记录和回放技术。然而，由于光学干扰容易受到环境的影响，记录过程总是受到许多因素的影响。计算机生成全息（CGH）技术是一种通过编码相干光波前的强度或相位来获得自定义光场分布的光场调制技术。对于仅相位计算全息，可以实现显示的图像，而不受孪生图像的干扰。空间光调制器（SLM）技术及超

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

近年来， 互联网 及其相关技术促进了计算机、网络和通信的整合，数据处理总量越来越大，各产业的信息化程度越来越高，社会的数据化趋势越来越明显。面对海量数据，决策者很难直接从中提取有价值的知识，这导致对数据分析工具的强烈需求。 数据挖掘是信息技术自然演进产生的高级数据分析工具。数据挖掘是从庞

互联网 数据量呈爆炸式增长，数据对社会生产和生活的影响越来越大，数据挖掘技术的应用也越来越广泛。数据挖掘过程是一个反复多次的人机交互过程，它包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评估模型等。主要的数据挖掘算法包括关联分析、序列模式挖掘、分类算法及聚类算法等。 据了解，WIMI微美全息

（图片来源：网络） 近日，日本NTT的子公司NTT Research和康奈尔大学联合宣布，双方科学家在相干量子计算（CIM）的基础上，联合研发出了一种算法， 该算法将深度神经网络训练应用于可控物理系统，并在三种非常规硬件上进行了展示。 该团队在期刊Nature（自然）上发表了一篇题为《Deep

人工智能三要素：算法、算力、数据，持续更进一步，让AI的边界不断拓展。AI工业大生产时代到来，深度学习越来越肩负着人工智能技术突破与行业落地的重任。5月20日,“WAVE SUMMIT 2020”深度学习开发者峰会在线召开，作为中国深度学习技术极客的年度盛宴，该峰会由深度学习技术及应用国家工程实验室与百度联合主办，而百

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