穹彻智能-上交大最新Nature子刊速递:解析深度学习驱动的视触觉动态重建方案
在人工智能与人机交互领域,如何实现更自然、更直观的用户界面一直是研究的热点。近日,上海交大的研究团队在Nature子刊上发表了一篇名为"Capturing forceful interaction with deformable objects using a deep learning-powered stretchable tactile array...
【2021 第五届“达观杯” 基于大规模预训练模型的风险事件标签识别】2 DPCNN、HAN、RCNN等传统深度学习方案
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基于深度学习的智能语音机器人交互系统设计方案
基于深度学习的智能语音机器人交互系统设计方案 一、系统引言和目标 随着人工智能技术的快速发展,智能语音机器人交互系统已成为机械工程领域的重要研究方向。特别是在机器人智能语音与语言处理子类别中,智能语音技术的应用与开发对于提升人机交互的效率和体验至关重要。本课题旨在设计一套基于深度学习的智能语音机器人交互系统,该系统能够准确理解用户的语音指令,...
【专栏】深度学习将继续推动自动驾驶技术的进步,提供更安全、便捷的出行方案
一、引言 随着人工智能技术的飞速发展,自动驾驶技术已经引起了全球范围内的广泛关注。作为自动驾驶技术的核心组成部分,图像识别技术对于车辆的环境感知、决策制定和路径规划等方面具有至关重要的作用。近年来,基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶车辆中的应用取得了显著成效,为自动驾驶技术的商业化落地提供了有力支持。本文将从三个方面深入探讨基于深度学习的...
人工智能知识图谱之信息抽取:基于Labelstudio的UIE半监督深度学习的智能标注方案(云端版),提效。
基于Label studio实现UIE信息抽取智能标注方案,提升标注效率!项目链接见文末人工标注的缺点主要有以下几点:产能低:人工标注需要大量的人力物力投入,且标注速度慢,产能低,无法满足大规模标注的需求。受限条件多:人工标注受到人力、物力、时间等条件的限制,无法适应所有的标注场景,尤其是一些复杂的标注任务。易受主观因素影响:人工标注受到人为因素的影响,如标注人员的专业素养、标注态度、主观判断等....
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ECCV18 | 谷歌普林斯顿提出首个端到端立体双目系统深度学习方案
本文是计算机视觉顶会ECCV 2018录取论文中备受关注的一篇,来自谷歌&普林斯顿大学的研究人员提出了第一个主动双目立体成像系统的深度学习解决方案,在诸多具有挑战性的场景中展示出最先进的结果。 深度传感器(Depth sensors)为许多难题提供了额外的3D信息,如非刚性重构(non-rigid reconstruction)、动作识别和参数跟踪,从而给计算机视觉带来了革新。虽然深度传....
送你一份机器/深度学习自学指南(附视频&速成方案)
回答这个问题,最先要考虑的问题是:你有多少时间? 准备用三个月入门,和想要一个月速成,肯定是截然不同的路径。当然我建议大家稳扎稳打,至少可以拿出五个月的时间来学好机器学习的基础知识。 基础很重要,知其所以然很重要。毕竟工具总在进步,每个月都会出现更好的深度学习技术,但基础知识是不变的。 如何用五个月时间入门?下面分三个部分,详细指南。(以及,如果你确实时间有限,最后还有一个速成指南) 五个月入门....
深度学习装机指南:我们为普通青年和土豪准备了两套方案
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 深度学习,始于装机。 研究深度学习该买一台什么样的电脑?我的笔记本能满足需求吗? 量子位请来小伙伴,为当前的深度学习网络训练提供了两套最新的装机方案。 第一套方案是预算为8000元的深度学习标准型台式机,这款台式机能够运行市面上几乎所有的大型游戏,完美全特效不掉帧,同时还可以顺便玩一下深度学习应用,例如奇特的风格融合。这套配置可以满足目前深度学习大...
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