-
Glow神经网络编译器首次应用于MCU，面向边缘端机器学习
2020年8月5日，恩智浦半导体NXP Semiconductors N.V.（纳斯达克代码：NXPI）今日发布了eIQ机器学习（ML）软件对Glow神经网络（NN）编译器的支持功能，针对恩智浦的i
-
科学家们致力于利用神经网络改变神经成像研究
佐治亚州立大学的研究人员与麻省理工学院(MIT)和麻省总医院(MGH)的同事们通过推进获得了美国国立卫生研究院脑研究的 250万美元赠款创新性神经技术(BRAIN) 研究计划，旨在彻底改变科学家对人脑
-
害怕还是欢迎？五大维度深度解析人工智能革命
宾夕法尼亚、MALVERN — 2016 年 3 月 4 日 — 日前，Vishay Intertechnology， Inc.（NYSE 股市代号：VSH）宣布，将
-
谷歌用人工智能模拟人脑压缩图片 效果超JPEG
北京时间8月24日晚间消息，谷歌正在研发一项新技术，利用神经网络模拟人脑的工作方式去压缩图片。这项技术能在确保图片质量的同时，大大降低图片文件的体积。 这项新技术意义非凡。对于
-
基于模糊行为和神经网络的机器人视觉伺服控制方案
提出一种新的机器人视觉伺服控制方法，该方法参照人的抓取动作，首先根据物体在图像中的位置信息，利用模糊逻辑将机器人的手爪移动到物体附近，然后再根据物体当前图像和参考图像之差，利用局部神经网络对
-
人工智能又有进步：谷歌AI能识别潦草涂鸦
谷歌创建的人工智能实验室最近发布了一项新的AI Web服务，名为“Quick，，Draw！”（快点，画画吧），非常有趣，可以在人类绘画时进行实时思考及识别，并且拥有学
-
重大进展！全球首个人工智能光电子神经网络问世
神经网络正在以席卷之势占领计算世界。研究人员使用它们来创建机器，让机器学习大量的此前是人类特有的技能：对象识别，面部识别，自然语言处理，机器翻译等。所有这些技能，以及更多更多的技能，现在正成
-
英特尔试图用Nervana芯片挑战英伟达GPU
【编者按】英特尔正在发力人工智能技术，试图在这一领域挑战领先者英伟达。近期收购的Nervana Systems将是英特尔开拓人工智能市场的先锋。 英特尔已公布了关于人工智能的计划
-
分析机器人避障技术：从传感器到算法原理
避障是指移动机器人在行走过程中，通过传感器感知到在其规划路线上存在静态或动态障碍物时，按照 一定的算法实时更新路径，绕过障碍物，最后达到目标点。从原理上来讲，没有哪个传感器是完美的，比方说机器人面前是
-
Nuance Dragon Drive车载语音识别配备普通话及粤语用户界面
Nuance通讯公司10月25日宣布，其Dragon Drive（声龙驾驶）互联汽车语音技术现已配备中文普通话及粤语高级对话型用户界面，并为宝马集团中国的车载信息娱乐系统提供技术支持。宝马集团采
-
人工智能全新突破：神经网络可自主识别图片中的对象
据外媒报道，利用神经生物学方法，芬兰计算机科学家正在人工智能研究的过程中取得新突破：深度学习神经网络可以自主识别出图片中的对象，准确率达到了75%。 人脑非常奇妙。在几
-
盘点：2016机器人领域十大前沿技术突破
回顾2016年，5G无疑是通信行业最受关注的领域。历经了3G、4G的发展，通信业面对5G更加从容。虽然距离5G正式商用（2020年）还有四年，但整个产业链已经充分调动起来，技术创新、产品研发、试
-
韩国一研究团队开发出一款新型深度学习皮肤传感器
前段时间，由韩国科学技术院计算机科学系的Sungho Jo教授与首尔国立大学的Seunghwan Ko教授领导的一研究团队正式开发出了一款新型基于深度学习的单股电子皮肤传感器。该传感器戴在手腕上便可监测和译码佩戴者5跟手指的复杂动作。
-
麻省理工提出一种新型深度光学神经网络系统
尽管科学家和研究者一直在探索新型的计算形式，但目前电子计算仍然是绝对的主流。随着以深度学习为代表的人工智能技术的兴起，人们也开始关注如何开发出能更有效、更高速地执行神经网络运
-
人工智能预测能力超级棒：神经网络学习算法助力罪案预警
“还有 30 秒。”汤姆·克鲁斯扮演的未来警察跳下直升机后，耳边响起同事的最后一次提醒。 此刻，一位男子在卧室里拿
-
解读多层神经网络反向传播原理
最简单的神经网络，仅由一个“神经元”构成，所谓神经网络就是将许多个单一“神经元”联结在一起，这样，一个“神经元”的输出
-
人工智能之神经网络新思路：OpenAI用线性非线性问题
神经网络通常由一个线性层和非线性函数（比如 tanh 和修正线性单元 ReLU）堆栈而成。如果没有非线性，理论上一连串的线性层和单一的线性层在数学上是等价的。因此浮点运算是非线性的，并足
-
TensorFlow、MXNet、CNTK、Theano四个框架对比分析
本文通过五个任务分别测试了 MLP、CNN 和 RNN 模型，机器之心不仅对该试验进行了介绍，同时还使用 Keras（TensorFlow 后端）在 MNIST 数据集上试运行了 CNN。
-
一文看懂神经网络之Epoch、Batch Size和迭代
是不是还在纠结网上的各类技术代名词，是不是都觉得十分的相似，为了理解这些术语有什么不同，你需要了解一些关于机器学习的术语，比如梯度下降，以帮助你理解。 梯度下降 这是
-
深度神经网络（DNN）=人类大脑皮层结构？
深度学习和神经科学这两个学科现在都很大，我们在学习的过程中总是难以正确解读深度学习和神经科学之间的联系。 神经元 在深度学习领域，神经元是最底层的单元，如果用感知机的
