提出一種新的機(jī)器人視覺伺服控制方法,該方法參照人的抓取動(dòng)作,首先根據(jù)物體在圖像中的位置信息,利用模糊邏輯將機(jī)器人的手爪移動(dòng)到物體附近,然后再根據(jù)物體當(dāng)前圖像和參考圖像之差,利用局部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)
谷歌創(chuàng)建的人工智能實(shí)驗(yàn)室最近發(fā)布了一項(xiàng)新的AI Web服務(wù),名為“Quick,,Draw!”(快點(diǎn),畫畫吧),非常有趣,可以在人類繪畫時(shí)進(jìn)行實(shí)時(shí)思考及識(shí)別,并且擁有學(xué)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在以席卷之勢(shì)占領(lǐng)計(jì)算世界。研究人員使用它們來(lái)創(chuàng)建機(jī)器,讓機(jī)器學(xué)習(xí)大量的此前是人類特有的技能:對(duì)象識(shí)別,面部識(shí)別,自然語(yǔ)言處理,機(jī)器翻譯等。所有這些技能,以及更多更多的技能,現(xiàn)在正成
【編者按】英特爾正在發(fā)力人工智能技術(shù),試圖在這一領(lǐng)域挑戰(zhàn)領(lǐng)先者英偉達(dá)。近期收購(gòu)的Nervana Systems將是英特爾開拓人工智能市場(chǎng)的先鋒。 英特爾已公布了關(guān)于人工智能的計(jì)劃
避障是指移動(dòng)機(jī)器人在行走過程中,通過傳感器感知到在其規(guī)劃路線上存在靜態(tài)或動(dòng)態(tài)障礙物時(shí),按照 一定的算法實(shí)時(shí)更新路徑,繞過障礙物,最后達(dá)到目標(biāo)點(diǎn)。從原理上來(lái)講,沒有哪個(gè)傳感器是完美的,比方說(shuō)機(jī)器人面前是
Nuance通訊公司10月25日宣布,其Dragon Drive(聲龍駕駛)互聯(lián)汽車語(yǔ)音技術(shù)現(xiàn)已配備中文普通話及粵語(yǔ)高級(jí)對(duì)話型用戶界面,并為寶馬集團(tuán)中國(guó)的車載信息娛樂系統(tǒng)提供技術(shù)支持。寶馬集團(tuán)采
據(jù)外媒報(bào)道,利用神經(jīng)生物學(xué)方法,芬蘭計(jì)算機(jī)科學(xué)家正在人工智能研究的過程中取得新突破:深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自主識(shí)別出圖片中的對(duì)象,準(zhǔn)確率達(dá)到了75%。 人腦非常奇妙。在幾
回顧2016年,5G無(wú)疑是通信行業(yè)最受關(guān)注的領(lǐng)域。歷經(jīng)了3G、4G的發(fā)展,通信業(yè)面對(duì)5G更加從容。雖然距離5G正式商用(2020年)還有四年,但整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈已經(jīng)充分調(diào)動(dòng)起來(lái),技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品研發(fā)、試
前段時(shí)間,由韓國(guó)科學(xué)技術(shù)院計(jì)算機(jī)科學(xué)系的Sungho Jo教授與首爾國(guó)立大學(xué)的Seunghwan Ko教授領(lǐng)導(dǎo)的一研究團(tuán)隊(duì)正式開發(fā)出了一款新型基于深度學(xué)習(xí)的單股電子皮膚傳感器。該傳感器戴在手腕上便可監(jiān)測(cè)和譯碼佩戴者5跟手指的復(fù)雜動(dòng)作。
盡管科學(xué)家和研究者一直在探索新型的計(jì)算形式,但目前電子計(jì)算仍然是絕對(duì)的主流。隨著以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)的興起,人們也開始關(guān)注如何開發(fā)出能更有效、更高速地執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)
“還有 30 秒。”湯姆·克魯斯扮演的未來(lái)警察跳下直升機(jī)后,耳邊響起同事的最后一次提醒。 此刻,一位男子在臥室里拿
最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),僅由一個(gè)“神經(jīng)元”構(gòu)成,所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是將許多個(gè)單一“神經(jīng)元”聯(lián)結(jié)在一起,這樣,一個(gè)“神經(jīng)元”的輸出
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由一個(gè)線性層和非線性函數(shù)(比如 tanh 和修正線性單元 ReLU)堆棧而成。如果沒有非線性,理論上一連串的線性層和單一的線性層在數(shù)學(xué)上是等價(jià)的。因此浮點(diǎn)運(yùn)算是非線性的,并足
本文通過五個(gè)任務(wù)分別測(cè)試了 MLP、CNN 和 RNN 模型,機(jī)器之心不僅對(duì)該試驗(yàn)進(jìn)行了介紹,同時(shí)還使用 Keras(TensorFlow 后端)在 MNIST 數(shù)據(jù)集上試運(yùn)行了 CNN。
是不是還在糾結(jié)網(wǎng)上的各類技術(shù)代名詞,是不是都覺得十分的相似,為了理解這些術(shù)語(yǔ)有什么不同,你需要了解一些關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的術(shù)語(yǔ),比如梯度下降,以幫助你理解。 梯度下降 這是
深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)科學(xué)這兩個(gè)學(xué)科現(xiàn)在都很大,我們?cè)趯W(xué)習(xí)的過程中總是難以正確解讀深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)科學(xué)之間的聯(lián)系。 神經(jīng)元 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,神經(jīng)元是最底層的單元,如果用感知機(jī)的
本文作者列舉了搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)可能遇到的11個(gè)常見問題,包括預(yù)處理數(shù)據(jù)、正則化、學(xué)習(xí)率、激活函數(shù)、網(wǎng)絡(luò)權(quán)重設(shè)置等,并提供解決方法和原因解釋,是深度學(xué)習(xí)實(shí)踐的有用資料。
三星企業(yè)一向很少投資國(guó)外的產(chǎn)業(yè),我們知道的也就只有去年10月,三星曾對(duì)英國(guó)人工智能技術(shù)公司Graghcore投資3000萬(wàn)美元。現(xiàn)在三星的第二筆國(guó)外投資居然落在了國(guó)內(nèi)的深鑒科技公司。到底是什
AI技術(shù)應(yīng)用在游戲開發(fā)中并不算是一件新奇的事情了,AI技術(shù)的強(qiáng)大,我們無(wú)法去預(yù)估。在游戲領(lǐng)域 游戲開發(fā)者可能很快就會(huì)有一個(gè)新的工具,來(lái)加快游戲開發(fā)不同風(fēng)格的游戲了,那就是AI克隆技術(shù)。
一、關(guān)于51單片機(jī)和無(wú)線WIFI模塊的接線方面 RXD、TXD、GND和51單片機(jī)的TXD、RXD、GND接好,模塊其他引腳均為高電平,電源VCC是3.3V左右(兩節(jié)1.5v干電