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在人類的知識領域中有龐大數量的分子有成為藥物的潛力,制藥公司和藥學家每年花費著無數的努力和金錢來探索這些可能的藥物,期待發現治愈疾病的新藥。科學家們常常...
在過去幾年里,AI大爆發,2015年至今更是發展迅猛。之所以飛速發展主要歸功于GPU的廣泛普及,它讓并行處理更快、更便宜、更強大。還有一個原因就是實際存...
卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,簡稱CNN)是一種深度學習算法,廣泛應用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領域...
本文將介紹以下三部分內容:第一:Kubeflow 的應用;第二:基于 Kubeflow 的開發;第三:Momenta 深度學習數據流。
對于圖像分類問題,Dense層可能是不夠的。但我們也可以另辟蹊徑!有完整的卷積神經網絡可供下載。我們可以切掉它們的最后一層softmax分類,并用下載的...
UC Berkeley大學的研究人員們利用深度姿態估計和深度學習技術
給定一段視頻,我們用基于視覺的動作估計器預測每一幀演員的動作qt。該動作預測器是建立在人類網格復原這一工作之上的(akanazawa.github.io...
近日,Salesforce發布了一項新的研究成果:decaNLP——一個可以同時處理機器翻譯、問答、摘要、文本分類、情感分析等十項自然語言任務的通用模型。
AI是計算機科學的分支領域,專注在創建擁有人類智能行為的系統或機器,其目標為模擬人類的各種認知功能,包含學習、推理、解決問題、感知、語言理解等等。AI涵...
MIMLab 將用增強數據集獲得的識別準確率和原始數據集獲得的準確率進行對比,發現對于常見疾病,其識別準確率提高了 20%。對于某些罕見疾病,準確率提高...
Perceptive Automata正在讓自動駕駛汽車實現像人類一樣的推理和判斷
聽起來很心動,但是開發自動駕駛汽車的公司是否真的會將此功能外包給第三方做,而不是在內部開發這種功能。安東尼告訴我們,制造自動駕駛汽車的公司有很多東西在他...
前面介紹的各種基本層,除了可以add進Sequential容器串聯之外,它們本身也是callable對象,被調用之后,返回的還是callable對象。所...
基于深度學習的工業缺陷檢測方法可以降低傳統人工質檢的成本, 提升檢測的準確性與效率, 因而在智能制造中扮演重要角色, 并逐漸成為計算機視覺領域新興的研究...
對象跟蹤問題一直是計算機視覺的熱點任務之一,簡單的可以分為單目標跟蹤與多目標跟蹤,最常見的目標跟蹤算法都是基于檢測的跟蹤算法,首先發現然后標記,好的跟蹤...
集成電路 | 基于深度學習和低頻通信陣列的無線面隔離裝置設計
近年來,我國建筑在規模和層次上都發展到了一個新的高度,同時建筑施工安全管理也越發受到人們重視。
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