神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 文章最新資訊

適用于手語采集與輸入的智能手套及翻譯系統(tǒng)

設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一款以ESP32-C3-WROOM-02為核心，基于物聯(lián)網(wǎng)、UDP協(xié)議、姿態(tài)傳感器和彎曲傳感器的適用于手語采集與輸入的智能手套及翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過在手套上綁定姿態(tài)傳感器MPU6050，配合彎曲傳感器動(dòng)態(tài)監(jiān)測手的運(yùn)動(dòng)和姿態(tài)，通過ESP32芯片采集傳感器數(shù)據(jù)并做初步處理，經(jīng)單片機(jī)上的Wi-Fi模塊通過 UDP 協(xié)議傳輸給云端采用 SVM 算法識別靜態(tài)手勢，此外，本設(shè)計(jì)還搭建了基于Python的Web應(yīng)用程序框架Streamlit實(shí)現(xiàn)在網(wǎng)頁上實(shí)時(shí)呈現(xiàn)處理結(jié)果和全平臺兼容，方便用戶使用。
關(guān)鍵字： 202308 手勢識別 ESP32 彎曲傳感器 SVM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

從NN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理解隱空間

1? ?復(fù)習(xí)：AIGC創(chuàng)作力來源——隱空間在2023 年1 月刊連載中，我們曾經(jīng)說明在AIGC領(lǐng)域里，最近幾個(gè)很紅的圖像模型，例如DALLE、Imagen 和Midjourney 等，它們都是基于一種機(jī)制：擴(kuò)散(Diffusion)。經(jīng)由模型訓(xùn)練，操作隱空間(Latent space) 的向量，加上隨機(jī)輸入中合成新的數(shù)據(jù)，呈現(xiàn)出令人驚奇的創(chuàng)作，推動(dòng)了AI 組合的創(chuàng)新或創(chuàng)作。這意味著，關(guān)于AI 的生成或創(chuàng)作，大多會涉及隱空間的操作。現(xiàn)在先從一個(gè)基本問題出發(fā)，這個(gè)問題是：為什么AI會創(chuàng)作
關(guān)鍵字： 202303 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 隱空間 AIGC

人工智能推動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開發(fā)熱潮

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎成了人工智能的代名詞，正在被應(yīng)用于各種領(lǐng)域，包括影像識別、語音識別、自然語言處理、自動(dòng)駕駛、訊號分析、大數(shù)據(jù)分析和游戲。這是一個(gè)瞬息萬變的世界，每年都有新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被更新，大量的開放原始碼到處流傳，專用人工智能芯片開發(fā)企業(yè)更是如雨后春筍般涌現(xiàn)。因此全球研究人員正透過模仿人類大腦組織方式，積極開發(fā)類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，雖然一直有突破性的進(jìn)展，但是現(xiàn)階段的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還是缺乏實(shí)時(shí)變化的靈活性，以及難以快速適應(yīng)陌生的狀況，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)普及實(shí)用化的進(jìn)程還是相當(dāng)遙遠(yuǎn)。根據(jù)不同應(yīng)用開發(fā)出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型神經(jīng)
關(guān)鍵字：人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

米爾入門級i.MX6UL開發(fā)板的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架ncnn移植與測試

嵌入式Linux入門級板卡的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架ncnn移植與測試-米爾i.MX6UL開發(fā)板
關(guān)鍵字：米爾 i.MX6UL 開發(fā)板 ncnn移植嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

意法半導(dǎo)體STM32Cube.AI開發(fā)工具增加深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持

意法半導(dǎo)體（ST）發(fā)布了STM32Cube.AI version 7.2.0，這是微控制器廠商推出的首款支持超高效深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能(AI)開發(fā)工具。 STM32Cube.AI 將預(yù)先訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換成STM32微控制器（MCU）可以運(yùn)行的C語言代碼，是充分利用嵌入式產(chǎn)品有限的內(nèi)存容量和算力開發(fā)尖端人工智能解決方案的重要工具，將人工智能從云端下移到邊緣設(shè)備，能夠?yàn)閼?yīng)用帶來巨大的優(yōu)勢，其中包括原生隱私保護(hù)、確定性實(shí)時(shí)響應(yīng)、更高的可靠性和更低的功耗。邊緣人工智能還有助于優(yōu)化云計(jì)算使用率。
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意法半導(dǎo)體STM32Cube.AI 開發(fā)工具增加深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持

意法半導(dǎo)體（ST）發(fā)布了STM32Cube.AI version 7.2.0，這是微控制器廠商推出的首款支持超高效深度量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能(AI)開發(fā)工具。 STM32Cube.AI 將預(yù)先訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換成STM32微控制器（MCU）可以運(yùn)行的C語言代碼，是充分利用嵌入式產(chǎn)品有限的內(nèi)存容量和算力開發(fā)尖端人工智能解決方案的重要工具，將人工智能從云端下移到邊緣設(shè)備，能夠?yàn)閼?yīng)用帶來巨大的優(yōu)勢，其中包括原生隱私保護(hù)、確定性實(shí)時(shí)響應(yīng)、更高的可靠性和更低的功耗。邊緣人工智能還有助于優(yōu)化云計(jì)算使用率。
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移動(dòng)算法而非巨量數(shù)據(jù)

機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)步使我們能夠處理越來越大量儲存資料。傳統(tǒng)方法是將數(shù)據(jù)傳輸?shù)剿惴ㄔO(shè)備，但是這種移動(dòng)巨量數(shù)據(jù)（高達(dá) 1 PB）以供可能只有幾十兆位元算法來進(jìn)行處理真的有意義嗎？因此，在靠近數(shù)據(jù)儲存位置處理數(shù)據(jù)的想法引起了很多關(guān)注。本文研究了計(jì)算儲存理論和實(shí)踐，以及如何使用計(jì)算儲存處理器 (CSP) 為許多計(jì)算密集型任務(wù)提供硬件加速和更高性能，而不會給主機(jī)處理器帶來大量負(fù)擔(dān)。數(shù)據(jù)集崛起近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在汽車、工業(yè)、安全和消費(fèi)等應(yīng)用中使用顯著增加。基于邊緣物聯(lián)網(wǎng)傳感器通常只處理少量數(shù)據(jù)，因此所使用算法占用很
關(guān)鍵字： ?機(jī)器學(xué)習(xí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)集

人臉識別的工作原理是什么？

什么是人臉識別？人臉識別是一種軟件層面的算法，用于通過處理視頻幀或數(shù)字圖像來驗(yàn)證或識別一個(gè)人的身份，其中該人的臉是可見的。面部識別技術(shù)有幾種不同的工作方法，但是他們通常會將圖像中的面部特征與數(shù)據(jù)庫中的面部特征進(jìn)行比較。人臉識別處理的4個(gè)步驟特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被訓(xùn)練用來檢測人臉的標(biāo)簽，并將人臉與圖像中的其他物體區(qū)分開來。標(biāo)簽是人類普遍的五官等面部特征，比如：眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等。人臉識別算法的工作流程任何人臉檢測和識別系統(tǒng)或軟件都繞不開人臉識別算法。業(yè)界將這些算法分為兩種：幾何方法側(cè)重于區(qū)分特征簡而言之就將
關(guān)鍵字：人臉識別算法 AI 機(jī)器學(xué)習(xí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2021年智源人工智能前沿報(bào)告（AI Frontiers Report）發(fā)布

2021年對于人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)，依舊是不平凡的一年。隨著算力、數(shù)據(jù)、算法等要素逐漸齊備，先進(jìn)的算法結(jié)構(gòu)不斷涌現(xiàn)，各個(gè)研究方向研究成果層出不窮，成熟的AI技術(shù)逐漸向代碼庫、平臺和系統(tǒng)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)和商業(yè)層面的落地應(yīng)用，推動(dòng)人工智能發(fā)展邁向新階段。在新的一年即將到來之際，智源研究院采用案例征集、專家咨詢等方法，向高校和科研機(jī)構(gòu)專家學(xué)者征集2021年度人工智能動(dòng)態(tài)、案例等內(nèi)容，并通過向?qū)I(yè)人士咨詢的形式匯總觀點(diǎn)及建議，形成2021-2022年度人工智能前沿報(bào)告（AI Frontiers Report）。報(bào)告專
關(guān)鍵字： AI 機(jī)器學(xué)習(xí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于智能工廠和機(jī)器人的機(jī)會與挑戰(zhàn)

1? ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于智能工廠和機(jī)器人的應(yīng)用場景Imagination 關(guān)注應(yīng)用人工智能（AI），特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來應(yīng)對智能工廠和機(jī)器人應(yīng)用場景這一嵌入式系統(tǒng)新趨勢。隨著自動(dòng)化程度的提高，對嵌入式系統(tǒng)的需求不斷增加，過去微控制器（MCU）和基礎(chǔ)處理器能夠滿足對嵌入式系統(tǒng)的需求，而現(xiàn)在整個(gè)世界正在發(fā)生變化。我們所處的世界正向著全自動(dòng)化邁進(jìn)，以實(shí)現(xiàn)更高的生產(chǎn)率和安全性，智能工廠、工業(yè)機(jī)器人、數(shù)字孿生等概念，以及軟件定義環(huán)境，甚至“元宇宙”等來自科幻小說的概念，都變得越來越受關(guān)注。元宇宙環(huán)境
關(guān)鍵字： 202109 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能工廠

AI講座：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空間對應(yīng)

1? ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的含義人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network）是一種模仿人類頭腦處理信息方式的數(shù)學(xué)模型。這種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡稱NN）的基本單元是神經(jīng)元（Neuron），各個(gè)神經(jīng)元與其他神經(jīng)元互相連結(jié)在一起，一個(gè)神經(jīng)元會受到多個(gè)其他神經(jīng)元狀態(tài)的沖擊，也會將沖擊傳遞給其他神經(jīng)元。我們把人類頭腦里的神經(jīng)元簡化成一個(gè)圓圈，而以箭號來表示沖擊的傳遞。這些神經(jīng)元都位于層（Layer）中，最典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包含三個(gè)部分：輸入層（Input Layer）、隱藏層（Hidde
關(guān)鍵字： 202108 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 空間對應(yīng)

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行 CMP 氧化物沉積表面輪廓建模

簡介化學(xué)機(jī)械拋光 (CMP) 是當(dāng)今集成電路 (IC) 制造工藝中的關(guān)鍵作業(yè)。由于設(shè)計(jì)極其緊湊，并且縮小到最先進(jìn)的工藝技術(shù)節(jié)點(diǎn)，CMP 后的平面性變化可能會對制造成功產(chǎn)生重大影響。為了減輕 CMP 工藝的負(fù)面影響，大多數(shù) IC 制造商使用 CMP 建模來檢測前道工序 (FEOL) 和后道工序 (BEOL) 層中的潛在弱點(diǎn)，作為其可制造性設(shè)計(jì) (DFM) 流程的一部分。CMP 弱點(diǎn)分析旨在尋找設(shè)計(jì)中經(jīng)過 CMP 后出現(xiàn)缺陷的概率高于平均值的區(qū)域。不同材料在 CMP 工藝下會表現(xiàn)出不同的腐蝕速率，因此
關(guān)鍵字：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CMP 輪廓建模

現(xiàn)實(shí)版黑客帝國！AI能給氣味編程了，想要啥味要啥味

就像從色彩中提煉出“三原色”，具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖形是將氣味關(guān)系定量建模的一種合適的方法，在這方面，氣味可以被標(biāo)記為多個(gè)分類標(biāo)簽，研究人員稱之為“氣味嵌入”。智東西8月17日報(bào)道，想象一下，有一天電子產(chǎn)品可以模擬人的大腦識別并區(qū)分氣味，隨時(shí)提醒你周圍的氣味異常助你及時(shí)了解情況；或是在看電影的時(shí)候精確地對應(yīng)屏幕中的畫面聞到相應(yīng)的味道；甚至可以通過平板電腦上配備的氣味按鍵，幫助盲人通過氣味挑選菜品，這種感覺想想都覺得既方便又美妙。圖像和聲音的網(wǎng)絡(luò)化傳輸多數(shù)人已經(jīng)司空見慣，而氣味是不是也可以進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)化識別傳輸呢？但
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特斯拉開發(fā)Dojo神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練計(jì)算機(jī) 幫實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)駕駛目標(biāo)

8月16日消息，特斯拉CEO馬斯克日前在社交網(wǎng)絡(luò)上表示，公司正在開發(fā)一種稱為Dojo的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練計(jì)算機(jī)，以處理大量的視頻數(shù)據(jù)。馬斯克稱，Dojo就像是一頭真正的性能野獸。馬斯克進(jìn)而表示，如果網(wǎng)友覺得這些聽起來很有趣，歡迎考慮加入特斯拉的AI或計(jì)算機(jī)/芯片團(tuán)隊(duì)。馬斯克此前曾提到過Dojo項(xiàng)目，這次再提，可能是為了吸引人才。在去年的自動(dòng)駕駛開放日（“Autonomy Day”）上，馬斯克曾表示，Dojo目標(biāo)是能夠接收大量數(shù)據(jù)并在視頻級別進(jìn)行培訓(xùn)，并使用Dojo程序或Dojo計(jì)算機(jī)對大量視頻進(jìn)行無監(jiān)督的大規(guī)
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73歲Hinton老爺子構(gòu)思下一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：屬于無監(jiān)督對比學(xué)習(xí)

在近期舉行的第 43 屆國際信息檢索年會 (ACM SIGIR2020) 上，Geoffrey Hinton 做了主題為《The Next Generation of Neural Networks》的報(bào)告。Geoffrey Hinton 是谷歌副總裁、工程研究員，也是 Vector Institute 的首席科學(xué)顧問、多倫多大學(xué) Emeritus 榮譽(yù)教授。2018 年，他與 Yoshua Bengio、Yann LeCun 因?qū)ι疃葘W(xué)習(xí)領(lǐng)域做出的巨大貢獻(xiàn)而共同獲得圖靈獎(jiǎng)。自 20 世紀(jì) 80 年代開始
關(guān)鍵字： Hinton 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 對比學(xué)習(xí)