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人臉識別、語音翻譯、無人駕駛...這些高科技都離不開深度神經網絡了！
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在如今的網絡時代，錯綜復雜的大數據和網絡環境，讓傳統信息處理理論、人工智能與人工神經網絡都面臨巨大的挑戰。近些年，深度學習逐漸走進人們的視線，通過深度學習解決若干問題的案例越來越多。一些傳統的圖像
2024-01-11 10:51:32
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2017全球無人駕駛汽車展
2017全球無人駕駛大會暨展覽會時間：2017年6月13-15日 地點：北京·國家會議中心大會主題：“無人駕駛、驅動未來” 權威組織機構指導單位：中華人民共和國工業和信息化部中國科學技術協會主辦單位
2017-02-22 19:57:21
人臉識別、語音翻譯、無人駕駛...這些高科技都離不開深度神經網絡了！
，如何用一個神經網絡，寫出一套機器學習算法，來自動識別未知的圖像。一個 4 層的神經網絡輸入層經過幾層算法得到輸出層 實現機器學習的方法有很多，近年被人們討論得多的方法就是深度學習。 深度學習是一種實現
2018-05-11 11:43:14
無人駕駛上的車輛傳感器
所提及的所有零件和技術均可在 Digi-Key 網站找到。始于 GPS所有無人駕駛車輛都在很大程度上依賴傳感器。 任何導引系統都需要的主要傳感器技術是位置識別。 當然，GPS 和地理定位技術均已嵌入
2017-04-28 17:11:01
無人駕駛與自動駕駛的差別性
的駕駛環境；而無人駕駛汽車的本質是一種全新的能夠自主導航的移動運輸類機器人，以人工智能取代了駕駛者，其外形設計、應用場合并不拘泥于現有的模式。目前，無人駕駛汽車研發多數以傳統車型作為實驗對象，但未
2017-09-28 16:50:52
無人駕駛導航平臺
`` 本帖最后由 hexiaoyan1111 于 2014-11-11 11:27 編輯
無人駕駛導航平臺作者：北京太速科技有限公司發達國家從20世紀70年代開始研究無人駕駛汽車,目前在可行性
2014-11-11 11:21:30
無人駕駛電子與安全
認為：“無人駕駛目前的兩種技術路線，傳統汽車廠商更趨向于通過技術的不斷積累，場景的不斷豐富，逐步從輔助駕駛過渡到半自動駕駛，進而最終實現無人駕駛;某些高科技公司則希望通過各種外部傳感器實時采集海量數據
2017-02-22 16:07:56
無人駕駛的發展難點及現階段技術手段
自動駕駛還需要較長的路要走ADAS、自動駕駛、無人駕駛、智能汽車等詞語風靡科技圈，如果哪個智能硬件團隊或科技公司無法與這些關鍵詞建立關聯，頗有被世界遺棄之感。但是，如果客觀的去分析，真正意義上的自動駕駛尚有較長的路要走。
2020-05-07 06:59:06
無人駕駛的未來正在改變
介紹了大規模實現無人駕駛汽車上路時所需克服的法律和社會障礙，包括與ADAS發展相關的更多技術要求和TI如何為這些要求提供解決方案等內容。雖然無人駕駛汽車的未來也許要等到下一個十年，但技術的發展與進步正時
2018-08-30 15:39:10
無人駕駛硬件之傳感器平臺
`無人駕駛系統是一個龐大而又復雜的系統工程，從物理結構上看，它分為硬件、操作系統、軟件、外設等幾個不同的部分。每一個部分的細分和辨別，甚至都是一個復雜的生態系統。硬件是這個系統工程的基礎，任何離開
2017-09-30 16:50:53
無人駕駛硬件系統主要包括哪些
本文是無人駕駛技術系列的第十篇，著重介紹無人駕駛硬件平臺設計。無人駕駛硬件系統是多種技術、多個模塊的集成，主要包括：傳感器平臺、計算平臺、以及控制平臺。本文將詳細介紹這三個平臺以及現有的解決方案
2021-09-09 08:16:33
深度神經網絡是什么
多層感知機 深度神經網絡in collaboration with Hsu Chung Chuan, Lin Min Htoo, and Quah Jia Yong. 與許忠傳，林敏濤和華佳勇合作
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神經網絡結構搜索有什么優勢？
近年來，深度學習的繁榮，尤其是神經網絡的發展，顛覆了傳統機器學習特征工程的時代，將人工智能的浪潮推到了歷史最高點。然而，盡管各種神經網絡模型層出不窮，但往往模型性能越高，對超參數的要求也越來越嚴格
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神經網絡解決方案讓自動駕駛成為現實
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AI知識科普 | 從無人相信到萬人追捧的神經網絡
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【PYNQ-Z2申請】基于PYNQ-Z2的神經網絡圖形識別
項目名稱：基于PYNQ-Z2的神經網絡圖形識別試用計劃：申請理由：本人為一名嵌入式軟件工程師，對FPGA有一段時間的接觸，基于FPGA設計過簡單的ASCI數字芯片。目前正好在學習基于python
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【PYNQ-Z2申請】基于PYNQ的神經網絡自動駕駛小車
項目名稱：基于PYNQ的神經網絡自動駕駛小車試用計劃：一、本人技術背景本人有四年以上的嵌入式開發和三年以上的機器視覺領域項目實踐經驗，在計算機視覺與FPGA數字圖像處理方面有較多的理論研究與項目實踐
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前言前面我們通過notebook，完成了在PYNQ-Z2開發板上編寫并運行python程序。我們的最終目的是基于神經網絡，完成手寫的數字識別。在這之前，有必要講一下神經網絡的基本概念和工作原理。何為
2019-03-03 22:10:19
【PYNQ-Z2試用體驗】基于PYNQ的神經網絡自動駕駛小車 - 項目規劃
這樣的常見平臺作為控制對象，基于FPGA硬件平臺與PYNQ軟件框架，由神經網絡賦予其自動駕駛的新技能。 二、主要功能自動駕駛小車兩個主要功能：自動控制行駛方向、交通標識識別。自動控制行駛方向的功能由小車
2019-03-02 23:10:52
【TL6748 DSP申請】基于DSP的無人駕駛和語音操作
申請理由： 我們團隊準備進行汽車的無人駕駛和語音智能系統開發，因為需要進行視頻和語音的高速處理，這里我們看中了TI的DSP。無人駕駛和語音操作是未來智能化的一個方向，這里正好正好利用廣州創龍的開發板
2015-09-10 11:08:15
【案例分享】ART神經網絡與SOM神經網絡
今天學習了兩個神經網絡，分別是自適應諧振（ART）神經網絡與自組織映射（SOM）神經網絡。整體感覺不是很難，只不過一些最基礎的概念容易理解不清。首先ART神經網絡是競爭學習的一個代表，競爭型學習
2019-07-21 04:30:00
【話題】無人駕駛汽車，真的要來了么？
無人駕駛技術中走得比較遠的的一個。已研制出實體產品，并且已經安全無故障地行駛48 萬公里。奔馳作為一家傳統的汽車廠商在很久之前就在自己的車型上配備了自動巡航功能，這也是最早自動駕駛技術的雛形，因此奔馳在
2016-06-24 14:28:03
一文讀懂語言識別技術原理1
）贊助了五年期限的語音理解研究項目，推動了語音識別的一次大發展。DARPA在整個科技的發展過程中扮演了非常重要的角色，它專門給高科技研究項目提供資金支持，包括無人機、衛星等等。在DARPA的支持下，IBM
2018-06-28 11:27:08
中國無人駕駛汽車市場將具有更大優勢
，其中還包括在美國社區內大量開展試點項目。 卡爾松稱：“高科技和其他行業的競爭日趨激烈，促使汽車行業在無人駕駛軟件和網絡安全方面的不懈努力加速發展。無法適應時代變化的汽車廠商將會很遺憾地落后于時代，或至少將面臨一個非常不同的產業。”
2016-06-13 14:55:19
人工神經網絡實現方法有哪些？
人工神經網絡(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經網絡的信息處理結構，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩，復雜的實際問題。那有哪些辦法能實現人工神經網絡呢？
2019-08-01 08:06:21
什么是深度學習？使用FPGA進行深度學習的好處？
) 來解決更復雜的問題，深度神經網絡是一種將這些問題多層連接起來的更深層網絡。這稱為深度學習。目前，深度學習被用于現實世界中的各種場景，例如圖像和語音識別、自然語言處理和異常檢測，并且在某些情況下，它
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介紹無人駕駛硬件平臺設計
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2021-09-09 07:37:47
從AlexNet到MobileNet，帶你入門深度神經網絡
摘要： 在2018年3月13日云棲社區，來自哈爾濱工業大學的沈俊楠分享了典型模式-深度神經網絡入門。本文詳細介紹了關于深度神經網絡的發展歷程，并詳細介紹了各個階段模型的結構及特點。哈爾濱工業大學的沈
2018-05-08 15:57:47
內幕！無人駕駛，一場重構汽車產業的革命
和大量汽車工程數據積累。在機械時代，這些技術優勢足以形成深厚的行業壁壘。而在目前的汽車技術變革中，所有的技術積累將轉化為數據優勢。 在無人駕駛中，深度學習技術是核心。汽車通過各種傳感器識別周圍環境
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卷積神經網絡如何使用
卷積神經網絡(CNN)究竟是什么，鑒于神經網絡在工程上經歷了曲折的歷史，您為什么還會在意它呢? 對于這些非常中肯的問題，我們似乎可以給出相對簡明的答案。
2019-07-17 07:21:50
卷積神經網絡模型發展及應用
神經網絡已經廣泛應用于圖像分類、目標檢測、語義分割以及自然語言處理等領域。首先分析了典型卷積神經網絡模型為提高其性能增加網絡深度以及寬度的模型結構，分析了采用注意力機制進一步提升模型性能的網絡結構，然后歸納
2022-08-02 10:39:39
卷積神經網絡簡介：什么是機器學習？
復雜數據中提取特征的強大工具。例如，這包括音頻信號或圖像中的復雜模式識別。本文討論了 CNN 相對于經典線性規劃的優勢。后續文章“訓練卷積神經網絡：什么是機器學習？——第2部分”將討論如何訓練CNN
2023-02-23 20:11:10
可分離卷積神經網絡在 Cortex-M 處理器上實現關鍵詞識別
卷積運算，從而發現這種關聯性。● 循環神經網絡 (RNN)RNN 在很多序列建模任務中都展現出了出色的性能，特別是在語音識別、語言建模和翻譯中。RNN 不僅能夠發現輸入信號之間的時域關系，還能使用“門控
2021-07-26 09:46:37
基于深度神經網絡的激光雷達物體識別系統
的激光雷達物體識別技術一直難以在嵌入式平臺上實時運行。經緯恒潤經過潛心研發，攻克了深度神經網絡在嵌入式平臺部署所面臨的算子定制與加速、量化策略、模型壓縮等難題，率先實現了高性能激光檢測神經網絡并成功地在嵌入式平臺（德州儀TI TDA4系列）上完成部署。系統功能目前該系統：?支持接入禾賽Pandar 40和
2021-12-21 07:59:18
基于BP神經網絡的手勢識別系統
摘 要：本文給出了采用ADXL335加速度傳感器來采集五個手指和手背的加速度三軸信息，并通過ZigBee無線網絡傳輸來提取手勢特征量，同時利用BP神經網絡算法進行誤差分析來實現手勢識別的設計方法
2018-11-13 16:04:45
基于帶NNIE神經網絡海思3559A方案邊緣計算主板開發及接口定義
(4GB/8GB可選) ，eMMC（8GB/16GB/32GB/64GB/128GB可選）-雙核NNIE@840MHz 神經網絡加速引擎-四核 DSP@700MHz，32K I-Cache /32K
2020-06-20 11:32:14
基于貝葉斯分類器和徑向基函數（RBF）網絡融合的人臉識別方法的設計方案
的識別率，利用這些識別率，采用下式計算第b個子分類器的權值：圖1人臉圖像的預處理圖2 RBF神經網絡的工作原理RBF神經網絡設計 RBF神經網絡的結構如圖2。徑向基函數的實質 [9
2009-10-23 10:03:57
基于賽靈思FPGA的卷積神經網絡實現設計
，看一下 FPGA 是否適用于解決大規模機器學習問題。卷積神經網絡是一種深度神經網絡 (DNN)，工程師最近開始將該技術用于各種識別任務。圖像識別、語音識別和自然語言處理是 CNN 比較常見的幾大應用。
2019-06-19 07:24:41
如何構建神經網絡？
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經網絡是一種基于現有數據創建預測的計算系統。如何構建神經網絡？神經網絡包括：輸入層：根據現有數據獲取輸入的層隱藏層：使用反向傳播優化輸入變量權重的層，以提高模型的預測能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數據輸出預測
2021-07-12 08:02:11
如何設計BP神經網絡圖像壓縮算法？
，并能在腦海中重現這些圖像信息，這不僅與人腦的海量信息存儲能力有關，還與人腦的信息處理能力，包括數據壓縮能力有關。在各種神經網絡中，多層前饋神經網絡具有很強的信息處理能力，由于其采用BP算法，因此也
2019-08-08 06:11:30
成熟的無人駕駛方案離不開激光雷達
面世了。無人駕駛汽車的未來之路高科技屬性的創新產品被市場接受的過程都要經過研發、小規模試驗、相關政策法規出臺、消費認可銷量爆發的過程。例如，作為汽車領域的重大創新應用，新能源汽車在中國從集中研發
2017-10-23 17:51:41
激光雷達-無人駕駛汽車的必爭之地
，企業研發活動以及人工智能和出行領域的風險投資都有所增長，這些都為新的出行解決方案提供了非常優越的發展條件，推動行業朝無人駕駛出行加速邁進。連羅蘭貝格合伙人康伯涵都表示：“無人駕駛技術勢必將成為汽車行業
2017-10-20 15:49:06
百度無人駕駛車北京完成路測
公里/小時。百度無人駕駛車的路測成功創造了三個“最”：路況最復雜，自動駕駛動作最全面，環境理解精度最高。據百度稱，此次實際路測路線是從位于北京中關村軟件園的百度大廈附近出發，駛入G7京新高速公路，經
2015-12-12 16:53:14
福特CEO曾揚言無人駕駛將會在2020年實現商用，你們同意嗎？
的特斯拉，近年來在道路標志、車輛行人、路況障礙、行車環境監控識別等方面均制定了一系列促進無人駕駛實踐及測試計劃。百度于去年9月的“2016百度世界大會”再次亮相無人車，并已獲得全球第15張無人車道
2017-02-07 14:58:38
離線語音識別和控制的工作原理及應用
學習、卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等技術。這些技術能夠在本地設備上實現高效運算，使得離線語音識別成為可能。
1.深度學習
深度學習在語音識別領域具有廣泛的應用。其中，循環
2023-11-07 18:01:32
粒子群優化模糊神經網絡在語音識別中的應用
一定的早熟收斂問題,引入一種自適應動態改變慣性因子的PSO算法,使算法具有較強的全局搜索能力.將此算法訓練的模糊神經網絡應用于語音識別中,結果表明,與BP算法相比,粒子群優化的模糊神經網絡具有較高
2010-05-06 09:05:35
谷歌欲在英國首推無人駕駛汽車
前兩天，百度已經在北京完成路測，如今國外又傳來谷歌無人駕駛汽車的消息。12月14日，谷歌在過去的兩年里，不斷與英國***進行多次會談，希望能在英國推廣無人駕駛汽車。谷歌認為，無人駕駛汽車技術可以讓
2015-12-14 14:07:13
輕量化神經網絡的相關資料下載
原文鏈接：【嵌入式AI部署&基礎網絡篇】輕量化神經網絡精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神經網絡模型被廣泛應用在圖像分類、物體檢測等機器
2021-12-14 07:35:25
非局部神經網絡，打造未來神經網絡基本組件
`將非局部計算作為獲取長時記憶的通用模塊，提高神經網絡性能在深度神經網絡中，獲取長時記憶（long-range dependency）至關重要。對于序列數據（例如語音、語言），遞歸運算
2018-11-12 14:52:50
基于BP神經網絡的2DPCA人臉識別算法
提出了基于BP 神經網絡的2DPCA 人臉識別算法。通過圖像預處理改善圖像質量，降低圖像維數，然后用2DPCA 進行特征提取，作為BP 神經網絡的輸入，用改進的BP 神經網絡作為分類
2010-01-18 12:27:14
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卷積神經網絡（CNN）在無人駕駛中應用的3D感知與物體檢測
無人駕駛的感知部分作為計算機視覺的領域范圍，也不可避免地成為CNN發揮作用的舞臺。本文是無人駕駛技術系列的第八篇，深入介紹CNN（卷積神經網絡）在無人駕駛3D感知與物體檢測中的應用。 CNN簡介
2017-11-16 12:53:4416166
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基于BP神經網絡的人臉識別方法
人臉識別是當前計算機智能模式識別領域的一個熱門的研究課題，在信息安全、訪問控制、金融支付、軍事等方面都有著重要的應用價值。人工神經網絡是模擬生物神經網絡進行信息處理的一種數學模型，誤差反向傳播（BP
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5探尋神經網絡的本質 分析神經網絡做機器翻譯和語音識別過程
使用新的解釋技術，來分析神經網絡做機器翻譯和語音識別的訓練過程,神經網絡語言處理工作原理有待破解。
2017-12-12 14:31:081566
1566英偉達無人駕駛Xavier處理器幫助應用程序使用深度學習神經網絡算法
該處理器可以幫助汽車在無人駕駛的應用程序使用深度學習神經網絡算法，用來處理汽車內外的傳感器數據、語言分析等內容。通過該處理器可以快速的協調傳感器并感知用戶的操作，同時幫助駕駛員排除周圍的危險和隱患。
2017-12-19 11:51:524299
4299三種典型的神經網絡以及深度學習中的正則化方法應用于無人駕駛
在前幾十年，神經網絡并沒有受到人們的重視，直到深度學習的出現，人們利用深度學習解決了不少實際問題（即一些落地性質的商業應用），神經網絡才成為學界和工業界關注的一個焦點。本文以盡可能直白，簡單的方式介紹深度學習中三種典型的神經網絡以及深度學習中的正則化方法。為后面在無人駕駛中的應用做鋪墊。
2018-06-03 09:27:039321
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如何使用深度神經網絡實現實時人臉識別
變差。與此同時，現有大多數方法無法實時（在線）完成人臉識別任務，這也限制了人臉識別技術的應用。為此，該文以深度神經網絡為框架，使用大規模人臉庫構造了一種新型實用的多層網絡應用于大規模的人臉識別任務中并提出了
2019-12-04 16:57:007
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2020-05-18 08:00:000
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研究領域：深度學習．深度學習以神經網絡為主要模型
2022-07-19 14:21:080
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在過去的幾年中，神經網絡的興起與應用成功推動了模式識別和數據挖掘的研究。許多曾經嚴重依賴于手工提取特征的機器學習任務（如目標檢測、機器翻譯和語音識別），如今都已被各種端到端的深度學習范式（例如卷積
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什么是神經網絡？什么是卷積神經網絡？
在介紹卷積神經網絡之前，我們先回顧一下神經網絡的基本知識。就目前而言，神經網絡是深度學習算法的核心，我們所熟知的很多深度學習算法的背后其實都是神經網絡。
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卷積神經網絡如何識別圖像
卷積神經網絡如何識別圖像? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）由于其出色的圖像識別能力而成為深度學習的重要組成部分。CNN是一種深度神經網絡，其結構
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1284卷積神經網絡的介紹 什么是卷積神經網絡算法
卷積神經網絡的介紹 什么是卷積神經網絡算法 卷積神經網絡涉及的關鍵技術 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種用于圖像分類、物體識別、語音識別等領域
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卷積神經網絡算法的優缺點 卷積神經網絡是一種廣泛應用于圖像、語音等領域的深度學習算法。在過去幾年里，CNN的研究和應用有了飛速的發展，取得了許多重要的成果，如在圖像分類、目標識別、人臉識別、自然語言
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5473卷積神經網絡和深度神經網絡的優缺點 卷積神經網絡和深度神經網絡的區別
深度神經網絡是一種基于神經網絡的機器學習算法，其主要特點是由多層神經元構成，可以根據數據自動調整神經元之間的權重，從而實現對大規模數據進行預測和分類。卷積神經網絡是深度神經網絡的一種，主要應用于圖像和視頻處理領域。
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1868卷積神經網絡算法流程 卷積神經網絡模型工作流程
卷積神經網絡算法流程 卷積神經網絡模型工作流程? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種廣泛應用于目標跟蹤、圖像識別和語音識別等領域的深度學習模型
2023-08-21 16:50:191316
1316深度學習在語音識別中的應用及挑戰
的挑戰。 二、深度學習在語音識別中的應用 1.基于深度神經網絡的語音識別：深度神經網絡（DNN）和循環神經網絡（RNN）是深度學習在語音識別中應用的主要技術。基于這些網絡的語音識別系統能夠有效地提高識別精度和效率，并且被廣
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