基于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)模型優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比

SIFT、PCA-SIFT、SURF 、ORB、 VJ 等目標(biāo)檢測(cè)算法優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比及使用場(chǎng)合比較

人體姿態(tài)估計(jì)便是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域現(xiàn)有的熱點(diǎn)問(wèn)題，其主要任務(wù)是讓機(jī)器自動(dòng)地檢測(cè)場(chǎng)景中的人“在哪里”和理解人在“干什么”

Adam 算法便以其卓越的性能風(fēng)靡深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，該算法通常與同步隨機(jī)梯度技術(shù)相結(jié)合，采用數(shù)據(jù)并行的方式在多臺(tái)機(jī)器上執(zhí)行

音樂(lè)科技、音樂(lè)人工智能與計(jì)算機(jī)聽(tīng)覺(jué)以數(shù)字音樂(lè)和聲音為研究對(duì)象，是聲學(xué)、心理學(xué)、信號(hào)處理、人工智能、多媒體、音樂(lè)學(xué)及各行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)相結(jié)合的重要交叉學(xué)科，具有重要的學(xué)術(shù)研究和產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)價(jià)值

專(zhuān)家(查紅彬,陳熙霖,盧湖川,劉燁斌,章國(guó)鋒)從計(jì)算機(jī)視覺(jué)發(fā)展歷程、現(xiàn)有研究局限性、未來(lái)研究方向以及視覺(jué)研究范式等多方面展開(kāi)了深入的探討

羅晶博士和楊辰光教授團(tuán)隊(duì)提出，遙操作機(jī)器人系統(tǒng)可以自然地與外界環(huán)境進(jìn)行交互、編碼人機(jī)協(xié)作任務(wù)和生成任務(wù)模型，從而提升系統(tǒng)的類(lèi)人化操作行為和智能化程度

卡扣式裝配廣泛應(yīng)用于多種產(chǎn)品類(lèi)型的制造中，卡扣裝配是結(jié)構(gòu)性的鎖定機(jī)制，通過(guò)一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架將人類(lèi)識(shí)別成功快速裝配的能力遷移到自主機(jī)器人裝配上。

基于行為序列的深度學(xué)習(xí)推薦模型搭配高性能的近似檢索算法可以實(shí)現(xiàn)既準(zhǔn)又快的召回性能，如何利用這些豐富的反饋信息改進(jìn)召回模型的性能

機(jī)器人輔助穿衣通常人工的將衣服附在機(jī)器人末端執(zhí)行器上，忽略機(jī)器人識(shí)別衣服抓取點(diǎn)并進(jìn)行抓取的過(guò)程，從而將問(wèn)題簡(jiǎn)化

百度AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)高級(jí)研發(fā)工程師餅干老師，為大家系統(tǒng)講解企業(yè)在AI模型開(kāi)發(fā)中的難點(diǎn)，以及針對(duì)這些難點(diǎn)，百度EasyDL專(zhuān)業(yè)版又是如何解決的

SmartFog可以輕松地將人工智能分析微服務(wù)部署到云、霧和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上，其架構(gòu)支持與現(xiàn)有系統(tǒng)的靈活集成，提供了大量的實(shí)現(xiàn)方案,要用下一代人工智能算法來(lái)彌補(bǔ)現(xiàn)有解決方案的不足。

深度學(xué)習(xí)對(duì)推動(dòng)術(shù)前手術(shù)規(guī)劃尤其重要，手術(shù)規(guī)劃中要根據(jù)現(xiàn)有的醫(yī)療記錄來(lái)計(jì)劃手術(shù)程序，而成像對(duì)于手術(shù)的成功至關(guān)重要