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人工智能相關(guān)文章

基于混合注意力机制的表情识别研究

针对目前传统人脸表情识别算法存在特征提取复杂、表情识别率低等问题，提出一种基于混合注意力机制的ResNet人脸表情识别方法。该方法把通道注意力模块和空间注意力模块组成混合注意力模块，将混合注意力模块嵌入ResNet残差学习分支中。针对CK+人脸表情数据集过小问题，采用数据增强策略扩充数据集。实验结果表明，改进后的ResNet在CK+数据集上表情识别准确率为97.04%，有效提高了表情识别准确率。

發(fā)表于：2020/12/15

一种融合注意力和记忆网络的序列推荐算法

传统基于协同过滤和矩阵分解的静态表示推荐算法，不能很好地体现用户的动态兴趣。循环神经网络能够进行序列推荐，但存在序列之间的长距离依赖性差、各项目的区分度差等问题。由此提出一种融合注意力和记忆网络的序列推荐算法，根据Word2vec算法，引申item2vec和user2vec，初始化用户和项目的固定表示嵌入矩阵，通过结合注意力机制和长短期记忆网络(Long ShortTerm Memory,LSTM)解决序列之间的长距离依赖性差和区分度差问题。利用记忆网络获取用户的动态邻居，加强用户的动态表示，实现更准确的推荐。通过在MovieLens数据集上的实验结果表明，所提出的算法相比其他算法推荐效果显著提高。

發(fā)表于：2020/12/15

融合惩罚因子和时间权重的协同过滤推荐算法

协同过滤算法是一种经典的推荐算法，思想是依据近邻用户或者相似物品对目标进行推荐，常被应用在各类推荐系统中。但传统算法过分考虑热门物品对评分的影响，而忽略了冷门物品对用户兴趣特征度量的贡献，也未考虑用户兴趣动态变化的问题。对此，提出一种新的相似度改进算法，改进后的协同过滤算法将物品热门惩罚因子和时间数据权重进行加权计算，优化了用户相似度计算方法，形成了一种新的相似性度量模型。利用MovieLens电影推荐数据集验证改进后的算法，实验结果表明，该算法将推荐平均绝对误差(MAE)与传统算法相比降低了13.2%，推荐质量有了明显提升。

發(fā)表于：2020/12/15

认知升维与实践加速：解读“与众不同”的城市智能体

　　第二十二届中国国际高新技术成果交易会在今年的“双 11”隆重开幕。本届盛会可以说结出了累累硕果。　　据了解，3300 多家海内外展商参展，展示高新技术项目超过 9000 项，其中有 1790 项新产品和 767 项新技术是首次亮相，涵盖了现在主流的人工智能、智能制造、智能驾驶、5G 商用、8K 超高清等诸多领域，这不仅是一场高新科技成果的展示和交易，更是一个全新未来的开启节点。

發(fā)表于：2020/12/15

智慧彩超，做幸福家庭的守护神

　　在新冠抗疫的前线，超声诊断正起着越来越重要的作用，因为它无损伤、非介入的特点，可以在更短时间内检测病人的同时，保障医护人员安全，还能发现血凝块等严重症状。

發(fā)表于：2020/12/14

基于Star-Gan的人脸互换算法

基于Star-Gan的人脸互换算法易旭，白天(中国科学技术大学软件学院，安徽合肥 230026)基于深度学习的人脸互换算法会因背景人脸环境的明亮程度、人脸表情、姿势等因素影响换脸效果，现阶段的人脸互换模型存在固有的弊端。采用Patch-Gan(Generative Adversarial Networks)的判别器结构能通过全卷积网络增强人脸局部一致性的效果。生成器将Unet结构的编码器的特征输出作为输入，能考虑多层信息细节。整体模型架构采用Star-Gan的模型，引入实例归一化层能保证图像的独立性。最后在Face-Forensics++人脸互换数据集上进行验证，结果表明，融合的模型有较好的生成效果和细节。

發(fā)表于：2020/12/14

基于改进VGG16的猴子图像分类方法

为提高对细粒度图像分类的准确性和分类速度，提出基于改进VGG16和迁移学习的图像分类方法。首先从kaggle平台中获取十种不同猴子数据集，并对数据集进行标准化处理，包含图片去椒盐噪声、将数据集转换为TensorFlow中提供的统一TFRecord数据格式。然后迁移学习改进的VGG16卷积神经网络，模型的优化包括利用Swish作为激活函数、将softmax loss与center loss相结合作为损失函数以实现更好的聚类效果、采用性能完善的Adam优化器。用训练集训练模型以确定微调参数信息，再用测试集检验模型准确性。结果表明，该方法对猴子图像分类的准确度可达到98.875%，分类速度也得到了显著提升。与其他传统卷积神经网络模型相比，该方法具有更高的准确性和适用性。

發(fā)表于：2020/12/14

一种基于卷积神经网络的立体匹配算法设计

为了解决传统立体匹配算法对立体图像在低纹理以及遮挡区域匹配效果较差的问题，设计了一种端到端的基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的立体匹配算法。该算法采取了残差卷积神经网络对图像特征进行提取，之后利用空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling，ASPP)模块来获取图像的上下文信息，并结合多尺度的三维卷积神经网络对代价空间进行规整，最终实现了高精度的立体匹配算法。所获取的视差图在KITTI2015测试平台上的误匹配率为2.42%，与几何上下文(Geometry and Context,GC)网络相比较，视差图的精度提高了0.45%，且运行时间缩短了一半。

發(fā)表于：2020/12/14

成立两年，清华出身的他们用产品描绘出了基于第三代AI的基础设施蓝图

「第一代知识驱动的 AI 利用知识、算法和算力 3 个要素构造 AI；第二代数据驱动的 AI 利用数据、算法与算力 3 个要素构造 AI。由于第一、二代 AI 只是从一个侧面模拟人类的智能行为，因此存在各自的局限性，不可能触及人类真正的智能。」清华大学人工智能研究院院长、中国科学院院士张钹等人在今年 9 月份的一篇专刊文章中这样写道。

發(fā)表于：2020/12/10

低调的AI芯片企业SambaNova开始出圈

　　关注AI芯片领域的用户应该听说过SambaNova，这是一家低调的公司，他们几乎不做宣传，但却得到了一些支持。在获得了由Google Ventures，Intel Capital和Blackrock领导的三轮融资以及在美国能源部的Laurence Livermore和Los Alamos的部署之后，他们现在已经可以为一些客户提供新产品。SambaNova已经在赚钱，并开始谈论使用其新型Cardinal AI处理器构建的新型DataScale SN10-8R系统。

發(fā)表于：2020/12/10

Maxim Integrated新型神经网络加速器MAX78000 SoC在贸泽开售

2020年12月9日 – 专注于引入新品的全球电子元器件授权分销商贸泽电子 (Mouser Electronics) 即日起备货Maxim Integrated的新型MAX78000芯片。MAX78000基于双核MCU，结合了超低功耗深度神经网络加速器，为高性能人工智能 (AI) 应用提供所需的算力，是机器视觉、面部识别、目标检测和分类、时序数据处理和音频处理等应用的理想选择。

發(fā)表于：2020/12/10

Graphcore IPU-M2000在首个benchmark测试中显著优于GPU

2020年12月9日，布里斯托——Graphcore为其最新的AI计算系统——IPU-M2000和纵向扩展的IPU-POD64发布了第一套性能benchmark。

發(fā)表于：2020/12/10

人脸识别的争论之由

近日，《天津市社会信用条例》表决通过，自2021年1月1日起施行。《条例》第十六条规定，市场信用信息提供单位采集自然人信息的，应当经本人同意并约定用途，法律、行政法规另有规定的除外。市场信用信息提供单位不得采集自然人的宗教信仰、血型、疾病和病史、生物识别信息以及法律、行政法规规定禁止采集的其他个人信息。据此，企事业单位、行业协会、商会等被禁止采集人脸、指纹、声音等生物识别信息。

發(fā)表于：2020/12/9

思必驰旗下深聪智能完成数千万元融资，下代AI语音芯片即将推出

　雷锋网消息，上海深聪半导体有限责任公司11月完成了数千万元人民币的Pre-A轮融资，领投方是境成资本，致道资本和风物资本跟投。此轮融资完成后，深聪智能的估值达到数亿元。

發(fā)表于：2020/12/9

天津对人脸信息采集说No，说说人脸识别的那些利与弊

近日有媒体报道，天津将立法禁止采集人脸识别信息，并将于2021 年 1 月 1 日起施行，引起广泛关注。《天津市社会信用条例》12月1日表决通过，规定市场信用信息提供单位采集自然人信息的，应当经本人同意并约定用途，法律、行政法规另有规定的除外。市场信用信息提供单位不得采集自然人的宗教信仰、血型、疾病和病史、生物识别信息以及法律、行政法规规定禁止采集的其他个人信息。据此，企事业单位、行业协会、商会等被禁止采集人脸、指纹、声音等生物识别信息。

發(fā)表于：2020/12/8