基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類搜索系統(tǒng)

圖像分類是根據(jù)圖像的信息將不同類別的圖像區(qū)分開來，是計算機(jī)視覺中重要的基本問題，也是圖像檢測、圖像分割、物體跟蹤、行為分析等其他高層視覺任務(wù)的基礎(chǔ)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像、聲音和文本。該系統(tǒng)基于Caffe深度學(xué)習(xí)框架，首先對數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練分析構(gòu)建深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，提取數(shù)據(jù)集圖像特征信息，得到數(shù)據(jù)對應(yīng)的分類模型，然后以bvlc-imagenet訓(xùn)練集模型為基礎(chǔ)，對目標(biāo)圖像進(jìn)行擴(kuò)展應(yīng)用，實現(xiàn)“以圖搜圖”Web應(yīng)用。

發(fā)表于：12/17/2019

領(lǐng)域知識融合與共建研究

為建設(shè)國家電網(wǎng)客戶服務(wù)中心的智能對話系統(tǒng)，需要從大量文檔、知識庫、對話等數(shù)據(jù)中提煉知識形成知識圖譜，提出一種融合事實圖譜和事理圖譜的新型知識圖譜框架，能夠基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)共建新型知識圖譜，在國網(wǎng)領(lǐng)域精準(zhǔn)問答、客服系統(tǒng)知識支撐、對話管理引導(dǎo)、知識推理等方面均有較好性能。融合后的圖譜及應(yīng)用系統(tǒng)在國網(wǎng)客服中心問答平臺中投入使用，大幅提升了客服人員工作效率和服務(wù)質(zhì)量。

發(fā)表于：12/17/2019

英特爾斥資20億美元收購Habana Labs

據(jù)國外媒體報道，英特爾剛剛斥資約20億美元收購了以色列人工智能（AI）公司Habana Labs。英特爾在一份聲明中表示，此次收購將“提振”英特爾面向數(shù)據(jù)中心的人工智能服務(wù)。

發(fā)表于：12/17/2019

Genesis將在 2019 年日本國際機(jī)器人展覽會 (IREX 2019) 展示其在高性能執(zhí)行器方面的最新進(jìn)展

加拿大溫哥華 – Genesis Robotics and Motion Technologies (Genesis) 今日宣布將在國際機(jī)器人展覽會 (IREX) 上展示其革命性直接驅(qū)動電機(jī)技術(shù)以及適用于機(jī)器人應(yīng)用的創(chuàng)新齒輪解決方案。IREX 2019 將于 12 月 18 日至 21 日在日本東京國際展覽中心 (Tokyo Big Sight) 舉辦。Genesis 的展位位于 W4-33。

發(fā)表于：12/16/2019

嵌入式模擬智能使機(jī)器人自主性達(dá)到新高度

要實現(xiàn)自主，機(jī)器人不僅僅只需要人工智能(AI)，還需要很多傳感器、傳感器融合以及邊緣實時推理。由于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點已得到公認(rèn)，激光雷達(dá)對更為先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理的需求正在把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推向新的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，以實現(xiàn)自主。

發(fā)表于：12/16/2019

可穿戴設(shè)備的安全性管理

　　由于與互聯(lián)網(wǎng)相連，便攜式健康監(jiān)測產(chǎn)品和可穿戴設(shè)備等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在本質(zhì)上就容易受到黑客攻擊。從使用分布式拒絕服務(wù)（DDOS）攻擊設(shè)備到侵犯個人隱私，來自第三方的惡意攻擊可以通過多種方式對毫無戒備的個人數(shù)據(jù)產(chǎn)品造成嚴(yán)重破壞。作為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的開發(fā)者，您需要確保從一開始就將安全特性融入到自己的互聯(lián)產(chǎn)品中。而不能等到安全漏洞危害自己的客戶，毀壞您的品牌和名譽(yù)時再亡羊補(bǔ)牢?；ヂ?lián)網(wǎng)協(xié)會近期的研究發(fā)現(xiàn)，“53%的消費者不相信互聯(lián)設(shè)備能以負(fù)責(zé)任的方式保護(hù)他們的隱私并處理信息?！?/a>

康寧競賽激發(fā)安徽、重慶及四川學(xué)生創(chuàng)新的力量

　中國重慶 — 康寧公司 （紐約證券交易所代碼: GLW）于今天圓滿結(jié)束了為期4個月的創(chuàng)新應(yīng)用挑戰(zhàn)賽，該競賽旨在鼓勵安徽、重慶和四川地區(qū)大學(xué)生應(yīng)用材料科學(xué)解決未來技術(shù)挑戰(zhàn)。

發(fā)表于：12/16/2019

斯坦福發(fā)布 2019 AI指數(shù)報告：呈全方位增長趨勢

近日，斯坦福大學(xué)人工智能研究所發(fā)布了 2019 年 AI 指數(shù)報告。該報告涵蓋范圍較廣，以下是一些從報告中提取的主要部分

發(fā)表于：12/16/2019

AMD:不是AMD不努力，而是Intel實在是太強(qiáng)！

眾所周知，在過去50年的歷史中，AMD絕大多數(shù)時候都會在CPU工藝上落后Intel一兩代，不是AMD不努力，而是Intel實在是太強(qiáng)了。即便如此，AMD也沒有對Intel公司失去敬畏，高級副總裁、數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)部門總經(jīng)理Forrest Norrod日前在參加巴克萊技術(shù)大會的時候表示，“Intel是一家偉大的公司，他們遇到的(工藝落后)問題遲早會解決的?！?/a>

PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)齒輪箱故障診斷

針對目前齒輪箱系統(tǒng)在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷時存在正確識別率低和依靠經(jīng)驗選擇參數(shù)的問題，提出了基于粒子群優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱故障診斷方法。簡要介紹利用齒輪振動原理提取特征參數(shù)建立故障模型，該模型以齒輪箱特征向量為輸入、故障類型為輸出，詳細(xì)分析了通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)齒輪箱故障診斷。仿真結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對齒輪箱故障診斷收斂速度慢，故障識別率為82%；概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型故障診斷識別率依據(jù)經(jīng)驗選取spread值決定，故障識別率最大為98%；粒子群優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷分類識別率為100%且自適應(yīng)能力強(qiáng)。

發(fā)表于：12/16/2019