构建高效AI系统的一个重要指导思想是软硬件协同设计,这是因为软件算法和硬件架构在神经网络应用中互相影响、紧密耦合。考虑到AI系统的软硬件协同优化,主要有三个因素...
物联网条件下的终端连接能力极大提升,边缘存储能力、计算能力同步加强,这使得面向“服务”的局部网络生态系统日趋完善。2020年10月5日,英伟达发布最新芯片技术B...
人工智能近期的进展显示,通过构建多层的深度网络,利用大量数据进行学习,可以获得性能的显著提升。目前,以神经网络为主的深度学习技术已经在众多领域获得应用,包括图像...
贝叶斯深度学习算法贝叶斯深度学习模型为推断和学习算法带来了很多新的挑战,特别是深度神经网络的复杂非线性使得后验分布在高维空间中具有很多个模式(mode)。面对这...
生物识别技术通过对采集到的生物信息,譬如指纹、面部等,利用算法进行匹配以区分生物个体。早期的生物识别通常利用两眼间的瞳距等空间距离作为特征,建立特征向量或者矩阵...
在信息化时代,搜索引擎逐渐成为人们获取信息最便捷的方式,在人们的工作学习、交通出行、旅游娱乐等过程中发挥着重要作用。从PC时代到移动互联网时代,搜索引擎的功能与...
人机物群智计算概念中的人、机、物等关键要素主要是:人:主要体现为社会空间中的广大普通用户及其携带的移动或可穿戴设备,其发挥的作用一方面为人类智慧(包括个体或群体...
人机物融合群智计算在智慧城市、智能制造、军事国防等领域均有重要应用前景,以下是一些前期探索性研究应用。城市计算城市计算通过不断感知、汇聚和挖掘多源异构大数据来解...
当前,国内外智慧城市建设正在如火如荼地开展,以信息化、数字化为目标的城市新基建为未来治理提供了电子信息基础,越来越多的城市通过研发智慧城市系统,实现在一个统一平...
用户画像信息有哪些?目前手机Apps的数量大、种类多,并且使用情况多样。用户在安装和使用Apps的过程中,隐含了用户在兴趣、偏好、职业、作息等方面的个性化信息,...
“泛在的智能感知计算”是计算机科学领域的重要研究课题。近年来,大量具有丰富感知能力的智能设备(如智能手机、可穿戴设备)得以普及,“群智感知计算”作为一种新的感知...
RFID绑定式感知技术区别于传统的无线感知技术,RFID技术的核心特点在于RFID标签是无源设备,非常轻便且易部署。因此,可以将RFID标签直接部署和绑定在感知...
基于RFID的绑定式感知技术虽然能够实现精确的感知,但是在部分应用场景下,感知对象无法时刻携带或者绑定RFID标签,这时可以考虑采用非绑定式的方法来完成感知任务...
当今社会,智能手机已经成为人们日常生活中必不可少的一部分。智能手机有很多不同的功能,用户可以通过安装应用程序(Apps)来获取多种服务。近年来移动应用市场迅速发...
可标记无源感知和识别从马克·维瑟(MarkWeiser)在1991年提出“Ubiquitous Computing”(普适计算)理念开始,人们就一直致力于实现广...
在RFID系统实现无源感知的过程中,多个RFID标签能够以接触或者非接触的方式有效部署在感知对象周围,形成“RFID阵列”进行感知。基于RFID可标记的特性,让...
机器翻译是人工智能领域的研究热点和典型应用。在经济全球化和“一带一路”倡议的背景下,各国经济、文化交流愈加频繁和深入,机器翻译的应用和产业价值日益突显。2014...
近年来,人工智能战胜了围棋世界冠军以及顶级扑克玩家,并且在机器翻译、目标分类、语音识别等领域取得了卓越的进步。然而,大多数的人工智能系统关注点都相当局限。围棋冠...
软件和硬件的架构设计在编程的时候可以通过程序提高系统的运行效率。当前最为流行的编程方法是运用现代高级语言和脚本语言,如Java、Python等。它们采用解释型执...
视觉和听觉的复现当下照相机和摄像头盛行,人们可以很方便地了解拍摄当时的视觉场景。事实上,人类历史上的第一张照片叫《窗外》,是由法 国人尼埃普斯(Nicephor...
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