Charles·S-CSDN博客

原创人体姿态识别

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2021-04-09 01:21:15 753

原创人脸识别二

awesome-Face_RecognitionFace Tracking;Face Clustering;Face Super-Resolution && Face Deblurring && Face Hallucination;Face Generation && Face Synthesis && Face Completion && Face Restoration && Face De-O

2021-02-28 17:15:28 6034 1

原创人脸识别一

awesome-Face_Recognitionthis collecting the papers (main from arxiv.org) about bellow themes:Face Detection && Face Segmentation;Face Alignment;Face Recognition && Face Identification && Face Verification && Face Repre

2021-02-28 17:14:18 6179

原创认知机器人结构

近年来，随着智能科学、行为学、生物学和心理学等理论成果的不断引入，认知机器人已成为智能机器人发展的一个重要课题。认知机器人是一种具有类似人类高层认知能力，并能适应复杂环境、完成复杂任务的新一代机器人。下图给出了一种认知机器人的抽象结构，分为三层，即计算层、设备层和物理/硬件层。计算层包括感知、认知和行动。感知是在感觉的基础上产生的，是对感觉信息的整合与解释。认知包括行动选择、规划、学习、多机器人协同和团队工作等。行动是机器人控制系统的最基本单元，包括移动、导航和避障等，所有行为都可由它表现出来。行为是感知输

2021-02-16 18:31:24 1037

原创行业研究方法与框架合集

包括：电子、保险、医药、传媒、旅游、建筑、汽车、零售等26个行业行业研究是重点研究行业过去发展历程、行业现在发展现状和行业未来发展趋势，发现与挖掘行业发展阶段、主要影响因素及行业内的行业关键成功因素等，为企业发展方向提供指导及为投资者决策提供依据。行业研究的核心能力，其实是一套好的分析框架和判断标准，可以帮助你：❝洞察行业发展的空间和关键驱动力，能够预判行业未来的发展，真正做到前瞻性分析；掌握如何快速看懂一家公司的能力，分析公司未来发展前景，为投资决策打下基础。❞一、行业分析框架总述行业分析

2021-02-16 17:02:35 1666

原创中国人工智能（AI）发展历程、AI产业重点发展区域、重点发展城市及中国AI产业地区发展总结及展望

1、AI的发展历程人工智能（ArtificialIntelligence）指由人类制造出来的机器所展现出来的智能，试图通过计算机来模拟人的思维过程和行为。目前这一领域主要包括计算机视觉、自然语言处理、跨媒体分析推理、智适应学习、群体智能、自主无人系统、智能芯片和脑机接口等关键技术，将为人类的生产生活带来革命性的转变。自1956年达特茅斯会议第一次提出人工智能的概念以来，人工智能的发展经历了三次浪潮：第一次浪潮（1956-1974）：算法雏形初现第一次浪潮的主要成就是算法、方法论及早期人工智能系

2021-02-16 16:51:27 3972

原创人工智能产业2021年的五大趋势

2020年，整个社会在疫情倒逼下，加速进入以人工智能为代表的数字化新常态。AI在医疗、城市治理、工业、非接触服务等领域快速响应，提高了疫情防控效率。在疫情防控进入常态化阶段后，经济恢复与发展成为重点，新基建赋予AI全新的使命，即通过与传统产业的深度融合，催生新业态，助力实体经济向数字化智能化转型。同时AI技术也在酝酿新的趋势，实现新的蜕变、走向新的发展阶段，一个“泛在智能”的世界正在加速到来。“泛在”有两个方面，一是广泛渗入新基建。在新基建的春风下，人工智能技术将逐渐转变为像网络、电力一样的基础服务设施，向

2021-02-16 16:44:50 27209 6

原创机器学习若干

1 机器学习分类传统机器学习机器学习可以理解成是生产算法的算法。需要人来先做特征提取，然后在把特征向量化后交给机器去训练。传统机器学习分为监督学习和无监督学习。深度学习深度学习是基于深度神经网络的学习（DNN）。深度学习可以自动提取特征。深度学习可以采用 End-to-End 的学习方式，只需要进行很少的归一化和白化，就可以将数据交给模型去训练。2 机器学习中的一些概念首先我们需要了解几个机器学习中的起码要知道是怎么回事的概念，了解了后面看代码才不会一脸懵逼。训练样本就是用于训练的数

2021-02-16 16:41:39 125

原创机器学习算法优缺点对比

文中内容结合了个人在查阅资料过程中收集到的前人总结，同时添加了部分自身总结，在这里，依据实际使用中的经验，将对此模型优缺点及选择详加讨论。主要回顾下几个常用算法的适应场景及其优缺点！机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热，神经网络也是一个不错的选择。假如你在乎精度（accuracy）的话，最好

2021-02-16 16:32:15 368

原创 AWS还推出机器学习Trainium芯片

AWS宣布推出AWS Trainium，这是专门用于训练机器学习模型的下一代定制芯片，同时AWS还承诺通过对 TensorFlow、 PyTorch 和 MXNet 的支持，可以提供比任何竞争对手更高的云服务性能。一直以来，机器学习都受到大大小小的限制。模型的大小、速度以及昂贵的硬件，都是难以突破的瓶颈。据MIT的一份报告指出，机器学习的相关研究很可能正在接近计算的极限。OpenAI 花费了1200万美元来训练它的 GPT-3语言模型，谷歌花费了大约6912美元来训练BERT。AWS可能要提供更高的

2021-02-16 16:30:25 286 1

AI+机器人