检索结果-重庆医科大学图书馆

人工智能机器视觉系统在民航领域的应用研究与实现

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智能建筑 2022年第9期 12-16页

作者：谢衍蔡仲辉北博(厦门)智能科技有限公司天津昊瑞云翔智能科技有限公司

1人工智能机器视觉系统的原理视觉识别(Visual Recognition)是计算机视觉和机器学习领域的核心研究内容,而人工神经网络有着强大的学习能力,在人工智能视觉识别中有着重要作用。人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)是20世纪80... 详细信息

1人工智能机器视觉系统的原理视觉识别(Visual Recognition)是计算机视觉和机器学习领域的核心研究内容,而人工神经网络有着强大的学习能力,在人工智能视觉识别中有着重要作用。人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。

关键词：机器视觉系统人工神经网络人工智能视觉识别计算机视觉民航领域机器学习领域 ANN

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海外人才战略使滴滴出行入选最in雇主榜单

国际人才交流 2015年第12期 8-8页

全球最大的职场社交平台领英最近公布了＂2015最in雇主＂榜单。＂最in雇主＂是由领英中国发起的雇主评选。领英通过对各企业业务发展、人才招聘及雇主品牌建设成效的评估,最终评选出10个＂最in雇主＂和一个＂成长飞跃奖＂。创立仅3年余... 详细信息

全球最大的职场社交平台领英最近公布了＂2015最in雇主＂榜单。＂最in雇主＂是由领英中国发起的雇主评选。领英通过对各企业业务发展、人才招聘及雇主品牌建设成效的评估,最终评选出10个＂最in雇主＂和一个＂成长飞跃奖＂。创立仅3年余的滴滴出行是此次上榜企业中最年轻的一位。滴滴出行此次位列领英＂最in雇主＂,与其海外精英人才战略有着密切的关系。

关键词：雇主品牌企业业务发展上榜企业人才战略精英人才人才招聘 in 人才规划机器学习领域海外经验

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文档分析系统研讨会

国际学术动态 2021年第2期 54-56页

作者：白翔华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074

文档分析系统研讨会(Document Analysis System,DAS)是一个面向计算机视觉与机器学习领域、专注于解决文档分析与识别问题的学术研讨会,迄今已成功举办13届。DAS 2020研讨会于2020年7月27~29日在湖北武汉举行。虽然DAS 2020的组织机构... 详细信息

文档分析系统研讨会(Document Analysis System,DAS)是一个面向计算机视觉与机器学习领域、专注于解决文档分析与识别问题的学术研讨会,迄今已成功举办13届。DAS 2020研讨会于2020年7月27~29日在湖北武汉举行。虽然DAS 2020的组织机构仍设在武汉,但研讨会并不局限于特定地点。线上会议的举行带来了一些挑战,但也带来了一些有趣的机会,这促使所有人重新思考如何在这种新媒体中促进社会和科学的互动。

关键词：计算机视觉文档分析 DAS Document 机器学习领域研讨会特定地点

大数据时代人工智能生成音乐的版权保护策略研究

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文学艺术周刊 2024年第20期 87-89页

作者：蹇雪四川音乐学院

大数据技术为机器学习领域铺设了数据土壤,推动了人工智能技术的发展。自深度学习问世以来,人工智能已迈入了以多模态技术、预训练大模型为科技基础的生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC)时代。这一技术革... 详细信息

大数据技术为机器学习领域铺设了数据土壤,推动了人工智能技术的发展。自深度学习问世以来,人工智能已迈入了以多模态技术、预训练大模型为科技基础的生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC)时代。这一技术革命,通过训练复杂的模型来生成与原始训练数据既相似又充满创新性的内容,正改变着包括音乐产业在内的众多领域的面貌。

关键词：人工智能大数据技术大数据时代预训练深度学习音乐产业机器学习领域生成式

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线性链条件随机场训练算法优化的研究

线性链条件随机场训练算法优化的研究

作者：陈天缘复旦大学

学位级别：硕士

由John Lafferty等人在2001年提出的条件随机域(conditional random fields,CRF)模型是机器学习领域的一个重要里程碑,它综合了以往机器学习中几种模型的优点,包括隐马尔可夫模型,最大熵隐马模型,同时也避免了MEMM中标记偏见的问题。因... 详细信息

由John Lafferty等人在2001年提出的条件随机域(conditional random fields,CRF)模型是机器学习领域的一个重要里程碑,它综合了以往机器学习中几种模型的优点,包括隐马尔可夫模型,最大熵隐马模型,同时也避免了MEMM中标记偏见的问题。因为它的这些优点,CRF被广泛应用于机器学习领域,特别是自然语言处理中,包括命名实体提取、词性标注等。在有着广泛的应用和众多的优点的同时,CRF也存在着不足之处。其中一个显著的不足就是训练一个CRF模型需要耗费大量的计算资源。首先,CRF的训练需要耗费大量的内存资源,在进行大数据量的训练的时候,所使用的内存常常会超出微机的物理内存,使得操作系统使用磁盘作为交换空间,大量的I/O操作会严重影响训练效率;其次,CRF训练的计算本身也需要耗费大量的计算时间,数据量大的训练通常需要耗费数天甚至数周才能完成。这不仅仅是因为算法本身的复杂度,还跟目前的算法没能有效利用现代计算机硬件特性有关。本研究的目的是,通过优化CRF的训练算法,使得算法可以有效利用现代CPU的特性,并使内存-磁盘间的数据交换操作得到优化,从而提高CRF模型的训练效率。同以往的CRF相关研究不同,本研究从一个计算机架构的角度研究了提高CRF训练效率的方法。就我们所知,目前通过优化算法来有效利用现代计算机特性来的研究也较多,但针对CRF算法的目前还尚未出现。由于CRF被广泛使用在机器学习领域,本研究可以让使用CRF的研究者和开发人员在测试、应用算法模型时节省大量的时间和精力。本文从以下三个方面解决CRF训练效率低下的问题：1.通过优化算法,降低CPU Cache失效率。设计一个适合Cache预取的算法,可以通过使用现代CPU的软件预取(software prefetching)指令,降低CPU Cache的失效率,从而减少cache失效带来的性能损失;2.通过优化算法,使得算法中计算的并行性得到提高。设计算法充分利用CPU特性,可以提高CRF训练时计算的并行性;3.设计基于外存的CRF训练算法。当内存使用很大时,可以让训练程序自主管理磁盘操作,避免让操作系统来管理,从而减少了大量的数据交换操作,大幅提高了效率。本文实验结果显示,改进的CRF训练算法确实有效提高了训练效率,特别是对于规模越大的任务,效果的提升就越明显。表明本文的算法确实适合大规模的训练任务。

关键词：训练算法条件随机场机器学习领域向量和模型选择算法改进数据交换 Cache 自然语言处理词性标注

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注意力机制在计算机视觉中的应用研究

电子世界 2021年第5期 98-100页

作者：黄海新刘孝阳王瑞鹏沈阳理工大学

注意力机制是机器学习领域的主流方法和研究热点之一,计算机视觉中的注意力机制旨在让系统能够忽略无关信息而更多的关注重点的有效信息,具有参数少、计算快、效果好的优点。本文先对注意力的原理进行探索,在此基础上对一些经典的注意... 详细信息

注意力机制是机器学习领域的主流方法和研究热点之一,计算机视觉中的注意力机制旨在让系统能够忽略无关信息而更多的关注重点的有效信息,具有参数少、计算快、效果好的优点。本文先对注意力的原理进行探索,在此基础上对一些经典的注意力模型和当前流行的注意力模型进行详细地分析讨论,最后对注意力机制未来的发展进行了一定的展望。

关键词：计算机视觉注意力机制无关信息研究热点主流方法机器学习领域未来的发展

基于信息采纳模型的机器学习领域科学数据重用影响因素研究

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图书馆杂志 2024年第10期43卷 5-15,96页

作者：蔚海燕姜沈宇朱苇琦华东师范大学经济与管理学院上海200062

本文基于信息采纳模型构建了机器学习领域科学数据重用影响因素模型,并选择了开放科学社区平台和科学数据共享平台两种类型的代表性平台进行数据采集,实证了数据集内容质量和数据源可信性对科学数据重用的影响,以及平台类型在数据源可... 详细信息

本文基于信息采纳模型构建了机器学习领域科学数据重用影响因素模型,并选择了开放科学社区平台和科学数据共享平台两种类型的代表性平台进行数据采集,实证了数据集内容质量和数据源可信性对科学数据重用的影响,以及平台类型在数据源可信性对科学数据重用影响中的调节作用。本研究对完善科学数据平台建设、促进科学数据重用具有重要意义。

关键词：科学数据重用信息采纳模型机器学习领域平台类型影响因素

任正非：人工智能时代,人才获取要敢于做"东北乱炖"

同方期刊数据库国家哲学社会科学学术...

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财经界 2016年第11期 72-74页

作者：陈煜雯

在一个项目中要有战略重点和战略次点,可以把最容易的地方先智能化,我们就有信心往更高的山头攻了我们所有的人工智能要自己的狗食自己先吃,自己生产的降落伞自己先跳。基于我们巨大的网络存量,现阶段人工智能要聚焦在改善我们的服务上... 详细信息

在一个项目中要有战略重点和战略次点,可以把最容易的地方先智能化,我们就有信心往更高的山头攻了我们所有的人工智能要自己的狗食自己先吃,自己生产的降落伞自己先跳。基于我们巨大的网络存量,现阶段人工智能要聚焦在改善我们的服务上。服务是公司最大的

关键词：任正非战略重点机器学习领域数据中心业务捆绑算法问题流量预测提升算法产业分工故障诊断

来源：评论

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认知计算——工业4.0时代的重要工具

智慧工厂 2016年第11期 38-39页

按照维基百科的解释：认知计算代表一种全新的计算模式,它包含信息分析,自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新,能够助力决策者从大量非结构化数据中揭示非凡的洞察。认知系统能够以对人类而言更加自然的方式与人类交互;认知系统专... 详细信息

按照维基百科的解释：认知计算代表一种全新的计算模式,它包含信息分析,自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新,能够助力决策者从大量非结构化数据中揭示非凡的洞察。认知系统能够以对人类而言更加自然的方式与人类交互;认知系统专门获取海量的不同类型的数据,根据信息进行推论;从自身与数据、与人们的信息交互中学习。

关键词：自然语言处理非结构化机器学习领域维基百科信息分析技术创新认知系统产品全生命周期机器学习技术工业制造