深度卷积网络神经算法
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双元科技:公司自主研发的机器视觉软件算法融合了基于卷积神经网络...金融界5月9日消息，有投资者在互动平台向双元科技提问：请问贵公司的机器视觉检测算法，是基于深度学习技术，利用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等模型进行特征提取和判别的吗？公司回答表示：公司自主研发的机器视觉的软件算法既包含传统的图像解码、缺陷定位融合特征小发猫。
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安井食品获得发明专利授权:“一种基于卷积神经网络的鱼肉纤维评价...专利名为“一种基于卷积神经网络的鱼肉纤维评价方法和系统”，专利申请号为CN202110295929.1,授权日为2024年5月31日。专利摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的鱼肉纤维评价方法和系统，属于食品检测技术领域。借助图像识别技术，利用深度卷积神经网络算法，通过机器学说完了。
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超音速申请光伏产品缺陷检测AI深度学习算法专利,对缺陷的分类以及...本发明公开一种光伏产品缺陷检测AI深度学习算法，涉及AI算法领域。该光伏产品缺陷检测AI深度学习算法，采用深度卷积神经网络作为预训练模型，使用特征金字塔网络结构FPN对预训练模型得到的不同尺度的特征图进行融合，采用区域提议网络RPN在特征图上生成候选框，该光伏产品缺陷小发猫。
智能座舱算法基础之深度学习篇智能座舱这一概念在当下已经传播开来，那么，你是否了解智能座舱背后隐藏的技术或算法基础？这篇文章里，作者围绕深度学习算法及卷积神经网络、损失函数等内容做了分析解读，不妨来看一下。智能座舱，实在传统的车载座舱系统的基础上增加了智能化的属性，通过感知(语音、视觉)、认说完了。
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科学家利用AI,发现太阳恒星周围最小系外行星10月16日消息，由中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队，于近日研发了一种结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法，并在开普勒(Kepler)2017年释放的恒星测光数据中发现了五颗直径小于地球、轨道周期短于1天的超短周期行星。其中，四颗是迄今为止发现的距其主星好了吧！
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科学家利用人工智能发现迄今为止距其主星最近的最小行星近日，由中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队创新了一种结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法，并成功在开普勒(Kepler)2017年释放的恒星测光数据中发现了五颗直径小于地球、轨道周期短于1天的超短周期行星，其中四颗是迄今为止发现的距其主星最近的最小行说完了。
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中国科学院利用人工智能,发现迄今为止距其主星最近的最小行星IT之家10 月14 日消息，由中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队，研发了一种结合GPU 相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法，并在开普勒(Kepler)2017 年释放的恒星测光数据中发现了五颗直径小于地球、轨道周期短于1 天的超短周期行星。▲ 已知行星半径和行星轨道半长好了吧！
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中电港:智能视觉导航模块具备前向自主避障、视觉里程计等机器视觉...对地可见光摄像头。并且具备工业级的CAN总线接口，集成先进的机器视觉算法，深度卷积神经网络(APQ8096),可为工业级无人机提供前向自主避障、视觉里程计、高精度视觉定位、下向目标识别、智能降落等强大的机器视觉功能。具体可参考：https://firefly.cecport.com/show/s/1290.sht等会说。
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思泰克:公司自设立以来,始终将研发创新作为企业发展的最核心的驱动...公司在机器视觉软件底层及应用层算法、AI人工智能算法、光源系统等多个领域取得多项技术成果。公司通过可编程结构光栅技术使得设备可以通过软件控制，满足了检测的大量程和高精度要求；AI人工智能算法导入了卷积神经网络，利用卷积层的深度学习及训练提取出检测图像特征，实现等我继续说。
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人工智能可帮助寻找暗物质瑞士洛桑联邦理工学院科研人员开发的这一深度学习算法利用了“卷积神经网络”技术，这是一类强大的、为处理图像数据而设计的神经网络。用源自一个宇宙学模型的大量模拟数据训练该算法后，在理想条件下，该算法分析星系团图像时区分暗物质信号与其他信号的准确率达到80%。相说完了。
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