#神經網路
7 篇文章
什麼是液態神經網路？揭開神祕面紗！
液態神經網路是什麼？與麻省理工學院的 Daniela Rus 討論新興技術和對機器人學的影響 2018 年的初步研究論文揭示了液態網路（或液態神經網路）的概念，但對於大多數人來說這仍然是一個新的領域。最後的推動力是在 2020 年底發表的論文《液態時間常數網路》，透過一系列的講座使更多研究人員對此關注
神經網路是簡化快照壓縮成像取樣之鑰匙
神經網路為快照壓縮成像的取樣提供簡化之鑰匙簡介快照壓縮成像是一種利用策略性取樣的技術，透過對目標物進行間隔捕捉或遮罩快照，然後將它們結合起來以獲得與原始影象近似的成果。然而隨著資料準確性的提高，資料的管理、捕捉和處理變得越來越困難。為理解決這個問題，學者們提出了許多種類的快照壓縮成像技術。本研究探討
跨資料庫微表情識別的自適應時空關注神經網路
新科技：自適應時空關注神經網路跨資料庫微表情識別引言隨著智慧系統和裝置的普及，人機互動技術變得日益重要。這項技術使得智慧硬體能夠從人類身上獲取生理和行為訊息並加以處理，從而實現特定的任務，為日常生活提供便利，提高社會效率。人機互動技術與許多重要的研究領域密切相關。在人機互動過程中，情緒識別是一個重大
基於平滑調變神經網路和多尺度特徵融合的車輛顏色識別
車輛顏色識別的新方法車輛的顏色是智慧交通管理和刑事調查協助中不可或缺的重要因素。然而現有的車輛顏色資料集只涵蓋了 13 個類別，不能滿足當前實際需求。此外儘管在車輛顏色識別上投入了大量精力，但仍存在資料集中類別失衡的問題。明迪胡等人在《前沿電腦科學》上發表了一篇新研究，提出了一種新的車輛顏色識別方法
利用深度神經網路減少水下聲學傳輸中的噪音
水下音訊傳輸中的深度神經網路降噪技術概述近期，中山大學和約翰尼斯堡大學的科學家設計了一種運用機器學習的新模型，以更好地表徵水下聲學通道干擾，提高海洋和離岸傳輸的準確性。在水下環境中，傳輸精度和可靠性受到許多背景噪聲和潛在失真的干擾。因此研究中提高通道估計效能的建模對於降低誤差和背景噪聲干擾非常重要。
生成式人工智慧的最新發展：探討新興技術
深入探究產生式人工智慧技術的最新趨勢最近，產生式人工智慧（Generative AI）的技術發展日新月異，令人眼花撩亂。不過 TechCrunch+團隊正與您一樣，竭盡所能地緊追不放。根據 TechCrunch 對人工智慧的大量報導，包括近期 Google 和 Microsoft 的種種訊息，我們正
程式化表面電漿神經網路：檢測和處理微波的新方法
程式化表面電漿神經網路( SPNN )是一項新穎的技術，透過表面電漿極化體 (SSPP) 感測及處理微波，此項技術將可能在未來的 5G 及 6G 通訊技術以及其他科技領域獲得廣泛應用。相較於過往應用人工神經網路的解決方案，SPNN 在速度、普適性及專案靈活性上體現出非凡的應用價值。
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