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比利時電腦視覺新創公司 Robovision 著眼於擴充套件至美國以應對勞動力短缺
# 比利時電腦視覺新創公司 Robovision 擴充套件至美國以應對勞動力短缺## 介紹比利時電腦視覺新創公司 Robovision 正在進行擴充套件以應對不斷上升的勞動力短缺問題。各行業，尤其是製造業和農業等部門，正積極採用人工智慧來實現自動化。因此電腦視覺新創公司也希望抓住這個機會，為這兩個行
十年後，深度學習改變了電腦視覺，但傳統元素依然存在
深度學習和傳統元素：電腦視覺中的進步和挑戰引言電腦視覺（Computer Vision，CV）在過去幾年中迅速發展，現在已經滲透到我們日常生活的許多領域。對一般人而言，它可能看起來像是一個新的、令人興奮的創新，但事實並非如此。實際上 CV 的演進已經數十年了，20 世紀 70 年代的研究為當今使用的
AI 利用 2D 影像探索 3D 空間的新方法
新方法幫助人工智慧利用 2D 影像在 3D 空間中導航摘要研究人員開發出一種新的方法，可以幫助人工智慧從 2D 影像中提取 3D 訊息，使得攝像頭對於自動駕駛等新興技術成為更有用的工具。這種被稱為 MonoXiver 的新方法可以與現有技術配合使用，並且可以顯著提高其準確性。尤其對於自動駕駛等應用非
幫助電腦視覺和語言模型理解它們所看到的
幫助電腦視覺和語言模型理解所見的世界引言在過去幾年中，隨著人工智慧的發展，電腦視覺和語言模型在影象分析和自然語言處理方面取得了驚人的成果。然而這些模型在理解概念和場景中的物體屬性和排列方式方面仍然存在困難。為理解決這個問題，麻省理工學院的研究人員建立了一個合成資料集，用於改進機器學習模型對場景中概念
AI 模型加快高解析度電腦視覺速度
AI 模型加速高解析度電腦視覺研究背景近年來高解析度電腦視覺在自動駕駛和醫學影像分割等應用中扮演著重要角色。然而高解析度影象的處理對於傳統的計算機視覺模型來說十分耗時。麻省理工學院（MIT）的研究人員在這一領域取得重要突破，提出了一種更高效的電腦視覺模型，能夠在有限硬體資源的裝置上實時進行語義分割。
人工智慧的未來是影像：快速接近中
人工智慧的未來在於影片，並且它正在迅速接近「未來的人工智慧（AI）對你來說是可怕的嗎？令人興奮嗎？還是兩者兼而有之？它是否感知像是開啟了一個既美麗又可怕的可能性世界？」如果你有以上其中一種感受，那我可以理解。我對 2024 年的選舉感到害怕。在虛假訊息和可以普遍使用且非常出色的 AI 影像的情況下，
掌握未來！一個適用於不同機器人的基於電腦視覺的遙作業系統
標題: 基於電腦視覺的機器人遙作業系統可應用於多種不同機器人導言近年來機器人和人工智慧領域的快速發展開闢了遙操作的新途徑，即遠端控制機器人在遠處完成任務。這項技術能讓使用者遠端參觀博物館、在難以到達的場所進行維護或技術工作，或以更具互動性的方式遠端參加活動。然而大部分現有的遙作業系統都是針對特定場景
電腦視覺研究者利用動態捕獲影片中的物件
計算機視覺研究者利用運動在影片中發現物件動態辨識有助於發現物件卡內基梅隆大學的研究人員在計算機視覺領域取得了重要突破，他們表示相較於靜止物件，計算機視覺系統更容易檢測到運動物件，例如街上行駛的汽車或人在人行道上散步。這項研究由該校電腦科學學院院長、機器人學研究所教授 Martial Hebert 和
工程師們尋找了一個古老來源，啟發電腦視覺的未來
工程師尋找古老來源，授予電腦視覺未來力量由亞當·哈德哈齊（Adam Hadhazy），普林斯頓大學報導普林斯頓大學的研究人員開發了一套開源軟體系統，可以生成無限多的自然風景的照片寫實場景，這項進展可以改善自動駕駛汽車和其他機器的訓練。該研究的一位作者、普林斯頓大學電腦科學副教授賈騰（Jia Deng
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