搜索结果: 31-45 共查到“计算机科学技术 深度学习”相关记录53条 . 查询时间(0.129 秒)
基于深度学习的表面缺陷检测方法综述
深度学习 表面缺陷检测 机器视觉 卷积神经网络
2021/5/20
近年来,基于深度学习的表面缺陷检测技术广泛应用在各种工业场景中.本文对近年来基于深度学习的表面缺陷检测方法进行了梳理,根据数据标签的不同将其分为全监督学习模型方法、无监督学习模型方法和其他方法三大类,并对各种典型方法进一步细分归类和对比分析,总结了每种方法的优缺点和应用场景.本文探讨了表面缺陷检测中三个关键问题,介绍了工业表面缺陷常用数据集.最后,对表面缺陷检测的未来发展趋势进行了展望。
应计算机学院、网络数据分析与智能处理陕西省重点实验室邀请，西北工业大学计算机学院教授夏勇于2021年5月11日下午15：00来西安邮电大学计算机学院进行交流访问。夏勇教授做了题为“基于深度学习的医学影像分割技术”的学术报告。在报告中，夏勇教授介绍了深度学习在各个领域取得的巨大成功，并以腹部器官和肿瘤、前列腺和胶质瘤分割为例，详细介绍了在应用深度学习技术进行医学图像分割方面的经验和体会，同时，与参会...
第2期“互联”学术沙龙——“深度学习中的特征解耦技术”顺利举行（图）
互联 学术沙龙 深度学习 特征解耦
2021/4/19
深度学习是人工智能的一个重要研究领域，近年来，各种模型框架层出不穷。然而，深度学习常常被认为是不可解释的，因为模型学习到的特征往往是纠缠了各种信息，特征信息或特征图无法直观地反应出输入数据的特性。特征解耦(feature disentangle）技术使得模型学习到的特征在每一个（或几个）维度上都有特定的、不相干的意义。在特征解耦中，最常用到的技术为对抗训练(Adversaial Training)...
野生动物是人类赖以生存的生态系统的重要组成部分，但受盗猎、气候变化和栖息地损失、生态退化等影响数量大大减少。保护、发展和合理利用野生动物资源，对于维护生态平衡，改善自然环境，促进社会经济持续、稳定发展意义重大。长期以来野生动物数据主要靠地面方式获取，近年来无人机的应用在一定程度上提高了野生动物数据获取的便捷性，但人工目视解译从无人机影像中提取动物信息效率低、成本高，亟待发展精确可靠的动物自动识别算...
深度学习AI可扫描心脏血流
深度学习 AI 可扫描 心脏血流
2020/4/14
英国《自然·机器智能》杂志2020年4月13日发表的一项医学与人工智能（AI）研究中，瑞士科学家介绍了一种人工智能系统可以几秒之内扫描心血管血流。这个深度学习模型有望让临床医师在患者接受核磁共振扫描的同时，实时观察血流变化，从而优化诊断工作流。
清华大学发布深度学习框架——计图（Jittor）（图）
清华大学 深度学习框架 计图 Jittor
2020/4/2
清华大学计算机系图形学实验室多年来一直致力于计算机图形学、计算机视觉、机器学习和系统软件等领域的研究，并成立了北京信息科学与技术国家研究中心下的可视媒体智能计算团队。在国家自然科学基金委创新群体项目和国家研究中心自主科研项目的资助下，研究团队提出了一个全新的深度学习框架——计图（Jittor）。计图平台已于3月20日正式对外发布和开源，在著名开源平台Github上发布后立刻受到了广大深度学习开发者...
德国开发出能自动识别转移癌细胞的深度学习算法
德国 自动识别 转移癌细胞 深度学习算法
2020/1/7
亥姆霍茨慕尼黑中心2019年12月12日消息：该研究中心与慕尼黑大学、慕尼黑工大合作开发了一款不仅能自动识别扩散的癌细胞，而且还能找到分散在小鼠全身单个癌细胞的算法。
2019年10月8日，清华大学生命学院的张强锋课题组在《自然·通讯》（Nature Communications）上发表题为“SCALE方法基于隐特征提取进行单细胞ATAC-seq数据分析”（SCALE method for single-cell ATAC-seq analysis via latent feature extraction）的学术文章。真核生物的染色质具有复杂的高级结构，由DN...
复旦大学高分子科学系张红东课题组李剑锋副教授与加拿大滑铁泸大学陈征宇教授合作，在深度学习与物理研究交叉领域取得新进展，提出了一种全新的概念表征方法。近日，研究成果以《用强关联神经网络进行结构预测与反向设计》（“Structural Prediction and Inverse Design by a Strongly Correlated Neural Network”）为题发表于《物理评论快报》...
南方科技大学计算机科学与工程系助理教授张煜群发表CCF A类会议最佳论文展示深度学习用于软件错误定位研究成果（图）
南方科技大学计算机科学与工程系 助理教授 张煜群 深度学习 软件错误定位
2019/8/7
在近日于北京召开的2019年国际软件测试与分析大会(ISSTA 2019) 上，我校计算机科学与工程系助理教授张煜群团队发表的关于深度学习用于软件错误定位的研究论文“DeepFL:Integrating Multiple Fault Diagnosis Dimensions for Deep Fault Localization”获得大会最佳论文奖。“错误定位(Fault localization...
2019年3月28日，国家重点研发计划“变革性技术关键科学问题”重点专项“下一代深度学习理论、方法与关键技术”项目启动会在西安交通大学召开。科技部高技术研究发展中心刘敏主任、吴根处长、车子璠博士，陕西省科技厅史高领副厅长，项目咨询专家北京航空航天大学李波教授、西北工业大学张艳宁教授、国防科技大学胡德文教授，西安交通大学人工智能与机器人研究所郑南宁院士、王铁军副校长、科研院黄忠德常务副院长、李小虎副...
2019年3月22日晚，百度AI深度学习讲堂走进天津大学。百度百度AI技术体系视觉技术部高级经理崔磊、百度Apollo开源社区技术布道师胡旷、百度智能驾驶事业群组战略运营部Apollo产品设计师朱鑫为现场500多名天大学子分享了AI视觉实现、无人驾驶等领域的最新进展，并首次发布百度Apollo自动驾驶开发套件。天津大学宣传部部长贾启君，天津大学智能与计算学部副主任、人工智能学院院长胡清华，百度智能...
基于深度学习和二维高斯拟合的视网膜血管管径测量方法
视网膜血管 全卷积神经网络 管径测量 二维高斯拟合
2019/2/25
糖尿病、高血压等疾病会引起视网膜血管的形状发生变化，眼底图像血管分割是疾病定量分析过程中的关键步骤，对临床疾病的分析和诊断具有指导意义。本文提出一种视网膜血管管径自动测量方法。
深度学习的MPCANet火灾图像识别模型设计
深度学习 MPCANet 张量对象分析 火灾图像识别
2018/2/25
针对火灾发生时，火灾图像背景复杂、人工特征提取过程繁琐、对火灾图像的识别泛化能力不强、容易出现精度不高、误报和漏报等问题，提出了张量对象特征提取的多线性主成分分析（Multilinear Principal Component Analysis，MPCA）深度学习算法的火灾图像识别新方法。利用MPCANet建立火灾图像识别模型，通过MPCA算法学习滤波器作为深度学习网络卷积层卷积核，对张量对象的高...
