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中国科学院自动化研究所研发出类脑脉冲神经网络加速器(图)
类脑脉冲 神经网络 加速器
2023/7/25
面向入侵检测的元图神经网络构建与分析
入侵检测 元图神经网络 深度学习 图结构
2023/7/20
网络入侵样本数据特征间存在未知的非欧氏空间图结构关系,深入挖掘并利用该关系可有效提升网络入侵检测方法的检测效能.对此,设计一种元图神经网络(Meta graph neural network,MGNN),MGNN能够对样本数据特征内部隐藏的图结构关系进行挖掘与利用,在应对入侵检测问题时优势明显。
针对轴承全寿命周期数据获取困难、训练样本少的问题,提出一种基于关系网络的轴承剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)预测方法.关系网络是一种基于度量的元学习方法,在少量训练样本下,具有快速学习新任务的优点。
2023年中国网络文明大会在福建省厦门市举行
2023年 中国网络文明大会 厦门
2023/7/19
中国科学院半导体研究所高速电路与神经网络实验室刘婧逸博士一篇论文被人工智能顶刊Neural Networks录用(图)
中国科学院 高速电路 神经网络 刘婧逸 人工智能 Neural Networks
2023/7/11
中国科学院力学研究所融合物理神经网络研究取得进展(图)
融合物理 神经网络 中国科学院力学研究所
2023/7/7
基于李代数的端到端残差网络人脸识别
李代数 端到端 残差 网络人脸识别
2023/6/29
一种基于自监督学习的矢量球面卷积网络
矢量球面卷积网络 自监督学习 三维目标分类 三维目标部分分割
2023/6/20
在三维视觉任务中,三维目标的未知旋转会给任务带来挑战,现有的部分神经网络框架对经过未知旋转后的三维目标进行识别或分割较为困难.针对上述问题,提出一种基于自监督学习方式的矢量型球面卷积网络,用于学习三维目标的旋转信息,以此来提升分类和分割任务的表现.首先,对三维点云信号进行球面采样,映射到单位球上;然后,使用矢量球面卷积网络提取旋转特征,同时将随机旋转后的三维点云信号输入相同结构的矢量球面卷积网络提...
铁水硅含量是反映高炉冶炼过程中热状态变化的灵敏指示剂,但无法实时在线检测,造成铁水质量调控盲目.为此,提出一种基于动态注意力深度迁移网络(Attention deep transfer network,ADTNet)的高炉铁水硅含量在线预测方法.首先,针对传统深度网络静态建模思路无法准确描述过程变量与铁水硅含量之间的关系,提出一种基于注意力机制模块的输入过程变量与输出硅含量之间的动态关系描述方法。
在场景文本检测方法中,文本实例的边缘特征与其他特征在大多数模型中都是以同样的方式进行处理,而准确检测相邻文本边缘区域是正确识别任意形状文本区域的关键之一.如果对边缘特征进行增强并使用独立分支进行建模,必能有效提高模型的标识准确率.为此,提出了三个用以增强边缘特征的网络模块。
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars:过拟合神经网络的泛化能力
过拟合 神经网络 泛化能力
2023/5/15
随着未来空间大型工程的陆续实施,迫切需要智能化的方法和技术实现航天活动的自主规划、自主控制、自主故障检测和处理等,为航天系统小型化、轻量化、智能化、低功耗需求提供技术支撑。卷积神经网络作为人工智能模型中最重要的经典结构,具有局部连接、权值共享、空间或时间上的下采样等优势,是我国天基遥感数据精准获取、在轨海量数据快速处理与应用向更强、更快发展的重要选择。值得注意的是,卷积神经网络FPGA加速器的空间...