人工智能相關(guān)文章 把“人脸识别”关进法律的“笼子”里 像人脸识别这样的新兴技术，因为存在非接触的侵入性，监测、抓取、匹配、记录、处置等行为都来得太容易，也需要足够的监管约束力度与之匹配。 發(fā)表于：2020/12/22 广汽本田汽车有限公司申请“无人驾驶实验”相关专利 新浪科技讯 12月22日上午消息，天眼查App显示，近日，广汽本田汽车有限公司新增多条专利信息，其中一条为“一种汽车无人驾驶实验模拟碰撞测定装置”，申请日在2018年11月，公布日在2020年12月。 發(fā)表于：2020/12/22 机器人顾问公司WealthNavi上市：东京证交所今年规模最大IPO之一 据报道，日本机器人顾问公司WealthNavi将于周二在东京证券交易所（Tokyo Stock Exchange）首次公开募股（IPO），这将是该交易所今年规模最大的IPO之一。 發(fā)表于：2020/12/22 上海首批20家智能工厂授牌，未来三年将建成100家 12月22日，上海首批20家智能工厂授牌。 發(fā)表于：2020/12/22 云智一体：攀登2021智能经济新山峰 在新基建、经济双循环的背景下，面向十四五经济新周期，产业经济走向智能化成为中国经济的重要议题。在智能经济时代，云计算与 AI 的服务能力，是产业智能化升级的底座。底座的进步与升级是更多突破的起点，也是目前阶段最值得我们注意的产业动向。 發(fā)表于：2020/12/20 华为HarmonyOS 2.0手机开发者Beta版如期而至，开启全场景智慧生活新体验 华为此次宣布面向手机开发者开放完整的HarmonyOS 2.0系统能力、丰富的API（应用开发接口），以及强大的开发工具DevEco Studio等技术装备，帮助手机开发者更轻松、高效地创造出属于万物互联时代的全新应用，为消费者带来智能家居、智慧办公、智慧出行、运动健康、影音娱乐等不同场景的全新生活体验。 發(fā)表于：2020/12/20 英特尔携手滴滴出行 全方位升级云计算和自动驾驶服务 近日，英特尔与滴滴出行（以下简称“滴滴”）签署战略合作协议，旨在依托英特尔和滴滴各自的优势资源，在云计算和自动驾驶两大领域开展深入合作，并围绕计算、存储平台、网络和软件四个维度进行优化和探索，从而推动技术进步，为生态发展和产业创新注入新动力。英特尔公司市场营销集团副总裁、中国区行业解决方案部总经理梁雅莉，滴滴出行高级副总裁章文嵩出席本次签约仪式。 發(fā)表于：2020/12/19 艾迈斯半导体携手Senova启动COVID-19（SARS-CoV-2）抗体数字快速检测套件生产线 近日，软银发布消息称，与斯巴鲁共同研发的“世界首个”5G 自动驾驶用例 -- 匝道并入高速公路的测试成功完成。 發(fā)表于：2020/12/19 2020年要过去了，这些新技术带来的问题还在 2020 年是 AI 逐渐深入生活，倒逼各行业数字化转型的一年。与此同时，随着新技术的产生，也开始带来不少麻烦与问题。如何正确理解新技术，并像解题一样，解决与之相伴的新问题，成为一项考验。 發(fā)表于：2020/12/18 基于深度学习的鱼类识别与检测的算法研究 鱼类分类识别在渔业资源研究、鱼类知识的科学推广、水产养殖加工、稀有物种保护等领域具有广泛的应用前景。针对大菱鲆、黄鳍鲷、金钱鱼、鲻鱼这四种鱼类，利用PyTorch框架为基础，通过ResNet50网络模型，用不同的算法对其进行分类识别，不断对模型进行优化，对四种鱼类训练学习，通过测试其准确率达到96%以上。同时用PyQt5开发了GUI可视化界面，通过界面图片的选择和预测功能按钮的操作，测试结果实际类别与预测类别一致，用DSOD框架做了水下目标实时跟踪检测，提高了对小目标的检测率，同时保持了模型的检测速度，检测结果达到期望。 發(fā)表于：2020/12/17 安全类文章的多文本分类系统的设计与实现 目前安全类网站信息的分类标签各不相同，没有统一分类标准，使安全类网站无法准确地向用户展示特定类别的安全信息。面对大量的安全类网站的技术类文章信息，用户需要花费大量的时间来识别文本类别。因此，设计一个多文本分类系统对于提高安全类网站的用户体验和使用效率具有重要意义。开发了一套基于CNN和LSTM混合模型的安全类文章多文本分类系统，本系统采用基于Scrapy框架的网络爬虫，该网络爬虫支持定制化配置提取不同布局的页面数据，支持数据持久化存储。并在 CNN和 LSTM混合模型基础上设计实现了多文本自动标注模块，实现了网站安全类信息的自动分类，相对传统的CNN和LSTM模型分类准确率分别提升1.79%和1.54%，F1值分别提升1.02%和0.32%。 發(fā)表于：2020/12/17 基于Android的PDR改进算法研究 基于Android开发实现了一款室内定位软件，采用PDR（Pedestrian Dead Reckoning）算法作为室内定位算法，利用智能手机内置加速度传感器、磁场传感器来实现步数、步长和航向的检测。同时，在基本的PDR算法的基础上做了改进，即采用卡尔曼滤波平滑处理步长、粒子滤波优化结果。最后对改进的算法进行实际测试，直线为主的轨迹中采用直线判定后误差为0.64 m；曲线为主的轨迹中采用两种滤波方法优化后误差为1.08 m。 發(fā)表于：2020/12/17 基于深度学习的视频火焰识别方法 针对传统视频火灾检测方法依靠人工经验提取火焰特征，误报率高、鲁棒性差的特点，提出一种基于深度学习的视频火焰识别方法。该方法充分利用火焰的运动特征和颜色信息，先使用改进的五帧差法和自适应混合高斯建模法进行运动目标提取；再采用RGB-HSV混合颜色空间模型筛选出图像中可能的火焰像素区域；最后将以上两个步骤结合起来进行疑似火焰区域提取，并将疑似火焰区域图像传入预训练的AlexNet卷积神经网络模型进行火与非火的精确识别。通过对多种场景下火焰视频的测试结果表明，提出的方法具有较高的召回率、准确率和较低的误报率。 發(fā)表于：2020/12/17 基于深度回归的指针仪表读数识别方法 现有仪表读数识别方法通过检测指针和刻度获取读数，对输入的仪表图像质量要求较高，为此提出一种新的基于深度回归的指针仪表读数识别方法。该方法首先由仪表图像获取图像特征，然后通过方向回归模块预测指针方向，最后根据指针角度计算仪表读数。相比于其他方法，该方法采用端到端的回归方式进行直接学习，具有更强的识别能力。在较大规模变电站仪表图像数据集上，该方法取得了97.2%的读数精度，相比于基于Mask R-CNN的仪表读数识别方法提高了7.4%。定性分析和定量分析结果表明，相比于现有的仪表读数识别方法，该方法对表盘图像干扰具有更强的鲁棒性。 發(fā)表于：2020/12/17 基于立体视觉的无人机动态目标实时跟踪 针对小型四旋翼飞行器的动态目标跟踪问题，提出了连续自适应椭圆检测(Continuously Adaptive Ellipse Detector，CAED)算法的飞行器目标定位以及一种基于立体视觉的跟踪控制算法。首先，双目相机拍摄的图像通过CAED算法得到目标的像素中心点，利用三角测量原理，实现了对目标位置的有效估计。其次，针对运动目标跟踪任务，设计并实现了两个级联串级PID的四旋翼位置姿态控制律。最后，在四旋翼上将图像处理算法与四旋翼控制相结合，进行了测试实验，验证了本文所提出的检测和控制方法。 發(fā)表于：2020/12/17 <…310311312313314315316317318319…>
