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搜索资源列表

  1. 类脑智能研究现状与发展思考

  2. 类脑智能研究现状与发展思考，帮助相关研究人员进一步了解现状情况

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2017-02-03
    • 文件大小：901kb
    • 提供者：liutonglai

  1. 国务院计算机发展技术方向

  2. 1.大数据智能理论。研究数据驱动与知识引导相结合的人工智能新方法、以自然语言理解和图像图形为核心的认知计算理论和方法、综合深度推理与创意人工智能理论与方法、非完全信息下智能决策基础理论与框架、数据驱动的通用人工智能数学模型与理论等。 2.跨媒体感知计算理论。研究超越人类视觉能力的感知获取、面向真实世界的主动视觉感知及计算、自然声学场景的听知觉感知及计算、自然交互环境的言语感知及计算、面向异步序列的类人感知及计算、面向媒体智能感知的自主学习、城市全维度智能感知推理引擎。 3.混合增强智能理论。研

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2018-03-30
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：haypu

  1. 3-6 稀疏与低秩.pdf

  2. 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-01-03
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_44249704

  1. 3-5 神经网络方法.pdf

  2. 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-01-03
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：weixin_44249704

  1. 3-4 基于局部邻域的方法.pdf

  2. 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。

  3. 所属分类：讲义

  1. 3-3 基于核函数的方法.pdf

  2. 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。

  3. 所属分类：讲义

  1. 3-2 线性方法.pdf

  2. 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。

  3. 所属分类：讲义

  1. 3-1 流形学习.pdf

  2. 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。

  3. 所属分类：讲义

  1. 2-3 贝叶斯推断.pdf

  2. 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。

  3. 所属分类：讲义

  1. 2-2 玻尔兹曼机.pdf

  2. 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。

  3. 所属分类：讲义

  1. 2-1 概率图模型.pdf

  2. 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。

  3. 所属分类：讲义

  1. 1-2 弱监督学习.pdf

  2. 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。

  3. 所属分类：讲义

  1. 1-1 聚类分析.pdf

  2. 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程，其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要研究方向，研究人类模式识别的机理以及有效的计算方法。

  3. 所属分类：讲义

  1. 车联网时代的汽车安全技术.pdf

  2. 本文通过介绍分析以上各类安全系统的概念，结合一些整车厂的规划实例，阐明车联网时代的汽车安全技术应当考虑的研究课题及方向。2013第十六届中国汽车安仝技术国际研讨会 或设计引起,但是此类故障大多可以通过用车前检查保养,行车中监控诊断等措施发现而避免。 易见的通过经验即可以发现的隐患要养成勤于检査的习惯,比如长途外出前进行保养,査看各种 液面高度,检测胎压。而内在的一些因素可以通过车辆诊断去获知各种传感器量值,进而判断 或许普通车主一般不会购买专业的诊断设备,或者就算有诊断设备,但是要操作它发现一些

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-12
    • 文件大小：693kb
    • 提供者：yehanyu

  1. HCIA-AI_V2.0_培训材料.pdf

  2. HCIA-AI 培训材料，华为人工智能认证工程师培训材料HCIA-AI 2.0)目标 ●学完本课程后,您将能够 口了解人工智能的基本概念。 口了解人工智能发展历史。 口了解人工智能的应用技术及场景。 口了解各国各企业的人工智能发展战略。 a了解人工智能现有的问题 口展望人工智能的未来。 第2页版权所有◎2019华为技术有限公司 A HUAWEI 目录 1.人工智能技术是什么 2.人工智能技术的发展史 3.人工智能技术的应用方向与应用场景 4.人工智能的发展战略 5.人工智能现有的问题 6.人工

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2019-10-09
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：liujinjie993

  1. LIF光子神经元.rar

  2. 类脑光子学是智能光子系统的一个先进分支。LIF光子神经元是类脑光子学中最经典的神经元模型。本模型参考了普林斯顿大学的研究结果，利用VCSEL和SA组合而成的双区型激光器的速率方程对LIF光子神经元进行了建模。内含输入信号文件（.m格式）和模型文件（.slx格式），输入信号规定为脉冲形式。把二者打开后，先RUN输入信号文件，再RUN模型文件。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：29kb
    • 提供者：RzhFred

  1. 奥拉西坦的合成工艺改进

  2. 奥拉西坦为吡咯烷酮类衍生物,用于脑损伤及引起的神经功能缺失、记忆与智能障碍的治疗。针对奥拉西坦合成工艺存在合成路线长、废固较多、操作复杂、产品不易提纯等问题,提出了一种合成奥拉西坦的改进方法,即以4-氯乙酰乙酸乙酯和甘氨酰胺为原料合成奥拉西坦,研究了催化剂、反应溶剂、反应时间对反应体系的影响,找到了最佳优化条件:环合反应p H值为10.5~11.0,乙醇水溶液比例为1∶8,甘氨酰胺配比为1∶1.0,环合反应溶剂配比为1∶25,环合反应温度为77~78℃,催化剂用量为1∶100,反应时间为12~1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-10
    • 文件大小：129kb
    • 提供者：weixin_38719540

  1. 人工智能2020：落地挑战与应对-爱分析.pdf

  2. 人工智能发展进入新阶段。经过60多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统成为人工智能的发展重点，受脑科学研究成果启发的类脑智能蓄势待发，芯片化硬件化平台化趋势更加明显，人工智能发展进入新阶段。当前，新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-07-10
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：dawn1003

  1. 助力智慧城市快速实现规划建设的利器--城市大脑.docx

  2. 目前，随着5G、大数据、人工智能、区块链和新基建等一波又一波科技浪潮的来临，智慧城市的基础建设方兴未艾。但是，“智慧城市不智慧”的难题一直都在困扰着工程建设者们。而城市大脑，作为互联网大脑构架与智慧城市基础建设紧密结合的产物，是城市级的“类脑复杂智能巨系统”，将从源头上实现智慧城市，成为了智慧城市基础建设和前沿科技领域的新热点。目前，我国在城市大脑的基础理论研究和基础建设实践方面居于世界领先地位，而规范化毫无疑问会成为进一步夯实领先优势的“利器”。此前，城市大脑全球标准研究组、中科院虚拟经济与数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-05
    • 文件大小：54kb
    • 提供者：ztmap2020

  1. 脉冲神经网络:模型、学习算法与应用

  2. 脉冲神经网络是目前最具有生物解释性的人工神经网络,是类脑智能领域的核心组成部分.首先介绍各类常用的脉冲神经元模型以及前馈和循环型脉冲神经网络结构;然后介绍脉冲神经网络的时间编码方式,在此基础上,系统地介绍脉冲神经网络的学习算法,包括无监督学习和监督学习算法,其中监督学习算法按照梯度下降算法、结合STDP规则的算法和基于脉冲序列卷积核的算法3大类别分别展开详细介绍和总结;接着列举脉冲神经网络在控制领域、模式识别领域和类脑智能研究领域的应用,并在此基础上介绍各国脑计划中,脉冲神经网络与神经形态处理器

  3. 所属分类：其它