模式识别关键词检索结果

机器学习算法根据盐的干燥模式识别盐

Machine learning algorithm identifies salts from their drying patterns

科学家们已经训练了一种机器学习算法,可以从不同盐溶液干燥时形成的图案中识别出它们的化学成分。该技术可能成为一种快速而廉价的分析神秘物质(包括疑似药物)的方法。这项研究发表在《美国国家科学院院刊》上。 “我们正在采取 […]

模式识别系统让机器人能够区分人与垃圾

Система распознавания образов позволяет роботам отличать людей от мусора

机器人在灾难响应期间在密闭空间和不稳定环境中导航而不将人员置于危险之中的能力是最受欢迎的能力之一。瓜达拉哈拉大学 (UDG) 的墨西哥研究人员开发了一种在这种情况下有用的算法,使机器人能够将人与周围瓦砾中的碎片区分开来。

BernhardSchölkopf:AI智能吗? | Starmus亮点

Bernhard Schölkopf: Is AI intelligent? | Starmus highlights

虽然相对罕见的现实世界事件影响了运营技术具有AI的模式识别能力,将重点转移到了一个紧迫的问题上:AI的下一个伟大飞跃将是什么?

强化学习符合思想链:将LLMS转化为自主推理代理

Reinforcement Learning Meets Chain-of-Thought: Transforming LLMs into Autonomous Reasoning Agents

大型语言模型(LLMS)具有明显的高级自然语言处理(NLP),在文本生成,翻译和摘要任务方面表现出色。但是,他们参与逻辑推理的能力仍然是一个挑战。传统的LLM旨在预测下一个单词,依靠统计模式识别而不是结构化推理。这限制了他们解决复杂问题的能力[…]强化后的学习符合经济链:将LLMS转化为自主推理代理商,首先出现在Unite.ai上。

alphageometry2:在几何学上超过人类奥林匹克冠军的AI

AlphaGeometry2: The AI That Outperforms Human Olympiad Champions in Geometry

人工智能长期以来一直在试图模仿类似人类的逻辑推理。尽管它在模式识别方面取得了巨大进展,但抽象的推理和象征性推论仍然是AI的艰巨挑战。当AI用于数学问题解决问题时,这种局限性尤其明显,这是一项长期以来证明人类认知的学科[…] ALPHAGEMOMETRY2:AI优于人类奥林匹亚冠军的AI在几何学中首先出现在Unite.ai上。

无监督跟踪

Unsupervised Tracking

模式识别是一个相当常见但复杂的活动的名称,我们在日常生活中无数次地进行这种活动。我们的大脑能够几乎无误地解释连续的声音、书面符号或图像——以至于像我这样有时难以识别熟悉面孔的人,得到了自己的功能障碍术语——在这种情况下,就是面部失认症。阅读更多

当算法梦见光子时:人工智能能像爱因斯坦一样重新定义现实吗?

When Algorithms Dream of Photons: Can AI Redefine Reality Like Einstein?

光电悖论:人工智能揭示了人类的哪些才华……照片由 Greg Rakozy 在 Unsplash 拍摄1905 年,阿尔伯特·爱因斯坦发表了一篇关于光电效应的论文——一个看似简单的观察,即光可以从金属中弹出电子。这项工作后来为他赢得了诺贝尔奖,它不仅解释了物理学中的一个怪现象。它打破了经典力学,催生了量子理论,并重塑了我们对现实的理解。但这是一个发人深省的问题:一个接受 19 世纪数据训练的人工智能能否实现同样的飞跃?答案不仅仅与物理学有关。它关乎机器能否复制——甚至超越——人类天才的火花。让我们来分析一下。1. 光电效应:天才的完美风暴照片由 Michael Held 在 Unsplash 拍

在 CIFAR-10 上比较 ANN 和 CNN:全面分析

Comparing ANN and CNN on CIFAR-10: A Comprehensive Analysis

您是否好奇不同的神经网络如何相互叠加?在本博客中,我们将使用流行的 CIFAR-10 数据集深入研究人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN) 之间的激动人心的比较。我们将分解 ANN 和 CNN 的关键概念、架构差异和实际应用。加入我们,揭秘哪种模型在图像分类任务中占据主导地位以及原因。让我们开始吧!数据集概述 CIFAR-10 数据集是机器学习和计算机视觉任务中广泛使用的数据集。它由 10 个不同类别的 60,000 张 32x32 彩色图像组成,其中有 50,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。类别包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。本博客探讨了人

NVIDIA Research 赢得 CVPR 端到端驾驶自动驾驶大赛

NVIDIA Research Wins CVPR Autonomous Grand Challenge for End-to-End Driving

NVIDIA 采取行动加速自动驾驶汽车开发,今天在本周于西雅图举行的计算机视觉和模式识别 (CVPR) 会议上被评为自动驾驶大挑战赛冠军。继去年在 3D 占用率预测中获胜之后,NVIDIA Research 今年在端到端大规模驾驶类别中名列前茅,其阅读文章

“一位经济学家、一位篮球运动员和一位穆斯林女性走进酒吧”——理解大型语言模型中的统计歧视

“An economist, a basketball player, and a Muslim woman walk into a bar” – Understanding Statistical Discrimination in Large Language Models

在我的 AI/ChatGPT 研讨会上,我经常要求 ChatGPT 创建一个“经济学家和穆斯林女性”的形象来说明人工智能是如何“思考”的。人工智能,从最广泛的意义上讲,从根本上讲是关于模式识别或预测的。在经济理论中,我们谈论“统计歧视”,当一个人因为 […] 而受到歧视时就会发生这种情况

径向偏置函数网络简介

Introduction to Radial Bias Function Networks

为什么重要:径向偏置函数网络在模式识别、近似和时间序列预测等应用中变得流行。