How Do Grayscale Images Affect Visual Anomaly Detection?
侧重于性能和速度的实用探索术语图像如何影响视觉异常检测？首先出现在数据科学上。
Greyscale and prune your algorithm: ‘digital nutritionist’ offers advice on cutting down screen time
Kaitlyn Regehr says parents worrying about their children need first to look at their own usageSwitching off the colours on your phone and spending half an hour a week pruning your algorithm can help consumers control and improve their online media diet, according to a professor turned “digital nutr
Researchers reveal full-gray optical trap in structured light
中国科学院西安光学精密机械研究所姚宝利教授和徐小浩博士领导的研究小组在结构光中发现了一种全灰度光阱，它能够捕获纳米颗粒，但出现在强度既不最大化也不最小化的区域。这项研究发表在《物理评论A》上。
Building Your First Deep Learning Model: A Step-by-Step Guide
深度学习简介深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习本身又是人工智能 (AI) 的一个子集。深度学习模型的灵感来自人脑的结构和功能，由多层人工神经元组成。这些模型能够通过称为训练的过程学习数据中的复杂模式，在此过程中，模型会进行迭代调整以最大限度地减少其预测中的错误。在这篇博文中，我们将介绍使用 MNIST 数据集构建一个简单的人工神经网络 (ANN) 来对手写数字进行分类的过程。了解 MNIST 数据集MNIST 数据集（修改后的国家标准与技术研究所数据集）是机器学习和计算机视觉领域最著名的数据集之一。它由 70,000 张从 0 到 9 的手写数字灰度图像组成，每张图像的大小为 28x28
