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World File Search System其馈
文章使用人工神经网络估计机器人的运动学和工作空间
摘要：目前，在特定而复杂的工业操作中，机器人必须满足某些要求和标准，如高运动学或动态性能、工作空间的特定尺寸或机器人移动元件尺寸的限制。为了满足这些标准，必须对机器人进行适当的设计，这需要多年的实践以及人类设计师的适当知识和经验。为了协助人类设计师进行机器人设计，已经开发了几种方法（包括优化方法）。本文解决的科学问题是开发一种人工智能方法，使用前馈神经网络来估计机器人的工作空间大小和运动学。该方法应用于由基座平台、移动平台和六个运动旋转万向球面开环组成的并联机器人。数值结果表明，通过适当的训练和拓扑结构，前馈神经网络能够根据末端执行器的姿态正确估计工作空间体积值和广义坐标值。
计划执行官David Breede先生
任务：同步掌握空中，地面和海上域的信号情报功能。增强了目标信号的目标获取。基于开放的硬件和软件体系结构开发和现场可互操作，网络传感器，以使常见的操作图片和将数据馈送到全源分析工具中。
课程内容 人工智能与机器学习
问题 案例研究 计算机视觉简介 图像处理 理解颜色图 第 10 天 特征提取 高斯模糊 Canny 边缘检测 图像分割 线检测-Hough 变换 Harcaascade 分类器 第 11 天 人工神经网络简介 单层感知器 多层感知器 Keras 简介 前馈过程、反向传播、误差
Medico-Legal更新，2020年7月至9月，第20卷，No. 3 375，通过应用FCNN
比较分析利用FCNN来分割输入图像和几个分类器来获得有关患者患有肿瘤可能性的预测。添加了其他分类器，以检查预测分数中提高准确性的可能性。输入图像被馈入FCNN，并允许在网络上训练150000个时期。在训练过程结束时，图像被分割。卷积神经网络能够从图像中提取特征。每一层的输出是另一层的输入，依此类推。实现是通过将KERAS框架与TensorFlow Backend一起完成的。为了节省培训网络的时间，LGG和HGG图像均在网络上同时训练。所提出的方法从FCNN获得置信度评分，然后将置信值馈入上述分类器中以获得准确的预测。图像的分割导致扫描中存在的肿瘤的准确区域定位。然后将获得的结果送入基本分类器中，以进行后处理并获得准确的结果。图1是一个时期的提议网络的过程流。一个图像的分割结果如下表1。
SOURIAU 的创新（航空航天市场）
后壳 EN 2997 ESC 10、11、15、16 FADEC 短接插头 馈线（电源）滤波器和防雷保护 防火墙馈通密封连接器 高速以太网四同轴高振动 38999 系列 III 轻型密封 MIL-C-83723 系列 MIL-DTL-38999 系列 I、II、III 电源连接器
一种受大脑启发的基于对象的注意力网络，用于多...
摘要 视觉系统使用对物体的选择性瞥见序列来支持行为目标，但这种注意力控制是如何学习的呢？在这里，我们提出了一个编码器-解码器模型，该模型的灵感来自大脑中构成识别-注意系统的自下而上和自上而下的视觉通路。在每次迭代中，都会从图像中获取一个新的瞥见，并通过“什么”编码器（前馈、循环和胶囊层的层次结构）进行处理，以获得以对象为中心（对象文件）的表示。该表示被馈送到“哪里”解码器，其中不断发展的循环表示提供自上而下的注意力调节以规划后续的瞥见并影响编码器中的路由。我们展示了注意力机制如何显著提高对高度重叠数字进行分类的准确性。在需要比较两个对象的视觉推理任务中，我们的模型实现了近乎完美的准确性，并且在推广到看不见的刺激方面明显优于更大的模型。我们的工作证明了基于对象的注意力机制对对象进行连续观察的好处。
突触缩放——一种人工神经网络...
摘要 — 大自然一直启发着人类精神，科学家经常根据对大自然的观察开发新方法。成像和传感技术的最新进展使人们对生物神经过程有了更深入的了解。为了找到增强神经网络学习能力的新策略，我们专注于一种与生物神经网络中的学习任务和神经稳定性密切相关的现象，即稳态可塑性。在描述稳态可塑性的理论中，突触缩放被发现是最成熟和最适用的。我们系统地讨论了关于突触缩放理论的先前研究及其如何应用于人工神经网络。因此，我们利用信息论来分析评估突触缩放如何影响互信息。基于这些分析结果，我们提出了两种在简单和复杂、前馈和循环神经网络的训练过程中应用突触缩放的方式。我们在标准基准上将我们的方法与最先进的正则化技术进行了比较。我们发现，在广泛的网络前馈和循环拓扑和数据集上的实验中，与之前的正则化方法相比，所提出的方法在回归和分类任务中产生的误差最低。