XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图像识别
用于深度神经网络分层图像识别的超低功耗图像信号处理器
稿件于 2020 年 8 月 30 日收到；2020 年 11 月 4 日修订；2020 年 11 月 22 日接受。出版日期 2020 年 12 月 14 日；当前版本日期 2021 年 3 月 26 日。本文经副主编 Yusuke Oike 批准。这项工作得到了索尼半导体解决方案公司/索尼电子公司的支持。（通讯作者：Hyochan An。）Hyochan An、Qirui Zhang、Kyojin D. Choo、Shiyu Liu、Bowen Liu、Hengfei Zhong、David Blaauw、Ronald Dreslinski、Hun Seok Kim 和 Dennis Sylvester 就职于密歇根大学电气与计算机工程系，密歇根州安娜堡 48109 美国（电子邮件：hyochan@umich.edu）。Sam Schiferl 就职于亚马逊，华盛顿州西雅图 98109 美国。 Siddharth Venkatesan 就职于亚马逊公司，美国加利福尼亚州圣克拉拉 95054。Tim Wesley 就职于 MemryX 公司，美国密歇根州安娜堡 48105。Jingcheng Wang 和 H. Zhong 就职于苹果公司，美国加利福尼亚州库比蒂诺 95014。Ziyun Li 就职于 Facebook 公司，美国华盛顿州雷德蒙德 98052。Luyao Gong 就职于谷歌公司，美国加利福尼亚州山景城 94043。本文中一个或多个图片的彩色版本可在 https://doi.org/10.1109/JSSC.2020.3041858 上找到。数字对象标识符 10.1109/JSSC.2020.3041858
AI图像识别零件分类服务
在《ITR 市场观点：AI 市场 2020》中，NEC（RAPID Machine Learning）取得以下排名：• 图像识别市场 - 设备检查供应商销售价值份额排名第一（2019 财年）• 图像识别市场 - 制造检查供应商销售价值份额排名第二（2019 年）• 图像识别市场 - 2018 财年供应商销售价值份额排名第二，2019 财年排名第二。
基于脑肿瘤MRI图像识别的监督多层词典学习
人工智能（AI）是自动脑肿瘤MRI图像识别的有效技术。AI模型的培训需要大量标记的数据，但是医疗数据需要由专业临床医生标记，这使数据收集变得复杂且昂贵。传统的AI模型要求训练数据和测试数据必须遵循独立且分布相同的分布。为了解决这个问题，我们在本文中提出了一个基于监督多层词典学习（TSMDL）的转移模型。借助从相关领域学到的知识，该模型的目标是解决转移学习的任务，而目标域只有少数标记的样本。基于多层词典学习的框架，所提出的模型了解了每一层中的源和目标域的共享词典，以探索不同域之间的内在连接和共享信息。同时，通过充分利用样品的标签信息，引入了Laplacian正则化项，以使类似样本的字典编码尽可能接近，并尽可能地对不同类样本的字典编码进行编码。大脑MRI图像数据集Rembrandt和Figshare上的识别实验表明，该模型的性能优于竞争状态。
使用 Python 进行人脸检测和图像识别
Vishaal Chandrasekar SRM 科学技术研究所 摘要：本论文的主要目的是使用 Python 编程语言和 OpenCV 计算机视觉库检测图像中的脸部并进行识别。本研究的实际框架主要集中在人脸检测和识别上。Haar Cascade 算法用于人脸检测。对于面部识别，使用局部二值模式直方图算法。当今一代人工智能和机器学习技术的快速发展将世界推向了新的水平。此外，借助人工智能和机器学习等最新技术，可以解决人类面临的许多不可能的情况。人工智能和机器学习在不同领域有着广泛的应用。例如，计算机视觉、机器人、医疗、游戏和工业。数据对于机器学习和人工智能以及许多项目都至关重要。为了简单地理解人工智能，它有助于解锁任何识别人脸的设备，如智能手机。此外，本文还解释了人工智能以及机器学习的发展趋势和应用领域。因此，本论文是一套完整的理论知识以及人工智能和机器学习应用的实际实现。 关键词：算法，人工智能，数据，Haar 级联，机器学习，OpenCV，Python 缩写列表： AI - 人工智能 ML -机器学习 CERN - 欧洲核子研究组织 CV - 计算机视觉 DL - 深度学习 GB - 技嘉 GPS - 全球定位系统 IBM - 国际商业机器 ID - 识别 IDE - 集成开发环境 LISP - 列表处理 NASA - 美国国家航空航天局 NumPy - 数值 Python OpenCV - 开源计算机视觉 PIP - 首选安装程序 RGB - 红绿蓝 SDK - 软件开发工具包 QR - 快速响应 VR - 虚拟现实 XML - 可扩展标记语言 1.简介 在这个智能时代，人们被现代先进的技术所包围。通过小如手掌的设备，AI 应用程序可以访问世界各地的所有信息。人工智能软件在许多方面使人类的生活变得更简单。此外，自学习算法和低成本计算的在线数据的可用性将机器学习提升到了一个新的水平。人工智能的普及度迅速增长，已成为人类日常生活的一部分。现代智能技术的快速发展为人类带来了更美好未来的希望。虽然制造智能机器的趋势早已开始，但过去几十年一直是人工智能的梦想
AI（人工智能）程序和深度学习（图像识别）的研究......
学习过程按以下顺序进行： 1：理解并学习人工智能中的深度学习和机器学习 2：了解LEGO-EV3主体（组装基本机器人和创建程序） 3：了解Raspberrypi微控制器和摄像头以及基本设置 4：理解和设置JupyterLab 5：理解和学习Google TensorFlow 6：总结研究成果，制作材料并在大阪科学日上展示
利用不同的MRI图像识别脑癌和脑脊液
医学图像在肿瘤和脑脊液 (CSF) 漏的诊断中起着重要作用。同样，MRI 是一种尖端的再生成像技术，它允许对身体进行截面透视，为专家提供便利，并检查相关人员。在本文中，作者尝试了在制作开始时对 MRI 图像进行分类以识别肿瘤或肿瘤的策略。这项研究旨在解决与脑脊液漏相关的上述问题。在这项研究中，作者专注于脑肿瘤，并将统计模型应用于测试，并讨论了脑肿瘤的图像。他们可以通过进行比较图像分析来判断肿瘤区域，然后应用直方图函数构建一个分类器，该分类器可以基于支持向量机来预测肿瘤和非肿瘤 MRI 检查者。我们的系统能够检测到病理学家也强调的正确区域。在未来，这应该更加以肿瘤可以被排列以及在医学术语和实施中描述解决方案为目标，并对改进的技术产生的未来做出一些预测。
D (2)“让我们用AI（人工智能）图像识别技术解决社会问题”
（2）解决问题 接下来，学生们分组考虑应该创建什么样的程序，在活动图中写下必要的功能，并对程序进行可视化和设计。我们也在此基础上编写了程序，一边修改活动图，一边努力解决问题。 例如左侧活动图中的接收方，当收到消息时，会发出声音并改变字符颜色，使用多种媒体使接收方更容易理解消息已收到。 他们还正在考虑开发一个程序，如果发送关键词“轮椅”，就会自动回复“你可能想去……”这是为了通过自动回复无障碍场所的常见问题来快速提供信息，并且参与者通过根据提示卡改进和修改示例程序来创建程序，以解决他们自己的问题。