XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图像识别
使用 OpenCV 检测停车位
摘要 — 寻找合适的停车位是一个具有挑战性的问题，尤其是在大城市。随着汽车保有量的增加，停车位变得越来越稀缺。对这些停车位的需求不断增长，再加上有限的停车位，导致了供需失衡。缺乏足够的停车管理系统导致许多街道上到处都是非法停放的汽车。需要一个可扩展、可靠、高效的停车管理系统来解决这个问题。基于深度学习的计算机视觉技术已经成为解决此类问题的有希望的解决方案。这些技术对图像识别和处理领域产生了巨大的影响。它们还为车辆跟踪领域的进一步应用提供了巨大的潜力。因此，它们可以用来检测停车位。
生成式人工智能与版权的碰撞
现在判断这将如何影响人工智能还为时过早，也不清楚其对某一特定工作岗位的影响是积极的还是消极的。研究开始强调哪些工作最有可能受到影响而不是消失 (8)。例如，图像识别等分类任务可以用人工智能来完成，这将影响那些工作涉及分类任务的工作者，如放射科医生 (7)。最近有研究表明，生成式人工智能 (特别是法学硕士) 和非生成式人工智能之间的差异 [如 (7) 所述]，数百万个工作岗位可能会受到法学硕士的影响。值得注意的是，这些研究强调“影响”并不意味着“取代”。对于许多工作而言，将工作流程的某些方面自动化可能会提高生产率、从事该工作的员工的工资以及雇用该工作的员工数量。
人工智能 - 爱尔兰议会
狭义人工智能（也称为弱人工智能或人工智能） 52 可以在已经定义的特定领域中执行一项或多项任务。 53 这种类型的人工智能无法进行超出其编程能力的学习。 54 相反，它建立在这样一种理念之上：技术在处理大量数据和根据合理和定义的规则完成任务方面具有卓越的能力，而人类更有能力应对更“模糊的情况或需要直觉、创造力、情感、判断力和同理心的情况”。 55 现有的人工智能，包括语音识别、语言翻译和文本分析、面部和图像识别以及数字个人助理，如亚马逊的 Alexa 和苹果的 Siri，都是狭义人工智能的例子。 56
药物发现的人工智能
Yann Gaston-Mathé：Iktos由Quentin Perron，Nicolas Do Huu和我本人于2016年成立，目的是开发一个创新的，用户友好的深度学习技术平台，用于DE NOVO DEVO DEAD DEAGESY。该技术平台是通过利用Quentin和Nicolas开发的专有的al-gorithm来构建的，Quentin和Nicolas最初希望将深度学习生成模型应用于以前在图像识别和自然语言处理等领域中使用的化学。我们的目标是使每个人都可以访问我们的技术，并成为第一家发布用户友好且高性能的从头设计软件进行多参数优化的公司，无论其在深度学习和计算机编程方面的专业水平如何，都可以使用任何药用或计算机化的化学家使用。
聚合学习：一种学习神经网络分类器的矢量量化方法
我们更进一步考虑学习神经网络分类的问题。在信息瓶颈 (IB) 原则下，我们将这个分类问题与表示学习问题联系起来，我们称之为“IB 学习”。我们表明，IB 学习实际上等同于量化问题的一个特殊类别。率失真理论的经典结果表明，IB 学习可以受益于“矢量量化”方法，即同时学习多个输入对象的表示。这种方法辅以一些变分技术，产生了一种用于使用神经网络模型进行分类的新颖学习框架“聚合学习”。在这个框架中，多个对象由单个神经网络联合分类。通过在标准图像识别和文本分类任务上的大量实验验证了该框架的有效性。
CC3 - 学生指南和课程列表
nceand S ecurity 计划旨在培养具有国防和民用/工业安全跨学科和多学科技能的机械工程师。这涵盖了广泛的文化领域，从机械工程到计算机工程，从组件设计到集成系统，从制造到机械和设施的部署。因此，该计划的学生必须参加机械工程基础硕士课程以外的专业课程。这包括弹道学、爆炸物、撞击工程、自动驾驶汽车技术和数据分析。此外，他们还需要学习一些软件和计算机架构安全课程。此外，学生还可以选修各种选修课，以加深他们的工业和计算机科学专业知识。这些选修课涵盖多个主题，包括无损检测、故障分析、增强现实、图像识别、风险管理、地缘政治、博弈论、密码学、网络安全和计算机取证。
为盲人提供的基于人工智能的应用程序
在当今先进的高科技世界中，人们认识到视障人士独立生活的必要性，他们面临的主要问题是社会限制。由于周围环境中缺乏必要的信息，视障人士面临问题并处于不利地位，因为视觉信息是他们最缺乏的。借助先进的技术，可以为视障人士提供支持。该想法是通过专注于语音助手、图像识别、货币识别、电子书、聊天机器人等的 Android 移动应用程序实现的。该应用程序能够帮助使用语音命令识别周围的物体，进行文本分析以识别硬拷贝文档中的文本。这可能是盲人与他人互动的有效方式，并可能帮助盲人独立生活。
量子机学习实现：建议和实验
摘要：对两种类型的人工神经网络（ANN）进行了全面分析，以评估量化对突触权重的影响。常规多层pepceptron（MLP）和卷积神经网络（CNN）已通过更改其特征来考虑。采用了基于带有双极重复器的1T1R结构的参考技术，其中包括H fo 2介电，考虑了不同的多级方案以及相应的电导量化算法。深入研究了图像识别过程的准确性。这种类型的研究在硬件实施神经网络之前至关重要。获得的结果支持将CNN用于图像域。这与卷积层在提取图像特征和降低数据复杂性方面所起的作用有关。在这种情况下，与MLP相比，突触权重的数量可以减少。