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World File Search System识别图像
一种识别图像中读数的新方法... - IIETA
对于电力线路巡检，传统的人工巡检方式存在着抄表工作量大、准确率低、存在安全隐患等一系列问题。基于数字图像技术的电表读数图像智能识别方法具有很大的实用价值。但现有的基于深度学习的电表读数识别方法普遍忽略了电表仪表盘指针、刻度等关键点的提取，现有算法鲁棒性和抗干扰能力较差，因此本文旨在研究一种基于深度学习的电力线路巡检电表图像读数识别新方法。首先对电表仪表盘倾斜进行校正，精确定位仪表盘中心；然后基于YOLOv5网络模型构建电表读数识别模型，给出YOLOv5网络模型结构，介绍其工作原理；最后通过实验结果验证了所提出的电表读数图像处理方法及构建的识别模型的有效性。
在灰度中看不到的大脑首先在颜色上过度融合
他们汇集了一群8至26岁之间的视觉障碍儿童和年轻人，并要求他们识别图像中的物体 - 一棵树，公共汽车，鸡，一堆书等。- 首先在灰度中，然后是颜色。在另一项测试中，他们要求小组确定提交给它们的两个圆盘中的哪个具有更轻的色调，而研究人员调整了颜色。
SPWLA PDDA SIG第四届年度机器学习竞赛 - 加入挑战！
感谢加拿大ConocoPhillips，我们提供了一个丰富的井log数据集，其中有10条井（8井和2台测试井）的数百个裂缝。参与者将可以访问这些数据，并负责开发可以准确识别图像日志裂缝的机器学习模型。可以使用Jupyter笔记本草案来帮助您入门 - 它成功识别了一些骨折并提供了信心水平，为基础提供了坚实的基础。
色彩空间图像作为选择的一个因素...
分析数字图像的方法多种多样。这些方法使得数字图像可以作为医学 [2, 3]、技术 [4, 5]、技术视觉系统 [6]、人工智能系统 [7] 和人类活动的各个领域 [8-12] 的信息来源。这种分析不仅可以分析原始图像，还可以获取附加信息。然后，主要信息和附加信息可以帮助您做出正确的决定。例如，对于医学来说，这是对疾病的及时诊断，对于技术视觉系统来说，这是识别图像中的物体，对于人工智能系统来说，这是对机器人运动的决策。因此，图像分析方法和获取必要信息是研究人员关注的重点。
什么是AI系统——人工智能？
机器学习：计算机通过数据学习来做出预测或决策。 深度学习：机器学习的一个分支，使用人工神经网络来处理复杂数据。 自然语言处理：人工智能理解人类语言并进行交流。 计算机视觉：人工智能可以分析和识别图像和视频。人工智能正在不断发展并改变人们的工作方式，提高生产力并开辟新的机遇。更多信息：https://intech-group.vn/cac-thanh-phan-cot-loi-cua-mot-he-thong-ai-la-gi-bv954.htm
作业 AI 新系统技术图片
– 机器学习是关于做出预测的特定分析。示例包括来自亚马逊或 Netflix 的推荐，以及对欺诈进行预测的系统。– 计算机视觉是关于识别图像（通常是照片或视频）中的模式。想想社交媒体上的面部识别或识别交通状况的自动驾驶汽车。– 自然语言处理专注于文本，可以在翻译引擎中找到，例如 Google 翻译或许多公司在其网站上使用的通讯机器人。– 语音识别专注于口语。众所周知的应用是语音助手，例如 Siri 和自动报告。– 机器人技术将操纵物体的能力与其他形式的人工智能相结合。其中包括智能无人机和百货商场的分拣机器人。
波兰尼的复仇与人工智能的默契新恋情......
当然，Hinton 只是在理论层面上强化了 AI 时代精神。人工智能技术最近吸引了大众的注意力，这在很大程度上要归功于感知智能方面的惊人成就——包括学习识别图像、语音和基本语言——并通过智能手机和个人数字配件将这些进步的成果带给每个人。这些进步大部分确实来自“学习”方法，但重要的是要了解这些进步来自“隐性”知识领域——尽管我们可以识别面部和物体，但我们无法明确表达这些知识。“智能设计”方法不适用于这些任务，因为我们确实没有针对此类隐性知识任务的有意识理论。但是，对于任务和领域——尤其是我们设计的任务和领域——我们又如何呢？
验收测试人工智能 – AIQ
可以应用于许多 AI 程序的一项测试是简单的“你答对了多少”。例如，AI 的一个常见应用是识别图像中的对象。通常，应用程序使用一组已识别的图像进行训练。然后使用第二组图像进行测试，以查看它是否正确识别了它们。假设目标是正确识别包含狮子、老虎和熊的图像。验收测试可能是 99% 或 99.9% 的测试图像被正确识别。测试集可能还包括不是狮子、老虎和熊的图像，以检查应用程序是否正确地将所有这些图片或 99% 或 99.9% 的图片确定为“以上都不是”。一个常见的测试实例是白噪声（随机数据）图像，不应将其识别为任何东西。
制药行业面临着智能化的挑战......
统计技术和系统AI基于生成能够处理大量数据并提取相关信息的系统和算法的思想。为此，它使用了各种统计技术和系统，其中最重要的是：•机器学习模型：一般来说，它们允许通过经验来改进某项任务，而不是明确地进行编程。使用算法和统计模型来分析和学习数据，他们可以根据数据中识别出的模式做出预测或决策。这些模型例如用于识别图像或做出个性化推荐，包括回归模型：预测连续值；分类模型：预测某个对象所属的类别或范畴；聚类模型：根据相似的对象的特征对其进行分组；神经网络模型：解决复杂问题；决策树模型：
与盲童一起设计开放式人工智能体验
人工智能技术通常用于帮助人们执行具有明确目标的离散任务（例如，识别图像中的人脸）。提供持续实时信息的新兴技术使更加开放的人工智能体验成为可能。我们与一名盲童合作，探讨了为旨在支持社会意义建构的系统设计人机交互的挑战和机遇。采用研究设计视角，我们反思了在设计这一体验时如何处理人工智能系统的不确定能力。我们贡献：（i）一个开放式人工智能系统的具体例子，该系统使盲童能够扩展自己的能力；（ii）一个想象和实际使用之间的差异说明，强调能力如何来自人机交互而不是仅仅来自人工智能系统；（iii）讨论设计选择，以打造一个持续的人机交互，解决人工智能系统不确定输出的挑战。