分类超平面。（１）感知机算法的学习策略是极小化误分类点到超平面的距离。 具体推导过程如下所示，其实不用看下面，很简单，就是求出误分类点到分类超平面之间的距离总和。即学习的损失函数就是误分点到超平面距离。（２）接下来，模型的学习策略，损失函数都有了，接下来看看学习算法。 在感知机中，进行权重w,截距b参数的迭代的算法是我们非常熟悉的随机梯度下降。随机梯度这部分内容之前也有做过了解，在数学之美系列
出自澳大利亚阿德莱德大学
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2022-10-05 13:55:59
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1 安全态势感知概述
1.1 态势感知溯源
如果追根溯源，态势感知（SituationAwareness）这个概念来自我国古代的《孙子兵法》。而现代意义上的态势感知研究也来自于战争的需要，在二战后美国空军对提升飞行员空战能力的人因工程学（HumanFactor）研究过程中被提出来，至今仍然是军事科学领域的重要研究课题。后来，态势感知渐渐被信息技术（IT）领域所采用，属于人工
原创
2010-03-31 12:01:12
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全盘考虑项目 理解项目干系人的需求和利益，及其对项目成功的影响 理解，并且能预测其将来的行为 有效解决问题
原创
2022-11-09 16:28:00
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■■ 近日，在全球权威的自动驾驶nuScenes竞赛最新评测中，浪潮信息算法团队所提交的“IEI-BEVFusion++”算法模型在关键性指标nuScenes Detection Score（NDS）得到 77.6%的高分，创造了3D目标检测全赛道迄今最高成绩。继去年以“DABNet4D”登顶纯视觉3D目标检测榜单后，该算法团队在面向融合感知自动驾驶领域再一次实现突破。nuSc
原创
2023-04-23 17:14:06
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1 NAO机器人硬件1.1 红外线 红外线发射角度-60°~+60°，波长940nm.1.2 超声波（声纳) NAO能够探测前方0.25~2.55m内是否有障碍物，探测角度60°，超声波频率为49kHZ.1.3 传感器1.3.1 接触传感器 触摸、按压、划过接触传感器可以出发接触传感器产生电信号，进而完成向机器人输入信息. 头部：前中后三个触摸传感器。 手部触摸传感器
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2023-07-18 12:15:44
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智能机器人与传统机器人的区别在于是否具有智能决策模块，直白的说就是在于是否使用强化学习算法进行动作的智能决策。 但
预知能力的一次体验 红朝儒生2016-5-26 关键字：预知 体验简介：预知能力是否存在？个人体验是有的。 预知能力应该是很荒唐的事情，这叫做迷信。而预知能力，说是不可思议，其实很多人都有体验。最常见的情形，就是预言梦。当然，这是因人而异。有的人体验多一些，有的人就少一些。 还有另外一种预知能力。这种预知能力，提前时间很短，也许只有几秒，也是一...
原创
2022-02-05 09:05:40
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预知能力的一次体验 红朝儒生2016-5-26 关键字：预知 体验简介：预知能力是否存在？个人体验是有的。 预知能力应该是很荒唐的事情，这叫做迷信。而预知能力，说是不可思议，其实很多人都有体验。最常见的情形，就是预言梦。当然，这是因人而异。有的人体验多一些，有的人就少一些。 还有另外一种预知能力。这种预知能力，提前时间很短，也许只有几秒，也是一...
原创
2021-08-07 15:10:31
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一只小狐狸带你解锁NLP/ML/DL秘籍老板老板，听说BERT是个瞎子此话怎讲？它能理解语言，但是理解不了小夕的自拍！video-BERT了解一下喵喵喵？AI的三大核心板块（CV/Speech/NLP）近几年都相继取得了非常大的发展和进步。但是正所谓成也萧何，败也萧何，深度学习一直在能力泛化和鲁棒性问题上饱受诟病，通用AI之路遥遥无期。不过，近期得益于预训练模型的成功，似乎跨模态问题（VQA、看图
原创
2020-12-21 23:01:53
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美国爱因斯坦计划花了多少钱？有效果吗？搁置了吗？仅仅是基于特征检测吗？下一步做啥？
原创
2019-09-23 12:24:20
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前言： Faster RCNN是何凯明提出来的目标检测算法，该算法在fast RCNN的基础上提出了RPN候选框生成算法，使得目标检测速率大大提高。 R-CNN系列算法：Faster-RCNN名词概念解释： Faster-RCNN 1.Conv layers提取特征图： 作为一种CNN网络目标检测方法，Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取input im
刚接触物体检测领域,学习了Faster RCNN的论文及Tensorflow版本的源码,不得不说,读源码真的过瘾…不过确实能够帮助理解框架,下面按照Faster RCNN的预测过程介绍其整体流程整体框架 转载： Faster RCNN整体框架包括4部分: 一. 使用VGG16或者其他成熟的图片分类模型提取图片特征(feature map) 二. 将图片特征喂入RPN(Region Propos
文章目录faster rcnn 原理概括特征提取层的特点和其与feature mpa坐标映射的关系RPN layer详解ROI pooling详解分类层与第二次边框回归 faster rcnn 原理概括 fater rcnn就是一个几个不同功能的小卷积结合起来的一个大卷积，后面的全连接层同样可以用卷积层来代替。 我们输入的图片首先会被放缩到MxN的大小，然后经过一个特征提取网络得到我们的feat
faster RCNN模型是在fast RCNN的基础上，把候选区域集成到统一的网络中，形成端到端的检测模型。 faster RCNN可以简单地看做“区域生成网络 + fast RCNN“的系统，用区域生成网络RPN代替fast RCNN中的Selective Search方法产生候选区域。
区域生成网络（RPN）：RPN利用了SPP的映射机制，在最后一个卷积层上使用滑窗替代从原始图上滑窗。
目标检测——Faster-RCNN 之 Fast R-CNN Fast-RCNN1、Fast R-CNN简介2、论文内容2.1 算法流程2.1.1 一次性计算整张图像特征2.1.2 训练数据的正样本和负样本2.1.3 特征缩放2.1.4关于目标概率预测的分类器关于边界框回归器2.1.5 Fast R-CNN损失计算 1、Fast R-CNN简介Fast R-CNN是作者Ross Girshick继
电脑领域的王者IBM（图）
IBM研究人员日前研制出新一代计算机芯片，可以模拟大脑认知和活动等能力。
IBM第一代神经突触(neurosynaptic)计算机芯片完全不同于计算机设计与制造的传统理念，它们通过先进算法和硅电路，再现了发生于大脑等生物系统中神经细胞和突触之间的现象。研究人员已经制造出两个这样的芯片模型，目前正在进行测试。
用这种芯片
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2011-08-22 10:37:48
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原理Faster RCNN主要可以分为四个内容：Conv layers。作为一种CNN网络目标检测方法，Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的feature maps。该feature maps被共享用于后续RPN层和全连接层。Region Proposal Networks。RPN网络用于生成区域建议框。该层通过softmax判断anchor
论文：《Faster R-CNN: Towards Real-Time ObjectDetection with Region Proposal Networks》摘要：算法主要解决两个问题：1、提出区域建议网络RPN，快速生成候选区域；2、通过交替训练，使RPN和Fast-RCNN网络共享参数。 一、 RPN网络结构RPN网络的作用是输入一张图像，输出一批矩形候选区域，类似于以往目标检
一、 Faster-RCNN代码解释先看看代码结构： Data:This directory holds (after you download them):Caffe models pre-trained on ImageNetFaster R-CNN modelsSymlinks to datasetsdemo 5张图片scripts 下载模型的脚本Experiments：logss
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2023-07-11 16:55:58
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