发布时间：2022-09-26 10:28:33

介绍图像语义分割，简单而言就是对图片中的每一个像素点进行分类主要的贡献：为语义分割引入了 端到端 的全卷积网络，并流行开来重新利用 ImageNet 的预训练网络用于语义分割使用 反卷积层 进行上采样引入跳跃连接来改善上采样粗糙的像素定位背景.........【阅读全文】

发布时间：2022-09-24 10:56:49

如果有人给你看一张鳄鱼的照片，并问你它是不是一只鸟？你可能会哈哈大笑。一项新的研究表明，这种在我们看来有些愚蠢的互动可能是帮助人工智能学习的关键。“这是一项超酷的工作！”谷歌机器学习研究学者Natasha Jaques说，但她并未参与这项研究。但即使是巨大的数据集也会存在缺口。比如，图像中的物体可以.........【阅读全文】

发布时间：2022-09-23 10:01:51

传统统计数据驱动的剩余寿命预测方法通过对设备失效时间数据统计分析, 构造寿命TT的分布函数, 由此设备在tt时刻的剩余寿命即为 T?t|T>t,zT?t|T>t,z, 其中zz代表该类设备的事件数据集(主要指失效时间数据), 然后通过分布拟合得到寿命TT的概率分布, 再通过上述条件随机变量的关系实现剩余寿命预测[110]. 然而, 随着.........【阅读全文】

发布时间：2022-09-22 10:34:51

· 计算资源的快速发展（如GPU）· 深度学习从欧氏空间数据中提取潜在特征的有效性近年来，人们对深度学习方法在图上的扩展越来越感兴趣。在多方因素的成功推动下，研究人员借鉴了卷积网络、循环网络和深度自动编码器的思想，定义和设计了用于处理图数据的神经网络结构，由此一个新的研究热点——“图.........【阅读全文】

发布时间：2022-09-22 10:34:41

· 计算资源的快速发展（如GPU）· 深度学习从欧氏空间数据中提取潜在特征的有效性近年来，人们对深度学习方法在图上的扩展越来越感兴趣。在多方因素的成功推动下，研究人员借鉴了卷积网络、循环网络和深度自动编码器的思想，定义和设计了用于处理图数据的神经网络结构，由此一个新的研究热点——“图.........【阅读全文】