瑞薩電子的e-AI技術(shù)是在本公司生產(chǎn)的MCU或MPU上生成AI算法，運(yùn)用算法在嵌入式設(shè)備上進(jìn)行操控，從而使嵌入式設(shè)備進(jìn)行AI操控。
2018-04-28 09:40:57
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AI算法中比較常用的模型都有什么
2022-08-27 09:19:06
算法對(duì)候選人回答問題的內(nèi)容進(jìn)行分析，并通過計(jì)算機(jī)視覺和聲音算法對(duì)候選人的表情和聲音特質(zhì)進(jìn)行判斷，綜合多模態(tài)的AI決策推薦算法為企業(yè)遴選合適的候選人，為您的招聘保駕護(hù)航。 截至目前，AI得賢招聘官已經(jīng)服務(wù)
2020-02-06 10:28:25
AI芯片作為產(chǎn)業(yè)核心，也是技術(shù)要求和附加值最高的環(huán)節(jié)，在AI產(chǎn)業(yè)鏈中的產(chǎn)業(yè)價(jià)值和戰(zhàn)略地位遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于應(yīng)用層創(chuàng)新。騰訊發(fā)布的《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》報(bào)告顯示，基礎(chǔ)層的處理器/芯片企業(yè)數(shù)量來看，中國有14家，美國33家。本文將對(duì)這一領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)生態(tài)做一個(gè)簡單梳理。
2019-08-13 08:42:38
1.問題描述：計(jì)算機(jī)層析成像技術(shù)(CT)是近十幾年發(fā)展起來的一種新的非接觸無損檢測技術(shù)，它具有檢測精度高、重建圖像無影像重疊、空間分辨率和密度分辨率高、可以直接進(jìn)行數(shù)字化處理等優(yōu)點(diǎn),現(xiàn)已被廣泛應(yīng)用
2021-07-12 06:52:09
1.問題描述：計(jì)算機(jī)層析成像技術(shù)(CT)是近十幾年發(fā)展起來的一種新的非接觸無損檢測技術(shù)，它具有檢測精度高、重建圖像無影像重疊、空間分辨率和密度分辨率高、可以直接進(jìn)行數(shù)字化處理等優(yōu)點(diǎn),現(xiàn)已被廣泛應(yīng)用
2021-07-12 06:51:12
怎樣去選擇CT107D開發(fā)板上的晶振頻率呢？如何對(duì)CT107D開發(fā)板進(jìn)行燒錄和軟件延時(shí)呢？
2021-10-27 06:57:00
串行通信的基本概念是什么？串行通信的工作原理是什么？怎樣對(duì)串行通信進(jìn)行分類？串行通信又該分為哪幾類？
2021-07-07 07:32:46
怎樣才能讓AI自動(dòng)編程呢？
2021-09-29 07:26:11
LMS是什么意思？有何作用？怎樣通過Matlab-LMS算法去進(jìn)行系統(tǒng)識(shí)別呢？
2021-11-19 06:11:01
Excel-分類算法-決策樹
2019-05-10 11:05:28
kNN分類算法的Python實(shí)現(xiàn)
2020-06-05 12:02:50
學(xué)習(xí)，能夠基于人們所給予的特征值而進(jìn)行分類了。其中，是由人們?nèi)ビ^察而萃取特征的，然后才遞交給AI去分類，這通稱為：人工提取特征。在本任務(wù)(No.9)里，將向前邁進(jìn)一大步：人們做示范，傳授更多智慧，讓
2020-11-05 17:55:48
任務(wù)九：讓AI自動(dòng)提取特征目標(biāo)： ? 在前面各任務(wù)里，已經(jīng)引導(dǎo)AI自我學(xué)習(xí)，能夠基于人們所給予的特征值而進(jìn)行分類了。? 其中，是由人們?nèi)ビ^察而萃取特征的，然后才遞交給AI去分類，這通稱為：人工提取
2020-10-30 14:17:13
仿真的優(yōu)勢(shì)？3、國產(chǎn)AI芯片如何突圍，和傳統(tǒng)SOC設(shè)計(jì)上設(shè)計(jì)差別？4、為什么選擇ZYNQ做AI 深度學(xué)習(xí)？目錄（主要大綱）：1、AI應(yīng)用場景介紹（人臉識(shí)別，物體識(shí)別/分類）2、AI算法設(shè)計(jì)、訓(xùn)練
2019-11-07 14:03:20
，而進(jìn)行分類，分為與兩類。使用Excel表達(dá)如下：因?yàn)榉譃閮深?，所以就設(shè)定兩個(gè)Label值：[10]和[01]。這里的[10]就代表數(shù)學(xué)的陣列[1,0]的意思。以此類推，如果分為3類，如下：這是根據(jù)兩個(gè)
2020-11-25 11:21:51
分布特性和頻譜傾斜度對(duì)語音和音樂進(jìn)行實(shí)時(shí)分類的算法,并對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行簡單平滑,使分類更為合理,從而提高音質(zhì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,此算法復(fù)雜度低,而且分類準(zhǔn)確率高,實(shí)用性強(qiáng)。【關(guān)鍵詞】：語音/音樂;;分類
2010-04-23 11:13:43
什么是AES算法？如何對(duì)AES算法進(jìn)行優(yōu)化？怎樣快速實(shí)現(xiàn)AES算法？
2021-04-28 06:51:19
系統(tǒng)的軟件部分需要高級(jí)圖像分析算法和繁重的編程。這些算法處理圖像以調(diào)整其質(zhì)量，找到有趣的點(diǎn)和區(qū)域，最后根據(jù)這些區(qū)域中發(fā)現(xiàn)的特征進(jìn)行決策。 深度學(xué)習(xí)技術(shù)使自動(dòng)視覺檢查系統(tǒng)的性能優(yōu)于人類或傳統(tǒng)機(jī)器視覺過程
2020-08-17 15:12:48
一般情況下k-Nearest Neighbor (KNN)都是用來解決分類的問題，其實(shí)KNN是一種可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)分類和預(yù)測的簡單算法，本文中我們將它與簡單的線性回歸進(jìn)行比較。KNN模型是一個(gè)簡單
2022-10-28 14:44:46
面試）： 計(jì)算機(jī)編程能力評(píng)估考試： 在線認(rèn)知能力測試： 在線背景調(diào)查： AI得賢招聘官基于篇章級(jí)的語義識(shí)別算法對(duì)候選人面試回答進(jìn)行語義分析，并通過計(jì)算機(jī)視覺和聲音算法對(duì)候選人的表情和聲音特質(zhì)進(jìn)行判斷
2020-03-07 19:30:01
垃圾分類系統(tǒng)機(jī)械結(jié)構(gòu)是怎樣去設(shè)計(jì)的？垃圾分類系統(tǒng)的上下位機(jī)是如何進(jìn)行通信的？
2021-12-21 06:43:20
,提出基于分類算法的六相逆變器SVPWM控制算法,并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證.實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該控制算法的有效性. 關(guān)鍵詞:感應(yīng)電機(jī);雙三相;分類算法;數(shù)字信號(hào)處理器 1 引言 多相感應(yīng)電機(jī)交流調(diào)速系統(tǒng)具有
2018-09-26 14:25:53
。目前,SAR圖像分類多是基于單通道圖像數(shù)據(jù)。多通道SAR數(shù)據(jù)極大地豐富了地物目標(biāo)信息量,利用多通道數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,是SAR圖像分類的重要發(fā)展方向。本文提出基于多通道分類合成的SAR圖像分類算法。該算法首先
2010-04-23 11:52:48
數(shù)據(jù)中有1366個(gè)噪聲周期。它模擬了真實(shí)生活條件，使分類算法對(duì)噪聲攻擊更加魯棒和穩(wěn)定。
實(shí)驗(yàn)步驟
在這項(xiàng)工作中，我們進(jìn)行了幾個(gè)實(shí)驗(yàn)。對(duì)它們使用了不同的數(shù)據(jù)和預(yù)處理步驟。所有實(shí)驗(yàn)的關(guān)鍵思想是將所提
2024-05-31 12:05:12
我想在 STM 板上使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)通過工業(yè)傳感器獲取的氣體傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。知道哪種 STM32 變體最適合此應(yīng)用嗎？
2023-01-10 07:10:16
怎樣去搭建一種FOC算法呢？如何對(duì)FOC算法進(jìn)行simulink仿真呢？
2021-11-19 07:46:08
想做一個(gè)體感的軟件，目前已經(jīng)定位到頭部，如何進(jìn)行胳膊等肢體的識(shí)別，求大神幫忙
2015-05-30 10:32:44
成了一把雙刃劍，其銳利的一面正逐漸指向我們的核心價(jià)值。面對(duì)這些挑戰(zhàn)，制定一套有效的AI治理框架和隱私保護(hù)機(jī)制變得迫在眉睫。
確保AI決策的透明度是解決這些問題的關(guān)鍵一步。透明度不僅要求公開算法的運(yùn)作
2024-07-16 15:07:34
機(jī)器在ImageNet中圖像識(shí)別錯(cuò)誤率達(dá)到了3.5%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人類平均的5.1%。在越來越多的領(lǐng)域，AI已經(jīng)擁有了超越人類的能力，比如象棋、圍棋，比如圖片、語音識(shí)別。AI計(jì)算平臺(tái)和相關(guān)算法的發(fā)展
2021-09-17 17:08:32
通往游戲外掛的終極之路——超級(jí)游戲AI系列之一：minimax算法
2019-06-25 16:49:48
請(qǐng)問一下怎樣去使用STM32CubeMx.AI？
2021-10-09 08:42:11
諧波是怎樣分類的諧波主要根據(jù)頻率和相序特性進(jìn)行分類。1. 根據(jù)頻率分類根據(jù)工頻基波整數(shù)倍的頻率可分為2 次諧波（100Hz）、3 次諧波（150Hz）、…..。非工頻整數(shù)倍的諧波稱為間諧波。2.
2009-11-20 17:21:54
針對(duì)傳統(tǒng)報(bào)文分類算法在實(shí)際運(yùn)行中存在的問題，提出一種基于Bloom Filter 的報(bào)文分類算法。將該算法的思想應(yīng)用于入侵防護(hù)系統(tǒng)硬件模型，建立相應(yīng)的流信息預(yù)處理引擎，并介紹具
2009-03-20 14:52:36
16 食品衛(wèi)生的HACCP自動(dòng)分類要處理的數(shù)據(jù)集形狀呈現(xiàn)多樣性，對(duì)分類結(jié)果的準(zhǔn)確性和專業(yè)性要求很高，已有的算法難以滿足。該文基于經(jīng)典BIRCH算法，結(jié)合多閾值思想和多代表點(diǎn)特征樹
2009-04-09 09:29:5717 為了高效地從數(shù)據(jù)庫中挖掘分類規(guī)則，提出一種將粒子群優(yōu)化算法和遺傳算法相結(jié)合的新算法。該算法的核心思想是對(duì)規(guī)則的前件進(jìn)行固定長度編碼，適應(yīng)度函數(shù)的計(jì)算由分類規(guī)則
2009-04-21 09:38:3614 針對(duì)圖像光照的變化對(duì)靜態(tài)頭部姿態(tài)估計(jì)的影響，該文提出一種基于有向梯度直方圖和主成分分析的姿態(tài)特征，并利用SVM分類器進(jìn)行分類。該算法分別在CMU姿態(tài)、光照、表情數(shù)據(jù)庫
2009-04-22 09:34:4428 分類規(guī)則挖掘算法綜述:分類規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。通過介紹當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘中具有代表性的分類算法，總結(jié)了各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)，給出了分類算法的應(yīng)用以及
2009-10-10 14:24:293 CT圖像中腫大淋巴結(jié)肺癌轉(zhuǎn)移分類方法:為解決肺癌N分期中胸部CT難于對(duì)腫大淋巴結(jié)是否癌轉(zhuǎn)移進(jìn)行評(píng)價(jià)的問題，尋求能夠有效表示淋巴結(jié)病理特性的圖像特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)腫大淋巴結(jié)癌
2009-10-29 13:00:4015 摘要：就ProSpeed AI型螺旋cT由于碳刷與金屬滑環(huán)長期摩擦，引起接觸電阻增大，導(dǎo)致經(jīng)常出現(xiàn)機(jī)器故障的現(xiàn)象進(jìn)行了深入的分析。文章還對(duì)如何解決這類問題結(jié)合電路進(jìn)行了說明與討
2010-05-30 10:05:4719 垃圾分類智能分析系統(tǒng)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)識(shí)別技術(shù)，垃圾分類智能分析系統(tǒng)通過前端監(jiān)控?cái)z像機(jī)采集實(shí)時(shí)視頻畫面進(jìn)行實(shí)時(shí)智能分析識(shí)別，不需人為干預(yù)，垃圾分類智能分析系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別違規(guī)投放行為并現(xiàn)場進(jìn)行語音提示實(shí)時(shí)預(yù)警
2024-08-07 19:52:35
AI圖像行為算法分析系統(tǒng)通過部署在現(xiàn)場的高清攝像設(shè)備，AI圖像行為算法分析系統(tǒng)對(duì)作業(yè)現(xiàn)場進(jìn)行全程監(jiān)控，并通過人工智能視覺算法對(duì)圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和識(shí)別。AI圖像行為算法分析系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確判斷出現(xiàn)場人員
2024-08-30 19:00:38
滑坡現(xiàn)象。泥石流山體滑坡監(jiān)控AI視覺識(shí)別檢測算法一旦系統(tǒng)識(shí)別到災(zāi)害事件的發(fā)生，系統(tǒng)會(huì)立即進(jìn)行圖像抓拍，并將相關(guān)信息同步通知后臺(tái)值班人員。泥石流山體滑坡監(jiān)控AI視覺識(shí)
2024-08-30 19:11:02
垃圾分類智能監(jiān)控?cái)z像頭系統(tǒng)運(yùn)用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能視覺算法技術(shù)，垃圾分類智能監(jiān)控?cái)z像頭能夠全面監(jiān)測垃圾投放點(diǎn)的情況。系統(tǒng)通過建立AI監(jiān)控及音柱，在垃圾投放點(diǎn)安裝全彩高清監(jiān)控?cái)z像機(jī)，實(shí)時(shí)采集垃圾投放現(xiàn)場
2024-09-03 22:53:56
煤礦ai智能監(jiān)控系統(tǒng)利用智能視頻分析技術(shù)和YOLO深度學(xué)習(xí)技術(shù)，煤礦ai智能監(jiān)控系統(tǒng)可以對(duì)煤礦現(xiàn)場進(jìn)行全方位的監(jiān)測和分析。煤礦ai智能監(jiān)控系統(tǒng)能夠精確識(shí)別和分析皮帶錨桿、矸石、木板、堆煤等運(yùn)輸設(shè)備
2024-09-04 20:34:29
非機(jī)動(dòng)車占道AI識(shí)別算法通過安裝在交通道口的攝像頭，非機(jī)動(dòng)車占道AI識(shí)別算法運(yùn)行AI識(shí)別算法對(duì)攝像頭捕獲的圖像或視頻流進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，識(shí)別非機(jī)動(dòng)車占道行為。一旦檢測到占道行為，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)觸發(fā)告警，并將
2024-11-11 21:41:02
流分類算法的分類及比較
流分類算法可以根據(jù)不同的原則進(jìn)行分類，本文根據(jù)對(duì)多個(gè)區(qū)域查找之間的關(guān)系把現(xiàn)有的流分類算法分成3類
2009-03-04 11:26:312291 提出基于Canny算子并結(jié)合圖像增強(qiáng)和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的綜合邊緣提取算法。該算法首先對(duì)原始圖像進(jìn)行增強(qiáng)，以便于計(jì)算機(jī)的分析；然后利用Canny算子對(duì)CT圖片進(jìn)行邊緣提取，該算子具有非極
2012-01-13 09:45:5222 基于視覺的服裝屬性分類算法_劉聰
2017-01-03 17:41:580 針對(duì)KNN算法在中文文本分類時(shí)的兩個(gè)不足：訓(xùn)練樣本分布不均，分類時(shí)計(jì)算開銷大的問題，在已有改進(jìn)算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了更深入的研究，提出多級(jí)分類KNN算法。算法首先引入基于密度的思想對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行調(diào)整
2017-11-17 14:43:533 多類指數(shù)損失函數(shù)逐步添加模型（ SAMME）是一種多分類的AdaBoost算法，為進(jìn)一步提升SAMME算法的性能，針對(duì)使用加權(quán)概率和偽損失對(duì)算法的影響進(jìn)行研究，在此基礎(chǔ)上提出了一種基于基分類器對(duì)樣本
2017-12-01 16:50:471 針對(duì)深層次分類中分類準(zhǔn)確率低、處理速度慢等問題，提出一種待分類文本的候選類別搜索算法。首先，引入搜索、分類兩階段的處理思想，結(jié)合類別層次樹的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和類別間的相關(guān)聯(lián)系等隱含的領(lǐng)域知識(shí)，進(jìn)行了類別層次
2017-12-05 18:07:190 子圖像，然后再對(duì)各個(gè)子圖像進(jìn)行變尺度的高斯濾波。用局部二值模式進(jìn)行對(duì)子圖像進(jìn)行特征的提取，最后用模糊的近鄰分類算法對(duì)其進(jìn)行分類。仿真實(shí)驗(yàn)證明，首先本文算法的分類效率高于其他極光分類算法，其次就是本文算法對(duì)普通
2017-12-07 13:48:060 。該算法首先利用引入收縮因子的優(yōu)化K-medoids聚類算法對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行兩次裁剪；然后在分類過程中迭代K值獲得分類結(jié)果，并在計(jì)算過程中結(jié)合Spark計(jì)算框架對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)迭代實(shí)現(xiàn)并行化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在不同數(shù)據(jù)集中傳統(tǒng)K最近鄰算法、基于K-medoids的K
2017-12-08 17:10:490 如何建立一個(gè)線性分類器并進(jìn)行優(yōu)化.
在這個(gè)任務(wù)中，我們將實(shí)現(xiàn)一個(gè)線性分類器，并用numpy和隨機(jī)梯度下降算法對(duì)它進(jìn)行訓(xùn)練。
2017-12-22 11:44:287757 被預(yù)測的標(biāo)簽，將其與已經(jīng)預(yù)測的標(biāo)簽間的條件概率進(jìn)行排序，求出最大值；最后，將最大值跟對(duì)應(yīng)標(biāo)簽值相乘同時(shí)結(jié)合最大化后驗(yàn)概率（MAP）來構(gòu)造多標(biāo)簽分類模型，對(duì)新標(biāo)簽進(jìn)行預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法在Emotions數(shù)據(jù)集上的分類性能均優(yōu)于ML-KNN、Adabo
2018-01-02 16:47:530 針對(duì)快速分類算法中最優(yōu)路徑森林（ OPF）分類算法進(jìn)行了研究，進(jìn)行了OPF分類算法研究及應(yīng)用現(xiàn)狀的調(diào)查。OPF算法是近期興起的一種基于完全圖的分類算法，在一些公共數(shù)據(jù)集上與支持向量機(jī)（SVM）、人工
2018-01-10 16:29:590 針對(duì)目標(biāo)可以同時(shí)屬于多個(gè)類別的多標(biāo)簽分類問題，提出了一種基于浮動(dòng)閾值分類器組合的多標(biāo)簽分類算法。首先，分析探討了基于浮動(dòng)閾值分類器的AdaBoost算法（AdaBoost. FT）的原理及錯(cuò)誤率估計(jì)
2018-01-22 17:01:591 針對(duì)航拍視頻的特性，對(duì)經(jīng)典的壓縮跟蹤（ Compression tracking，CT）算法進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)了CT算法在樣本采集和分類取樣步驟中的不足并進(jìn)行了相應(yīng)的改進(jìn)。采用Kalman濾波器預(yù)測
2018-02-27 14:17:411 序列模式；然后，對(duì)挖掘出的頻繁序列模式進(jìn)行篩選、排序制定成分類規(guī)則；最后，通過分類規(guī)則對(duì)沒有分類的序列進(jìn)行分類預(yù)測。在4組真實(shí)生物序列中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，分析了BSC算法參數(shù)對(duì)結(jié)果的影響并提供了推薦參數(shù)設(shè)置；同時(shí)分類結(jié)果表明
2018-03-29 13:54:140 本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是CT原理是什么？CT算法詳細(xì)概述CT資料電子教材免費(fèi)下載。
2018-07-20 08:00:000 為應(yīng)對(duì)抽樣不均勻帶來的影響，以基于代表的分類算法為基礎(chǔ)，提出一種用于符號(hào)型數(shù)據(jù)分類的留一法集成學(xué)習(xí)分類算法（ LOOELCA）。首先采用留一法獲得個(gè)小訓(xùn)練集，其中為初始訓(xùn)練集大小。然后使用每個(gè)訓(xùn)練集構(gòu)建獨(dú)立的基于代表的分類器，并標(biāo)注出分類錯(cuò)誤的分類器及對(duì)象。
2018-12-14 10:54:240 本文主要對(duì)肺部CT圖像的結(jié)節(jié)點(diǎn)提取算法的研究與分析。使用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)肺部CT圖像進(jìn)行輔助處理，分割分割出結(jié)節(jié)部分，有助于醫(yī)生進(jìn)一步的診斷和處理，并對(duì)肺部病變的計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別打下基礎(chǔ)。本文采用了直方圖
2018-12-24 15:20:2010 研究人員從印度20家醫(yī)院門診放射中心，收集了超過313000張匿名患者的頭部CT掃描影像來訓(xùn)練其算法，并隨機(jī)選擇9000多名患者的21000個(gè)掃描樣本驗(yàn)證算法。結(jié)果顯示算法能夠準(zhǔn)確識(shí)別頭部CT掃描中9種不同的嚴(yán)重異常。
2019-02-25 13:40:011707 采樣的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法（DBC-AL）選擇對(duì)分類模型貢獻(xiàn)率較高的樣本進(jìn)行標(biāo)注，以低標(biāo)注代價(jià)獲得高質(zhì)量模型訓(xùn)練集;然后，結(jié)合SVD算法建立SVD-CNN彈幕文本分類模型，使用奇異值分解的方法代替?zhèn)鹘y(tǒng)CNN模型池化層進(jìn)行特征提取和降維，并在此基礎(chǔ)上完成彈幕文
2019-05-06 11:42:476 頭部企業(yè)更受市場青睞，這是今年以來人工智能投資熱度持續(xù)下出現(xiàn)的新趨勢(shì)。近日，據(jù)了解聚焦AI頭部企業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，奧比中光作為頭部企業(yè)代表受到重點(diǎn)關(guān)注，縱論AI攬才策略和應(yīng)用落地前景。
2019-06-14 08:46:033878 大都一致，都是通過先對(duì)檢查對(duì)象的參量進(jìn)行獲取或采集，然后根據(jù)相應(yīng)的處理方法（算法）得到處理結(jié)果。最后，所得的處理結(jié)果通過一定的方式將這些參量體現(xiàn)在控制對(duì)象上。
2019-10-03 09:17:005669 
layout完成后，需要對(duì)PCB進(jìn)行規(guī)則檢查，選擇Tools--Quick Reports，依次檢查 shape Dynamic state，Unconnect Pins Report，Design ruler Check（DRC） Report。
2019-08-21 08:40:1711528 現(xiàn)在有人利用人工智能（AI）、Raspberry設(shè)計(jì)出可準(zhǔn)確分類樂高積木的機(jī)器，以有效解決這個(gè)問題。
2019-12-17 11:45:291342 在CT被列入第五版新冠肺炎診療方案后，在準(zhǔn)確性還不夠完美的核酸檢測之外又增加了一項(xiàng)診斷手段。CT閱片量增加，提升效率成為在CT診斷過程中的一大難題。為此，一批醫(yī)療影像AI企業(yè)也聞風(fēng)而動(dòng)，加入這場生死時(shí)速的搶奪戰(zhàn)中。疫情期間，CT＋AI的概念出現(xiàn)在不少AI產(chǎn)品中。
2020-02-27 11:14:263279 機(jī)器學(xué)習(xí)中有許多分類算法。本文將介紹分類中使用的各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)缺點(diǎn)，還將列出他們的應(yīng)用范圍。
2020-03-02 09:50:124247 在新的研究中，人工智能深度學(xué)習(xí)算法能夠準(zhǔn)確識(shí)別頭部CT掃描中9種不同程度的異常。
2020-04-08 10:00:291000 CT設(shè)備按照應(yīng)用場景劃分有工業(yè)CT機(jī)、醫(yī)療CT機(jī)等，醫(yī)療CT機(jī)就不多說了，很多人都曾做過CT檢查，對(duì)其比較了解，本期，小編重點(diǎn)跟大家說說工業(yè)CT機(jī)。 在贛州好朋友科技有限公司生產(chǎn)車間內(nèi)，就有一臺(tái)工業(yè)
2020-09-17 14:12:511124 ，對(duì)水聲數(shù)據(jù)直方圖進(jìn)行分段，使用條件熵判別式分別計(jì)算出每一個(gè)分段直方圖的最佳特征閾值，賦予其相應(yīng)的不透明度傳遞函數(shù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)水聲數(shù)據(jù)的分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠較好地實(shí)現(xiàn)水聲數(shù)據(jù)的分類，繪制結(jié)果中的疑似
2021-01-20 10:18:3322 ，對(duì)水聲數(shù)據(jù)直方圖進(jìn)行分段，使用條件熵判別式分別計(jì)算出每一個(gè)分段直方圖的最佳特征閾值，賦予其相應(yīng)的不透明度傳遞函數(shù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)水聲數(shù)據(jù)的分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠較好地實(shí)現(xiàn)水聲數(shù)據(jù)的分類，繪制結(jié)果中的疑似
2021-04-21 10:12:039 和Adaboost檢測人臉區(qū)域算法減少背景、光照等干擾因素對(duì)于頭部姿態(tài)特征提取的影響。其次，采用融合方向棁度直方圖（HOG特征和局部二值模式（LBP）特征分別對(duì)人臉的輪廓特征和紋理特征進(jìn)行提取。然后，通過成分分析（PCA）對(duì)融合的頭部姿態(tài)特征進(jìn)行特征選擇
2021-05-07 10:11:144 傳統(tǒng)的文本分類方法僅使用一種模型進(jìn)行分類，容易忽略不同類別特征詞出現(xiàn)交叉的情況，影響分類性能。為提高文本分類的準(zhǔn)確率，提岀基于主題相似性聚類的文本分類算法。通過CH和 Wordcount相結(jié)合的方法
2021-05-12 16:25:206 針對(duì)概念漂移數(shù)據(jù)流集成分類算法的基本概念、相關(guān)工作、適用范圍及優(yōu)缺點(diǎn)等方面進(jìn)行具體闡述，重點(diǎn)分析突變型、漸變型、重復(fù)型和增量型集成分類算法，以及集成分類中的 Bagging、 Boosting、基
2021-06-03 16:13:392 ACI。首先生成所有的關(guān)聯(lián)規(guī)則，然后使用不均衡規(guī)則裁剪方法進(jìn)行規(guī)則裁剪。最后，將剩余規(guī)則存儲(chǔ)到CR樹中，用于新實(shí)例的分類。在27個(gè)公開數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的不均衡關(guān)聯(lián)分類算法在不均衡數(shù)據(jù)集上比基準(zhǔn)算法的分類效
2021-06-17 15:27:4116 基于向量分區(qū)和三維骨架化的CT圖像算法
2021-06-25 15:19:2922 牙科CT可以從三維角度對(duì)骨組織情況、下頜關(guān)節(jié)情況進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)價(jià)，具有掃描快、精度高、范圍大、放射劑量小的特點(diǎn)，能發(fā)現(xiàn)口腔X光片的投照角度不能發(fā)現(xiàn)的、或者更細(xì)微的病變，是口腔疾病重要的檢查手段。接下來給大家介紹下牙科CT拍攝前準(zhǔn)備及拍片流程。
2021-07-15 09:18:0424975 做CT檢查只能到醫(yī)院？nonono，隨著科技的發(fā)展，CT檢查已經(jīng)不受時(shí)間地點(diǎn)的限制，甚至可以說想做就做。
2022-06-29 08:11:421905 工業(yè)CT掃描檢測軟件GOMVolumeInspectPro，提供創(chuàng)新的體積可視化和檢查功能，用于分析從任何可用的工業(yè)CT計(jì)算機(jī)斷層掃描系統(tǒng)（CT）收集的體積數(shù)據(jù)01、加強(qiáng)的體積可視化功能
2023-06-19 11:31:252331 
光子計(jì)數(shù)探測器在光子水平上對(duì)X射線的能量進(jìn)行識(shí)別和計(jì)數(shù)，在患者檢查時(shí)，可提高空間分辨率并降低輻射劑量。 計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）的歷史充滿創(chuàng)新。在過去50多年中有許多技術(shù)改進(jìn)，但最新的光子計(jì)數(shù)探測器
2023-06-20 13:15:021972 
計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）的歷史充滿創(chuàng)新。在過去50多年中有許多技術(shù)改進(jìn)，但最新的光子計(jì)數(shù)探測器（PCDs）可謂是CT檢查中最具開創(chuàng)性的技術(shù)。這些新型裝置可在光子水平上對(duì)X射線的能量進(jìn)行識(shí)別和計(jì)數(shù)，在患者檢查時(shí)，可提高空間分辨率并降低輻射劑量。
2023-06-21 10:23:222105 AI大模型的開源算法介紹 什么是開源？簡單來說就是不收取任何費(fèi)用，免費(fèi)提供給用戶的軟件或應(yīng)用程序。開源是主要用于軟件的術(shù)語，除了免費(fèi)用戶還可以對(duì)開源軟件的源代碼進(jìn)行更改，并根據(jù)自身的使用情況進(jìn)行
2023-08-08 17:25:013144 非常重要。本文將詳細(xì)探討AI算法和模型的區(qū)別，并解釋它們?cè)?b class="flag-6" style="color: red">AI應(yīng)用中的作用。 AI算法 人工智能算法是一組定義和實(shí)現(xiàn)任務(wù)的計(jì)算機(jī)指令。例如，許多AI算法用于分類和預(yù)測。這些算法可以從數(shù)據(jù)中提取有用的信息，并根據(jù)其他變量預(yù)測結(jié)果。AI算法適用于處
2023-08-08 17:35:395776 AI算法有哪些？ 隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，越來越多的AI算法被發(fā)明和應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。本文將介紹一些常見難度較低但易于理解的AI算法，以及一些當(dāng)前比較流行的AI算法。 一、基本的AI算法
2023-08-24 15:40:106174 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《肺部CT圖像的結(jié)節(jié)點(diǎn)提取算法的研究與分析.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-10-07 16:28:180 磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）是一種利用核磁共振原理對(duì)人體進(jìn)行成像的醫(yī)學(xué)檢查技術(shù)。MRI具有無輻射、高分辨率、多參數(shù)成像等優(yōu)點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于臨床診斷和醫(yī)學(xué)
2024-08-21 09:52:037973 利用 AI 算法進(jìn)行裝置數(shù)據(jù)異常檢測，需結(jié)合工業(yè)裝置的數(shù)據(jù)特性（如實(shí)時(shí)性、多源性、強(qiáng)時(shí)序性、噪聲干擾）和業(yè)務(wù)需求（如故障預(yù)警、安全合規(guī)、工藝優(yōu)化），通過 “數(shù)據(jù)預(yù)處理 - 算法選型 - 模型部署
2025-09-05 15:27:001433 
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