基于梯度编辑的鲁棒性人脸识别方法SFace
demi 在 周三, 07/21/2021 - 09:37 提交
人脸识别是一项经典的人工智能应用。得益于海量的训练数据和深度学习的技术发展,人脸识别取得了突破性的性能提升,成为一项广泛应用的生物识别技术。
人脸识别是一项经典的人工智能应用。得益于海量的训练数据和深度学习的技术发展,人脸识别取得了突破性的性能提升,成为一项广泛应用的生物识别技术。
2021年,人工智能在政策、技术、应用、产业等方面呈现哪些特点,未来产业发展的趋势和研判?中国信通院云计算与大数据研究所牵头梳理《2021人工智能十大关键词》,为政产学研用各方提供参考。
人工智能如今已经被提上了很多首席执行官的首要议程。虽然这个话题并不新鲜,但首席执行官们已经了解采用人工智能技术并不简单。为了实现这一目标,企业需要从他们的业务目标开始,然后以推进这些目标的方式使用人工智能技术,并希望可以增加业务价值。本文是人们值得关注的10个人工智能和机器学习趋势。
如今,世界各地的城市都在利用数据和技术来提高效率、提高可持续性、促进经济发展并提高居民和游客的整体生活质量。在这篇文章中,我们想向您介绍2021 年智慧城市市场的概况。
近期,清华大学图形学实验室的博士后黄石生、助理研究员穆太江等和香港城市大学傅红波教授合作,提出了一种基于超体素卷积的在线三维语义分割的方法,该方法在在线场景下的三维语义分割准确性、效率性两方面达到了当前最好的水平。
尽管深度神经网络在某些任务上取得了跟人类相当或超过人类的表现,但计算机在人类特有的“想象力”技能方面仍在做着苦苦的挣扎。
利用项目对 虚拟纹理 的支持,可在运行时以更低内存占用率和更高一致性创建和使用大尺寸纹理。
智能机器最终会脱胎于我们对大脑的理解,还是独立诞生于与神经科学无关的工程学,这是一个开放的问题。我相信在很多场合,我们仍然需要理解人类智能,理解智能是如何在大脑中产生的。不过制造智能机器是否需要神经科学的参与,我认为很有可能这场有趣的角逐赛的结果值得在未来的几十年中期待。
边缘计算可能不像云计算那样广为人知,但很快就会被大众热捧。该市场的收入预计将从2019年的28亿美元跃升至2024年的90亿美元。其中一个重要原因是边缘计算推动了物联网 (IoT),预计物联网在未来几年也将大幅增长。
功能安全中的有些概念比较绕,比如故障(fault),错误(error),失效(failure),今天就这三个概念进行下探讨。