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  • 微美全息开发基于神经网络的无人机控制系统引领技术革新微美全息开发基于神经网络的无人机控制系统引领技术革新传统的线性控制系统在处理非线性和复杂动态系统时存在着短板,无人机系统的飞行动力学通常是非线性的,因此需要一种能够有效处理此类动态系统的先进控制方法。1年前2720
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  • 微美全息开发卷积光谱融合技术,创新性克服高光谱图像分类困难微美全息开发卷积光谱融合技术,创新性克服高光谱图像分类困难高光谱图像通常包含数百个甚至上千个光谱波段,形成高维度的数据空间。传统方法通常将高光谱图像中的像元(即图像的最小单位)作为独立的光谱曲线进行分类,而忽视了图像中的空间信息。1年前2994
  • 昆仑万维「天工SkyAgents」Beta版全网测试昆仑万维「天工SkyAgents」Beta版全网测试12月25日,昆仑万维AI Agents开发平台「天工SkyAgents」Beta版正式开放测试,用户可在天工开放平台立即体验。1年前2963
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  • 中国电信2023年AI顶会竞赛&论文专题回顾中国电信2023年AI顶会竞赛&论文专题回顾电信AI公司作为中国电信开展人工智能业务的科技型、能力型、平台型专业公司,专注于人工智能核心技术攻坚、前沿技术研究和和产业空间拓展,以成为百亿级人工智能服务商为发展目标。在过去两年时间,电信AI公司成功自主研发了星河AI算法仓赋能平台、星云AI四级算力平台、星辰通用基础大模型等一系列创新应用成果。1年前2637
  • 微美全息开发RPSSC技术在高光谱图像分类领域取得重要突破微美全息开发RPSSC技术在高光谱图像分类领域取得重要突破研究者们逐渐认识到充分利用高光谱图像中的空间和光谱特征的重要性。结合空间和光谱特征可以更全面地描述图像,提高分类精度。WIMI微美全息顺应了这一趋势,开发了RandomPatchSpatialSpectrumClassifier(RPSSC)技术,以充分利用了空间和光谱信息的互补性。1年前2706
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  • 微美全息研究基于混合循环神经网络架构的人机协作意图识别微美全息研究基于混合循环神经网络架构的人机协作意图识别微美全息将混合循环神经网络架构引入人机协作意图识别。混合循环神经网络架构是一种结合了循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)的模型。循环神经网络(RNN)是一种适用于序列数据建模和处理的神经网络,它通过循环连接和隐藏状态的更新,可以有效地捕捉序列数据中的时序信息和上下文关系。CNN可以有效地提取数据特征。混合循环神经网络结合了循环神经网络和卷积神经网络的优势,能够更好地捕捉序列信息和局部特征,可以更好地处理人机协作意图识别的问题。1年前2222
  • 微美全息开发非对称光谱网络算法,为高光谱图像分类领域打开新局面微美全息开发非对称光谱网络算法,为高光谱图像分类领域打开新局面高光谱数据常常受到来自环境、仪器等方面的谱噪声的干扰,这使得光谱特征提取变得更为复杂。传统算法在噪声处理方面存在局限,难以有效提取准确的光谱信息。并且不同波段的光谱数据在高光谱图像中通常存在相关性。传统方法未能很好地利用这种频带相关性,造成了信息的冗余和浪费。1年前1800
  • 微美全息利用群体智能算法优化云计算云任务调度,提高云任务执行效率和资源利用率微美全息利用群体智能算法优化云计算云任务调度,提高云任务执行效率和资源利用率云计算的核心是云服务,它提供了大规模的计算资源和存储资源,使得用户可以根据自己的需求弹性地获取和使用这些资源。随着云计算的快速发展,云任务调度成为了一个重要的研究领域。云任务调度的目标是合理地分配任务到云计算中的虚拟机上,以实现任务的高效执行和资源的充分利用。1年前2409
  • 脑虎科技“微创植入式高通量柔性脑机接口”系统参展上海科技创新成果展脑虎科技“微创植入式高通量柔性脑机接口”系统参展上海科技创新成果展在上海张江科学城的未来公园里,上海科技创新成果展展出了一批具有颠覆性和突破性的自主创新成果,涵盖集成电路、人工智能、生物医药、脑机接口等各领域。脑虎科技“微创植入式高通量柔性脑机接口系统”作为植入式脑机接口领域的重要创新成果,参与本次上海科技创新成果展。1年前2179
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  • 脑虎科技倾力打造「柔性脑机接口整体解决方案」脑虎科技倾力打造「柔性脑机接口整体解决方案」脑虎科技「柔性脑机接口整体解决方案」,包括柔性电极、手术机器人、植入式脑电采集器、脑电芯片、高频数字脑电图机、软件算法云平台等,是脑虎科技面向科研、医疗市场倾力打造的一套从端到端的整体解决方案。1年前1806
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  • 微美全息布局基于卷积神经网络的多层次特征融合算法微美全息布局基于卷积神经网络的多层次特征融合算法传统的CNN模型在处理复杂任务时存在一些问题,例如只能提取局部特征、对于不同尺度的目标难以处理等。为了解决这些问题,微美全息布局基于卷积神经网络的多层次特征融合算法,通过将不同层次的特征进行融合,可更好捕捉图像的全局和局部信息,提高模型的性能。1年前1597
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