如何在ARM嵌入式环境运行FDDB第一的人脸检测算法

YSQ(于仕琪)人脸检测介绍:

YSQ人脸检测算法实现快速从视频帧中检测人脸并提取关键信息,支持多视角检测,每个人脸提取68个关键点(Landmark)坐标。算法使用标准C/C++实现,无任何第三方库或工具依赖。具有以下特点:

NEC的人工智能竟“看”出流水线上的不合格产品

人工智能技术如今已经走进不少工厂和流水线,其帮助不少企业提升了产品制造效率,而使用人工智能来为产品质量把关也成为一个必然趋势。近日,日本IT大厂 NEC 推出了一个“视觉检测(AI Visual Inspection)”技术,同样该技术也基于人工智能开发,视觉检测可以逐一检测生产线上的产品,比如金属、人工树脂、塑胶等产品,从视觉上快速侦测出不合格品,提升出厂产品的合格率。

快速安全:博世为电动自行车带来全新防抱死刹车系统

骑过自行车的人们,多少经历过因为刹车太猛而导致的危险急停 —— 比如前刹太硬,带着后轮飞向了半空。不过博世新开发的防抱死(ABS)自行车制动系统,有望彻底避免这种情况。ABS 已经在机动车上相当普及,它可以通过高速点刹的方式,防止轮胎打滑以减少制动距离。博世为自行车打造的这套全新制动系统,也有着类似的功效 —— 尽管它只需被部署到前轮上。

【经验分享】采用新唐NuMaker Uni开发云智能锁

本项目采用新唐的NuMaker Uni物联穿戴式开发板进行开发设计,系统由音频智能锁、位于互联网服务器上的智能锁授权和密码控制系统以及房主手机终端和授权手机终端构成。

机器人的工作原理,非常详细的解析!

很多人一听到“机器人”这三个字脑中就会浮现“外形酷炫”、“功能强大”、“高端”等这些词,认为机器人就和科幻电影里的“终结者”一样高端炫酷。其实不然,在本文中,我们将探讨机器人学的基本概念,并了解机器人是如何完成它们的任务的。

六种方法解决LSTM循环神经网络中的超长序列问题

作者:Jason Brownlee

长短期记忆(LSTM)循环神经网络可以学习和记忆长段序列的输入。如果你的问题对于每个输入都有一个输出(如时间序列预测和文本翻译任务),那么 LSTM 可以运行得很好。但 LSTM 在面临超长输入序列——单个或少量输出的情形时就会遇到困难了。这种问题通常被称为序列标记,或序列分类。

IBM类人脑芯片再获突破 擅长感觉和图形识别

据物理学家组织网近日报道,美国空军研究实验室与 IBM 公司合作研发的人工智能超级计算机再度引起关注,这一模拟人脑神经网络设计的 64 芯片系统,数据处理能力已经相当于包含 6400 万个神经细胞和 160 亿个神经突触的类脑功能,机器学习性能超过了目前任何其他硬件模型。

“无线充电技术”背后的秘密

不久前三星Galaxy S8发布,其亮点功能之一便是无线充电。同时苹果已在Apple Watch上成功试水,使用了无线充电技术,据说,未来的ihone 8极有可能支持无线充电技术。

深度学习市场分析报告

近日,市场研究&咨询公司Grand View Research发布了一份深度学习市场分析报告。该报告从行业、解决方案、硬件、应用程序、终端使用、区域等方面对深度学习进行了评估及趋势分析。

一文解读懂NB-IoT和5G两者关系及对物联网的影响

近期刚从NB-IOT产业论坛参加研讨归来,相信业界已经都关注了工信部发布的《关于全面推进移动物联网(NB-IoT)建设发展的通知》,此通知在6月16号作为政策文件在工信部官方网站正式发布,据和运营商了解,运营商已经收到正式文件并开始紧急部署。

CPU+FPGA能否组成机器人最强大脑?

机器人要眼观六路,耳听八方,行走天下,胸有丘壑。而这一切都离不开一颗强劲的大脑——高性能计算平台和高效算法。

对于机器人而言,什么才最重要?

万物联网这么火,谁将成为物联网芯片霸主?

街头零乱停放的共享单车、100多年历史老宅墙上挂着的新电表、iPhone生产线上24小时埋头运转的加工车床、夜跑者手腕上默默探测着心率的可穿戴设备……未来的世间万物都在讲述着自己不同的连接故事,物联网是整个人类最庞大的梦想之一。

英特尔“添瓦”AI生态圈,人工智能“坐诊”也许离我们不远了

1996年夏季的一天,瑞典兰德大学附属医院,冠状动脉特护病房的五十岁的汉斯.沃林主任坐在办公室里,他的办公桌上堆着2240份心电图。他独自一个人在办公室里审阅他们,并把代表疾病发作的心电图挑选出来,为了避免疲倦带来的疏忽,他每两个小时休息一次——这就是医学界的深蓝大战。沃林就是心脏病学的棋王卡斯帕罗夫,他将与电脑进行阅读心电图的世纪对决。

物联网促进医疗保健进入2.0时代

医疗保健 2.0: 从生病护理转为医疗保健

如今,医疗保健行业正在经历一次根本性的变革。以前基于量级(医师做了多少工作)的业务模式正在被以价值(病患护理和结果)为核心的业务模式所取代。医疗保健服务组织要想完成这一转变,就必须能够衡量这些结果。

这种传感器能被用于实时测量轮胎磨损情况

虽然目前已经存在能警告轮胎磨损的系统,但近日杜克大学的电气工程师却开发出一种能实时测量轮胎磨损的传感器。杜克大学工程师与Fetch Automotive Design Group合作设计了这种传感器,这种相对简单的装置据称能以99%的精确度跟踪胎面花纹深度的毫米级变化。

VR 如果应用到医疗方面,能想到的会有哪些?

话说美国有个患者,做手术连麻药都没上,戴了个 VR 设备,就感觉不到疼了,真这么神奇?VR 医疗已经发展到这种地步了?

其实,VR 和医疗结合的概念火爆了很久。VR 可以用于手术、康复训练、心理治疗和医疗教育等领域。也许以前,“VR+ 医疗”只是个炒作概念,但最近几个 VR 和医疗结合的实操案例,实在是鼓舞人心。

第一代是CPU,第二代是GPU,第三代是什么?AI芯片!

先是CPU,后来是GPU。接下来是什么?人工智能芯片怎么样?

要是你还没有听说过使用深度神经网络和深度学习来处理从语音识别到实现自动驾驶汽车各项任务的人工智能和机器学习热潮,那么恐怕还没有听说过谷歌新的Tensor处理单元(TPU)、英特尔的Lake Crest或者Knupath的Hermosa。多家厂商期望提供针对神经网络的平台,这些只是其中的几个代表。

物联网时代的10大企业战略选择!

信息技术为所有产品带来革命性巨变。原先单纯由机械和电子部件组成的产品,现在已进化为各种复杂的系统。硬件、传感器、数据储存装置、微处理器和软件,它们以多种多样的方式组成新产品。

IBM试产5nm芯片:指甲盖大小可容纳300亿晶体管

当前商用晶体管栅极大小在 10nm 左右,但是 IBM 早已开始了 7nm、甚至 5nm 工艺的研究。不过为了制造 5nm 芯片,IBM 也抛弃了标准的 FinFET 架构,取而代之的是四层堆叠纳米材料。于是在指甲盖大小的芯片面积里,即可塞下大约 300 亿个晶体管,且能耗与效率都得到了保证。自 1970 年代以来,芯片行业在摩尔定律的加持下发展了几十年(每隔两年、芯片晶体管数翻一番),但近年来遇到了一些瓶颈。

微软王永东:对话式人工智能的未来EQ+IQ

“机器真的比人更聪明吗?有一天我们是否会被他们取代?人类创造了人工智能,那么机器又会将人类的智能拓展到什么样的边界?” 5月26日,在由国家发改委、工信部、国家互联网信息办公室、贵州省人民政府共同主办的“2017中国国际大数据产业博览会∙人工智能高峰对话”上,主持人杨澜的问题,准确命中了公众对于人工智能发展现状以及未来的困惑与疑虑。