简介：随用过Google的Gmail邮箱的测试，相信不少人都用过了吧?这个大邮箱是不是给我们的工作、生活带来了很大的方便呢？下面给大家介绍3个GmaiI的实用小技巧，让我们操作Gmail更加得心应手。

简介：当前主流的运动目标检测方法存在计算量大、计算速度慢和无法实时检测等问题。本文以室外场景下的视频作为研究对象,在特征提取方面利用HOG特征和颜色特征相结合的特征融合方法,使用主成分分析法对特征维度进行降维,克服了单特征描述能力不全面的问题和多个特征数据量大的问题;在分类器设计方面,本文使用经过调优结构后的BP神经网络,克服了模式识别检测时间长的问题。实验结果表明,该算法相对于当前主流的HOG+SVM算法,在INRIA运动目标数据库上对运动目标的检测率达到92%,且速度较快。

简介：每当听到电脑里播放出悠扬的音乐，你可知道音乐诞生的历程么？今天，就让我们了解一下电脑里的音频文件变成美妙音乐的过程……

简介：随着人工智能的发展，数字识别技术也得到了关注并通过各种算法提高了识别准确率。数字识别在安防、交通、邮政等领域发挥越来越重要的作用，是智能城市不可或缺的一环。通过采用包含隐含层的BP神经网络对数字识别进行仿真。首先介绍Mnist数据集、人工神经元模型、激活函数、BP算法等相关概念，详细描述了BP神经网络的原理，并通过实例进行BP网络设计。同时提出了6种优化方式，分别是初始化权值、设置Dropout、选取不同的激活函数、选取不同的代价函数、采用不同优化器、设置学习率。结果表明BP网络在数字识别方面具有实际应用价值，并能通过各种优化方式提高识别精度。

简介：摘要：基于ARM芯片和FPGA的特点，设计了一种ARM与FPGA人工神经网络处理器之间的通信方案。该方案采用ARM的ZDMA控制器对数据传输进行控制，完成ARM与神经网络处理器的控制寄存器组、分布式存储器、样本存储器等存储体的数据交换。

简介：在丝绸等织物生产过程中,经常会出现织物产生非正常花纹的缺陷。目前对织物缺陷的检测主要是通过人工肉眼判别,该方法花费时间长、人工成本高,会给企业带来较大的经济负担。本文通过使用BP和SAE两种神经网络对织物进行缺陷检测,并判断是何种缺陷:首先介绍了使用BP神经网络对大量样本训练并保存,得到最佳权值,从而实现对于图像的缺陷检测和分类;训练样本通过SAE深度神经网络训练得到重构图像,再不断微调参数,获得最佳的权重数值,运用滤波器过滤噪声,最终得到结果。通过大量的实验,结果表明两种方法对织物缺陷检测均具有非常良好的效果,充分证明了深度神经网络在工业生产织物过程中运用的可行性。

简介：传统的生物医学命名实体识别方法需要大量的标注数据样本,但是在实际应用中标注样本代价高昂。为降低生物医学命名实体识别对标注样本的需求,本文提出通过使用PU学习中的两步法方法,将生物医学命名实体识别问题转化为PU场景下的命名实体识别问题。在第一步中分别使用1-DNF、Spy、NB和Rocchio算法在未标注数据中抽取强负例,然后在已有的正例数据和强负例数据的基础上构建隐马尔可夫模型,最后对待分类数据进行命名实体识别。在GENIA语料库上的实验结果显示,在标注数据较少的情况下,通过使用PU学习方法的两步法构建分类模型,其性能显著优于直接使用标注数据构建的分类模型,同时降低了人工标注数据的成本。

简介：上回书说到，悟空看了一眼数码相机的液晶屏幕不禁大喊“猪啊！”唐僧一看，只见一个猪头在那数码相机的液晶屏幕上笑语嫣然地对悟空媚笑着。

简介：Maxim推出最新生物传感器模块MAX86150,由LED、光电探测器和ECG模拟前端(AFE)组成,是业界首款可为紧凑、节能设计提供高精度、FDA认证的PPG和ECG产品,广泛用于移动电话、笔记本电脑、平板电脑和智能扬声器。

简介：电脑外设维修，无疑是家电维修人员一个很有“钱”途的新业务，其中又以显示器维修量最大。液晶显示器的维修由于技术较新，科技含量高，掌握相关知识的维修人员少，因此与普通显示器相比一直保持较高利润空间，而且随着液晶显示器的普及，维修量还会持续增长。如此看好的前号，你是否怦然心动呢？跟我来吧，通通透透学液晶显示器的维修，相信过不了多久，你会惊喜地发现，维修液晶显示器，我也行!

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