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  4. 研究人員開發(fā)出卷積光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 可在自動(dòng)駕駛和機(jī)器人視覺等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用

研究人員開發(fā)出卷積光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 可在自動(dòng)駕駛和機(jī)器人視覺等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用

蓋世汽車

蓋世汽車訊 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks, CNN)具有卓越的圖像識(shí)別能力,在人工智能領(lǐng)域,尤其是ChatGPT等平臺(tái)上表現(xiàn)突出。據(jù)外媒報(bào)道,中國(guó)上海理工大學(xué)(University of Shanghai for Science and Technology)的研究團(tuán)隊(duì)成功將CNN的概念引入光學(xué)領(lǐng)域,并實(shí)現(xiàn)了卷積全光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),為人工智能成像技術(shù)帶來(lái)革命性進(jìn)步。

研究人員開發(fā)出卷積光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 可在自動(dòng)駕駛和機(jī)器人視覺等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用

圖片來(lái)源:上海理工大學(xué)

由上海理工大學(xué)智能科技學(xué)院(School of Artificial Intelligence Science and Technology,SAIST)顧敏教授和張啟明教授帶領(lǐng)的研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一種超快速卷積光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ONN),該技術(shù)可在不依賴光學(xué)記憶效應(yīng)的情況下實(shí)現(xiàn)對(duì)散射介質(zhì)后的物體進(jìn)行高效、清晰的成像。

來(lái)源:第一電動(dòng)網(wǎng)

作者:蓋世汽車

本文地址:http://www.vlxuusu.cn/news/shichang/235596

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