人工智能中的图像识别技术探讨

近年来,伴随着图像处理技术的飞速发展,图像识别技术被广泛应用在各个领域中,发挥着越来越重要的作用。图像识别技术作为一种建立在信息技术基础上的技术,其主要是借助计算机替代人工,快捷地处理各种物理信息。本文就人工智能中的图像识别技术进行简单探讨。     

浅析人工智能在计算机网络技术中的应用

伴随着科学技术的进步与发展,在现代化社会中,以信息技术为代表的人工智能技术得到了非常广泛的运用。在这个过程中,用户对于计算机网络技术的要求越来越高,简单的运算已经无法满足用户的现实需要,计算机网络技术向智能化及人性化的方向发展已经成为了一个必然趋势,本文在提出人工智能的定义的基础之上,结合当前人工智能的优势,分析人工智能在计算机网络技术中的应用。     

九条岭水文站AI智能水位图像识别系统与人工观测水位比测分析

随着人工智能技术的不断发展,水文行业的传统测验方式也将随之改变.本文通过AI智能水位图像识别系统在九条岭水文站试运行阶段中与人工观测水位的对比分析,依据《水位观测标准》(GB/T 50138-2010)的规定,讨论AI智能图像识别水位是否符合规定要求.     

余凯:人工智能的冰与火之歌

2006年到2016年,是深度学习的普及和推广期,人工智能技术在很多应用中取得了突破性进展,但所有成果均为感知方面的应用,如图像识别、语音识别等. 而从2016年开始,随着AlphaGo和自动驾驶等人工智能系统的出现,人工智能技术的应用开始从感知过渡到决策.未来10年,如何优化决策是人工智能的重点课题.     

人工智能的冰与火之歌

<正>2006年到2016年,是深度学习的普及和推广期,人工智能技术在很多应用中取得了突破性进展,但所有成果均为感知方面的应用,如图像识别、语音识别等。而从2016年开始,随着AlphaGo和自动驾驶等人工智能系统的出现,人工智能技术的应用开始从感知过渡到决策。未来10年,如何优化决策是人工智能的重点课题。     

浅谈电气自动化控制中的人工智能技术

科学技术的不断发展带来了人工智能技术的繁荣强大.人工智能的发展能够给社会带来许多便利解决许多问题,一些传统领域的难题在人工智能技术的范围中已经非常简单了.随着技术和经济的发展,这项技术也得到了迅速发展,无论是从理论方面还是实践方面.它已经大量应用于社会和经济建设上,取得了很大的效益.在电气自动化控制中也引进了人工智能技术.这对电气设备的设计起到了很大的促进作用.本文主要探讨人工智能技术在电气自动化控制中的具体应用,找出相关的问题及建议,希望能为我国电气发展提供一些帮助.     

人工智能在电气自动化控制中的应用

作为辅助性技术的人工智能在日常生活生产活动中随处可见,譬如说手机语音助手、机器人等事物都属于人工智能技术的一种,这项新兴科技为人们带来便捷的同时正不断推动着各个行业市场逐渐转换自身的生产方式.因此,本文就人工智能技术在电气自动化控制中的实际应用情况进行探索和分析,以期为电气自动化工程的建设提供一些建设性的参考.     

人工智能医学影像辅助诊断系统在肺结节诊断上的应用研究

人工智能技术不断涉足工作生活的各个领域,AI技术与医学影像成像方法的结合已经成为领域内的研究热点。本文介绍了基于多模态3D-CNN特征提取方法以及图像识别和深度学习技术开发的人工智能医学影像辅助诊断系统,通过该系统的部署,为医生阅片过程中提供智能辅助诊断信息,经过人工智能与专家组分别对胸部CT片子进行阅读,评估该系统确实能够在实际应用中帮助医生提高工作效率、减少漏诊。     

人工智能产业该如何应用与落地?

<正>当前,国内人工智能领域一批优秀创业企业如雨后春笋般茁壮成长,从人工智能的底层技术,如语音识别、图像识别、机器视觉等,到人工智能的应用场景落地,一批企业在时代机遇与挑战中不断抉择与尝试……从上海市临港国际人工智能产业研究院(Slailab)发布的"aiindex"—2018年度人工智能创新实践领军企业榜单中不难窥出一二。让我们一同来看看,这些企业是怎样将人工智能产业加以应用落地的。     

人工智能:凝聚全球智慧助力全球经济复苏

正如果说,未来10年有一项技术能够颠覆人类社会,那么非人工智能莫属。目前,中国人工智能已经进入图像识别、声音识别、语言翻译、智能自主系统等全球最广泛的领域,并在很多场景有了应用。在全球协力抗疫的背景下,人工智能被赋予了更多期待和重任。随着新技术新业态的不断涌现,人工智能凝聚全球智慧、助力全球经济复苏的力量更加凸显。     

计算机图像识别的智能化处理方法解读

计算机在居民的日常生活中扮演着越来越重要的角色。计算机在人们的日常生活中已经占据了非常重要的地位,计算机技术还在不断地产生换代,正在逐步向前发展,计算机图像识别技术正逐步融入人们的日常生活,被广泛地运用于人们的日常工作和学习之中,并被人们所广泛接纳和采用。随着在商业和日常工作当中的大范围应用,图像识别技术的一些缺点也开始暴露出来,这些图像识别技术的缺点为技术的普及应用带来了挑战,在图像识别技术的推广过程中,人们需要考虑我国和一些技术先进国家存在的技术差距,考虑智能化的水平和程度,图像职能识别技术是一个逐步研究,逐步推广的技术,还需要解决很多问题。     

基于改进的深度残差网络的图像识别

随着大数据时代的发展,深度学习也渐渐变得更加实用,引领人工智能时代的发展.卷积神经网络在图像领域中发挥着非常重要的作用,是深度学习模型中重要组成部分之一.图像识别的关键攻破点在于如何提取图像的有效特征,从而有效地解决图像识别问题.针对这一难点,本文主要在残差网络(ResNet)的基础上引入空间变换网络.空间变换网络可以有效地提取目标区域特征,提高图像识别效率.同时由于Softmax分类器提取的特征区分并不明显,甚至存在类内间距大于类间间距弊端.但在图像识别任务中期望特征不仅可分,而且要求类间分别提取的特征区分差异大.针对这一问题,本文在软最大值(Softmax)分类器中引入中心损失函数(Center Loss). Center Loss损失函数能够使得提取的特征类间距离大,类内距离小,从而提高提取的特征识别度.在公开的CIFAR10数据集上,该模型取得了不错的性能,识别准确率达到了89%.相同实验条件下,相对于未改善的残差网络模型,本文提出的模型在公开的CIFAR10数据集识别正确率提高了6%.     

基于微型计算机和神经网络的果蔬识别

在微型计算机上使用深度卷积神经网络实现果蔬自动识别的复杂图像识别任务,并构造了具有人工智能技术的电子秤系统.采用深度可分离卷积和反向残差网络设计构成的深度神经卷积网络,极大减少了模型的运算量并保持了较高的识别精度,适合硬件资源有限的微型计算机.神经网络经过训练、调参、剪枝优化后,图像识别准确率达到91.9%,推理延时小于1.5 s.这种人工智能系统可以代替人工操作让顾客进行自主购物,适合在无人超市或者避免聚集接触的环境下使用.     

智能化图像识别技术的研究

计算机智能化图像识别技术依托于电子科学技术的进步和互联网技术的发展而越发成熟。计算机智能化图像识别技术是计算机技术在图像识别领域中的一项重要的应用,通过发展计算机智能化图像识别技术能够帮助人们快速获得所需要的信息,并依托强大的信息分析和处理能力帮助人们更好地进行思考和决策。我国的计算机智能化图像识别技术经过多年的研究和发展已经取得一些良好的发展成果并应用于实际中,但是需要注意的是计算机智能化图像识别技术仍然有着良好的发展前景,需要加大在计算机智能化图像识别技术上的研究投入以便在计算机智能化图像识别技术上取得更为良好的发展成果。     

大数据视角下的人工智能技术应用探讨

在我国科学技术发展水平不断提升的背景下,大数据趋势更为突出,在此种背景下,人工智能技术作为一项重要技术也逐渐引起了人们的关注和重视。特别是在当今社会背景下,人工智能技术在大数据背景下的优势也更为突出。但是受到传统工作方式的影响,人工智能技术并没有发挥其优势作用,基于此,该文就将在大数据视角下对人工智能技术的应用进行详细研究,希望为这项工作的顺利开展奠定良好基础。     

深度学习在图像识别中的应用

深度学习通过建立深层神经网络来模拟人脑进行分析、学习和解释数据,被广泛用于图像识别领域.首先,简述了深度学习在图像识别中的研究现状;其次,介绍了卷积神经网络、深度置信网络、循环神经网络和生成对抗网络等几种常用于图像识别领域的深度学习网络模型;然后,从人脸识别、动作识别、跌倒检测等方面,论述了深度学习在图像识别领域的典型应用;最后,探讨了该领域的研究难点及发展前景.深度学习可以从不同的图像中自动提取相似的特征并进行分类,识别率高,鲁棒性强,推动了人工智能背景下图像识别的发展.无监督学习、对抗网络等将成为深度学习领域的热点.     

基于人工智能TensorFlow平台的建设与研究

结合人工智能与大数据等相关专业,对人工智能TensorFlow平台的建设进行探讨。介绍图像识别算法,以及深度学习框架TensorFlow的工作原理,使用TensorFlow构建卷积神经网络实现CIFAR-10数据集分类,提高图像识别的准确率。建设人工智能TensorFlow平台,以大数据、机器学习、深度学习等学科为基础,推进人工智能教学、科研实践、创新服务的开展。新工科背景下对人工智能方向人才培养模式进行分析,以人工智能实验平台为载体,注重多学科交叉融合,培养复合型创新人才。     

论人工智能在新疆的应用与发展

"人工智能"这一概念在近些年里伴随着底层技术的发展,人工智能技术的应用范围在日渐扩大,并且人工智能技术与传统行业的交叉程度也不断增强,人工智能技术与思想的应用能够帮助传统行业打破发展瓶颈,为进一步发展注入新的发展动力。因此新疆地区应结合本地区的实际情况,在充分考虑本地区现实中对人工智能技术需求的基础上,推进人工智能在新疆的应用与发展。首先对人工智能的概念及产业层级划分给出定义,接着根据新疆的现实需求提出发展人工智能的必要性以及人工智能在新疆具体应用领域,并在分析新疆地区的优势与劣势后得出新疆在应根据发展需求推进某些人工智能领域的应用与发展;最后对新疆提出具体发展人工智能的对策建议。     

机器视觉在油气勘探开发中的应用现状

作为人工智能正在快速发展的技术分支,机器视觉在油气勘探开发中的作用越发显著,已成为"智慧油田"建设不可或缺的组成部分。首先简述了机器视觉技术,然后分析了机器视觉在油气勘探开发领域的应用现状,并重点介绍了基于深度学习的机器视觉技术的应用;最后对机器视觉在油气勘探开发中的应用前景进行了分析。研究表明:相对于人工图像识别,机器识别要更准确、高效;一般原始图像越复杂、解释要求越高,对图像预处理技术、特征提取算法要求越高;仅以形态形式表示信息的图像识别相对简单,原始图像的二值化处理是关键;当大量信息蕴含在图像纹理、色彩中时,智能解释的难度要大得多;基于深度学习的机器视觉技术实现了自动特征识别,未来将在油气勘探开发领域发挥重要作用。     

网络背景下人工智能技术的应用

人工智能涵盖了生理学、计算机、哲学等学科的知识,研究的主要内容是机器的智能化发展,不仅涉及计算机程序问题,与网络技术也息息相关。在网络背景下,人工智能技术也有了更广阔的应用,在各个领域中都发挥着出色的作用,成为未来阶段下工业发展的重要技术,受到了学界的认可。该文主要对网络时代人工智能技术的发展进行分析。