檢索結果:共28筆資料 檢索策略: "分類".ckeyword (精準) and year="109"
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隨著交通監控需求的增長和自駕車的蓬勃發展,電腦視覺技術在近幾年的智能交通監控系統中得到了廣泛的應用。這些系統希望將交通違規取締自動化,例如違規停車,違反危險品運送規範、任意變換車道。但是,這些領域的…
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如今,資料科學變得越來越流行,因為資料科學有如此多的應用。例如,精準醫療、自動駕駛和推薦系統都需要使用。此外,在許多應用中總是使用大量模型進行良好的預測。通常,模型越大,我們構建模型所需的數據就越多…
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隨著近年共享經濟的蓬勃發展,共享單車已經成為隨處可見的便利公共代步工具。目前單車數量的站點信息僅能提供目前該站點現有單車數量,但難以預測使用者到達該站時是否滿站/空站,從而造成借還車時等待時間的浪費…
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在以往的深度學習研究中,大部分的模型訓練需要仰賴大量且乾淨的資料集才能得到較好的效能;然而,一旦資料集中存有部分錯誤的標註資料,將可能嚴重影響到模型的準確率。以影像分類任務為例,一般的深度學習方法是…
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自2019年11月起,中國武漢華南海鮮市場傳出未知來源肺炎疫情,據悉是由野味病毒引起之疫症,並於短短二個月內造成中國各縣省大範圍封城,而後,病毒擴散到全球。新型冠狀病毒對於絕大多數國家經濟發…
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由於網際網路的蓬勃發展,串流音樂市場也隨之成長,使我們可以隨時取得 各種音樂。然而在眾多的歌曲中,要如何讓使用者以較低的搜尋成本獲取有興趣 的歌曲即成為一個困難的挑戰,音樂推薦系統即擔任了重要的角色…
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卷積神經網絡在持續學習期間遭受災難性遺忘。這是人工智能的主要障礙之一,要在不忘記先前學到的信息的情況下解決新問題。在本文中,我們提出了一種用於增量學習聲音數據的情景記憶技術。所提出的方法依次觀察任務…
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基於機器學習技術開發的惡意軟體分類器作為惡意軟體檢測領域的第一階段,其佔據著十分重要的地位,分類器通過靜態分析學習惡意特徵以對已知威脅取得非常高的檢測準確效能,但是這也衍生出了其他的資安問題,神經網…
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對於聽力受損的人,助聽器已經成為他們生活中不可或缺的必需品,在助聽器中,環境噪音分類和估計是重要的技術,然而有些環境噪音分類器使用多種音頻特徵當作分類器的輸入特徵,導致環境噪音分類器計算量增加,除此…