公眾號/? ScienceAI（ID：Philosophyai） 編輯 | 蘿卜皮 現代掃描探針技術，例如掃描隧道顯微鏡，可以獲取編碼量子物質基礎物理的大量 數據 。 斯圖加特大學（Universit?t Stuttgart）的研究人員展示了如何使用卷

近年來，隨著人工智能技術的不斷發展和應用，圖像分類技術在多個領域得到了廣泛應用。并且伴隨著深度學習的興起，卷積神經網絡（CNN）已經成為了處理圖像分類任務的主流模型。CNN通過自動從圖像中提取特征來識別圖像，并使用softmax函數進行分類。然而，由于softmax函數的限制，傳統CNN模型在圖像分類方面存在一些不足。

隨著大數據時代的到來與崛起，人們開始愈加關注隱私安全和生命安全，當人們處于公共場所時，人們希望可以獲得足夠的安全保障，針對人身安全和隱私安全的要求刺激了生物識別技術的發展。生物識別，具體是指通過人工建模、大數據訓練等方法訓練計算機，使得計算機可以獲取與人類相似甚至更好的識別能力。在生物識別領域中，人臉識別由于其生理特征

人工智能是近年來發展最快的技術領域之一，在廣泛的行業和領域都有應用。開發強大的人工智能系統的關鍵挑戰之一是創建能夠實時、高精度執行復雜模式識別任務的計算系統。為了應對這一挑戰，許多研究人員和公司都轉向了卷積神經網絡(CNN)，它在實現這些目標方面表現出了巨大的前景。然而，傳統的神經網絡在功率和效率方面仍然有限，并且通常

隨著計算機視覺和深度學習技術的不斷發展，圖像三維重建算法在三維建模、機器人視覺、醫學圖像處理等領域得到了廣泛的應用。據了解，微美全息(NASDAQ:WIMI)開發了基于深度卷積神經網絡的圖像三維重建算法系統，其是通過卷積神經網絡提取輸入圖像的特征，再通過全連接層生成三維模型的參數，最終將這些參數輸入到三維模型中進行重建

公眾號/? ScienceAI（ID：Philosophyai） 編輯 | 蘿卜皮量子計算關鍵依賴于有效表征量子硬件輸出的量子態的能力。當增加系統規模時，通過直接測量和經典計算的相關性來探測這些狀態的傳統方法在計算上變得昂貴。通過結合酉算子、測量和前饋來識別量子態的特定特征的量子神

本文提及的項目是基于騰訊多媒體實驗室與北大深圳研究生院李革教授團隊的高校聯合項目，并通過文章簡要回顧了目前學術界和工業界視頻質量評估方向的發展狀況。騰訊有多個視頻業務線，點播視頻有騰訊視頻、企鵝影視，短視頻有微視、K歌，直播類有Now直播、企鵝電競，實時傳輸類有QQ和微信的音視頻通話、無線投屏和騰訊會議等。用戶對不同的

自動駕駛、智能醫療保健和自助零售這些領域直到最近還被認為是不可能實現的，而計算機視覺已經幫助我們達到了這些事情。如今，擁有自動駕駛汽車或自動雜貨店的夢想聽起來不再那么遙不可及了。事實上，我們每天都在使用計算機視覺——當我們用面部解鎖手機或在社交媒體上發照片前使用自動修圖。卷積神經網絡可能是這一巨大成功背后最關鍵的構建模

本文首發自 easyAI - 人工智能知識庫卷積神經網絡 – CNN 最擅長的就是圖片的處理。它受到人類視覺神經系統的啟發。CNN 有2大特點：能夠有效的將大數據量的圖片降維成小數據量能夠有效的保留圖片特征，符合圖片處理的原則目前 CNN 已經得到了廣泛的應用，比如：人臉識別、自動駕駛、美圖秀秀、安防等很多領域。CNN

騰訊優圖實驗室聯合廣東省肺癌研究所吳一龍教授/鐘文昭教授團隊，與清華大學以及國內多家中心呼吸科/放射科團隊等共同開發了基于卷積神經網絡算法的肺結節診斷模型，近日，該初步研究成果已被全球癌癥領域知名醫學期刊《腫瘤學家》（《The?Oncologist》）收錄并全文發表。 隨著低劑量螺旋CT（LDCT）的普及，檢出