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人工智能神经网络未来或可光速识别物体
人工智能神经网络未来或可光速识别物体
人工神经网络由3D打印机创立,可用于医学,机器人和黑客平安。加州大学洛杉矶分校的电气和计算机工程师团队创立了一个物理人工神经网络,一个模仿人类大脑工作原理的设备,能够剖析大量数据并以实践光速辨认物体。
今天日常生活中的众多设备运用计算机化摄像头来辨认物体,想想能够在存入纸币时“读取”手写金额的自动柜员机,或能够快速将照片与其数据库中的其他相似图像匹配的互联网搜索引擎。但这些系统依托一台设备对物体停止成像,首先是用相机或光学传感器“察看”它,然后将它看到的数据处置成数据,最后运用计算程序来弄分明它是什么。
加州大学洛杉矶分校开发的设备抢先一步。它被称为“衍射深度神经网络”,它运用从物体自身反射的光来辨认该物体的时间与计算机简单地“看到”物体所需的时间相同。UCLA设备不需求高级计算程序来处置对象的图像并且在其光学传感器拾取之后决议对象是什么。并且没有能量耗费来运转设备,由于它仅运用光的衍射。
基于该设备的新技术可用于加速触及排序和辨认对象的数据密集型任务。例如,运用该技术的无人驾驶汽车能够立刻做出反响,以至比运用现有技术更快,对停车标志做出反响。运用基于UCLA系统的设备,一旦来自标志的光击中它,汽车将“读取”标志,而不是必需“等候”汽车的相机对物体成像然后运用其计算机来找出对象是什么。
基于本创造的技术还能够用于显微成像和医学,例如,用于分选数百万个细胞以寻觅疾病的迹象。这种光学人工神经网络设备直观地模仿了大脑如何处置信息。它能够扩展范围,以完成新的相机设计和共同的光学组件,在医疗技术,机器人,平安或任何图像和视频数据必不可少的应用中被动地工作。
由于其组件能够由3D打印机创立,因而人工神经网络能够用更大和更多的层制造,从而产生具有数亿个人造神经元的设备。那些更大的设备能够同时辨认更多的对象或执行更复杂的数据剖析。并且组件能够低价制造,由加州大学洛杉矶分校团队创立的设备能够低于50美圆复制。固然该研讨运用了太赫兹频率的光,但也能够创立运用可见光,红外光或其他频率光的神经网络。网络也能够运用光刻或其他印刷技术制造。
今天日常生活中的众多设备运用计算机化摄像头来辨认物体,想想能够在存入纸币时“读取”手写金额的自动柜员机,或能够快速将照片与其数据库中的其他相似图像匹配的互联网搜索引擎。但这些系统依托一台设备对物体停止成像,首先是用相机或光学传感器“察看”它,然后将它看到的数据处置成数据,最后运用计算程序来弄分明它是什么。
加州大学洛杉矶分校开发的设备抢先一步。它被称为“衍射深度神经网络”,它运用从物体自身反射的光来辨认该物体的时间与计算机简单地“看到”物体所需的时间相同。UCLA设备不需求高级计算程序来处置对象的图像并且在其光学传感器拾取之后决议对象是什么。并且没有能量耗费来运转设备,由于它仅运用光的衍射。
基于该设备的新技术可用于加速触及排序和辨认对象的数据密集型任务。例如,运用该技术的无人驾驶汽车能够立刻做出反响,以至比运用现有技术更快,对停车标志做出反响。运用基于UCLA系统的设备,一旦来自标志的光击中它,汽车将“读取”标志,而不是必需“等候”汽车的相机对物体成像然后运用其计算机来找出对象是什么。
基于本创造的技术还能够用于显微成像和医学,例如,用于分选数百万个细胞以寻觅疾病的迹象。这种光学人工神经网络设备直观地模仿了大脑如何处置信息。它能够扩展范围,以完成新的相机设计和共同的光学组件,在医疗技术,机器人,平安或任何图像和视频数据必不可少的应用中被动地工作。
由于其组件能够由3D打印机创立,因而人工神经网络能够用更大和更多的层制造,从而产生具有数亿个人造神经元的设备。那些更大的设备能够同时辨认更多的对象或执行更复杂的数据剖析。并且组件能够低价制造,由加州大学洛杉矶分校团队创立的设备能够低于50美圆复制。固然该研讨运用了太赫兹频率的光,但也能够创立运用可见光,红外光或其他频率光的神经网络。网络也能够运用光刻或其他印刷技术制造。
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