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一种具有生物合理性的类脑脉冲神经网络训练方法(图)
类脑智能 神经网络训练 生物合理性
2022/12/19
近日,中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心研究员曾毅团队提出并实现了一种具有生物合理性的类脑脉冲神经网络训练方法,该方法能够在提高脉冲神经网络的性能的同时,明显降低网络的延迟以及能源消耗。相关研究成果发表于《细胞》出版社旗下期刊《模式》(Patterns)。
基于深度神经网络的时空编码磁共振成像超分辨率重建方法
磁共振成像 时空编码 超分辨率重建 深度神经网络
2022/3/15
针对无刷直流电机驱动系统功率开关管故障诊断存在由于特征提取效果差而导致识别准确率低等问题,提出一种基于二维卷积神经网络2D-CNN(two-dimensional convolution neural network)自适应特征提取的故障检测方法,避免人工提取特征的复杂性及不确定性。以相电流作为故障敏感信号进行FFT预处理,并将一维数据转换为矩阵形式作为2D-CNN的输入数据,然后利用Adam优化...
2022年1月5日:基于图神经网络的社会网络信息语义感知及事件挖掘(图)
神经网络 语义感知 事件挖掘
2023/5/22
2022年1月5日:基于图神经网络的社会网络信息语义感知及事件挖掘。
中国人工智能学会神经网络与计算智能专业委员会成立于2005年,是全国大专院校、高新企业及科研单位从事神经网络与计算智能研究的专业技术人员进行学术交流的专业性学术组织。专委会的研究领域主要包括半导体神经元器件与神经形态电路、半导体人工神经网络算法及硬件化系统、类脑神经认知计算芯片、类脑神经认知计算系统及其应用、智能信息处理、模式识别以及以半导体微电子技术、连接主义计算技术、智能化信号处理为基础的多学...
基于神经网络的CFD粗网格模拟优化方法研究
神经网络 粗网格 数值模拟 优化
2022/3/22
基于卦限卷积神经网络的3D点云分析
深度学习 点云 卦限卷积神经网络 局部几何特征
2024/1/18
基于深度学习的三维点云数据分析技术得到了越来越广泛的关注,然而点云数据的不规则性使得高效提取点云中的局部结构信息仍然是一大研究难点.本文提出了一种能够作用于局部空间邻域的卦限卷积神经网络(Octant convolutional neural network,Octant-CNN),它由卦限卷积模块和下采样模块组成.针对输入点云,卦限卷积模块在每个点的近邻空间中定位8个卦限内的最近邻点,接着通过多...
中国科学院半导体研究所高速电路与神经网络实验室宁欣团队获2021高通AI应用创新大赛两项冠军和一项亚军(图)
中国科学院半导体研究所高速电路与神经网络实验室 宁欣团队 高通AI应用创新大赛
2022/10/4