Hơn nữa, điều quan trọng cần cân nhắc là làm thế nào các công nghệ AI này có thể thích ứng và cách mạng hóa các hệ sinh thái hiện có trong cơ sở hạ tầng có giá trị cao và nhu cầu cao, chẳng hạn như sân bay,...
PGA TOUR tiếp tục nâng cao trải nghiệm chơi gôn bằng dữ liệu thời gian thực giúp người hâm mộ đến gần hơn với trận đấu. Để mang đến những trải nghiệm phong phú hơn nữa,...
Simonyan, K. & Zisserman, A. Mạng tích chập rất sâu để nhận dạng hình ảnh quy mô lớn. Trong Hội nghị quốc tế lần thứ 3 về Đại diện học tập 1–14 (ICLR, 2015).Wang, G....
Giới thiệu
Khi nói đến phân loại hình ảnh, các mô hình linh hoạt có khả năng xử lý hình ảnh hiệu quả mà không ảnh hưởng đến độ chính xác là điều cần thiết. MobileNetV2 đã nổi lên như một...
Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu đang phát triển, sự xuất hiện của năm 2024 báo trước một thời điểm quan trọng khi chúng ta tập trung vào một nhóm thuần tập chọn lọc...
Đây là bài đăng của khách được đồng tác giả bởi Nafi Ahmet Turgut, Mehmet İkbal Özmen, Hasan Burak Yel, Fatma Nur Dumlupınar Keşir, Mutlu Polatcan và Emre...
Giới thiệu Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN) đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu hình ảnh và mẫu, thay đổi bối cảnh của học sâu. Cuộc hành trình bắt đầu với Yan...
Giới thiệu LeNet-5, mạng thần kinh tích chập (CNN) tiên phong được phát triển bởi Yann LeCun và nhóm của ông vào những năm 1990, là người thay đổi cuộc chơi trong thị giác máy tính và...
Hình ảnh của Tác giả Tìm được một công việc khoa học dữ liệu không phải là điều dễ dàng. Với việc các công ty nhận được hàng trăm hồ sơ ứng tuyển cho mỗi lần tuyển dụng, bạn cần...
Giới thiệu Trong lĩnh vực năng động của Trí tuệ nhân tạo, sự kết hợp giữa công nghệ và sự sáng tạo đã cho ra đời những công cụ đổi mới vượt qua ranh giới của trí tưởng tượng của con người....
