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由生成对抗网络(GAN)驱动的进化多目标算法 为计算智能与深度学习的结合开辟新路
随着计算智能方法得到更广泛的应用,其从问题本身学习的能力亟待增强。为此,越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常,这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练,而且受维度灾难的影响,这类方法通常很难解决维度较高的问题,约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在IEEE Transactions on Cybernetics上发表了一种由生成对抗网络(GAN)驱动的进化多目标算法。
南方科技大学 2021-04-14
环境与测绘学院陈国良教授课题组在视觉与空间数据智能处理方面取得系列成果
点云配准网络不仅能够为数据量较大的场景点云提供实时准确的良好配准结果,且能在低场景重叠度、点云噪声及点云稀疏性等因素的影响下保持鲁棒。研究结果对自动驾驶、机器人自主导航等领域具有一定的应用价值与意义。
中国矿业大学 2022-06-01
2023中关村论坛开幕式发布十项重大科技成果 涉区块链、量子计算等
今晚,2023中关村论坛在京开幕,开幕式上发布了北京国际科技创新中心建设十项重大科技成果。
央视新闻客户端 2023-05-26
清华大学集成电路学院钱鹤、吴华强团队提出基于旋转神经元的新型储备池计算硬件架构
随着摩尔定律的放缓,基于硅晶体管和冯诺依曼架构的传统计算硬件系统在人工智能时代面临严峻的性能瓶颈。受大脑启发,基于新原理器件的类脑计算致力于充分挖掘电子器件自身的物理属性作为计算资源,从而在硬件层面高效实现各种人工神经网络。
清华大学 2022-04-08
在光强分布不均匀环境下的融合光流和SIFT特征点匹配的低动态载体速度计算方法
本发明公开了一种在光强分布不均匀环境下的融合光流和SIFT特征点匹配的低动态载体速度计算方法,通过安装在移动载体上的车载摄像机采集载体的动态图像,采用金字塔Lucas?Kanade光流和SIFT特征点匹配两种算法分别检测出当前帧和下一帧图像中的特征点并对其进行匹配,然后根据匹配成功的若干对特征点所对应的像素位移计算出在载体坐标系下的速度V光流、VSIFT,并将两者的差值ΔV以及加速度差值Δa输入到改进的自适应卡尔曼滤波器,对光流法计算得到的载体速度VSIFT进行直接校正。通过本发明求取速度精度高和求
东南大学 2021-04-14
科技部关于发布国家重点研发计划“先进计算与新兴软件”重点专项2022年度第二批项目申报指南的通知
国家重点研发计划深入贯彻落实党中央关于科技创新的决策部署,坚持“四个面向”总要求,积极探索“揭榜挂帅”等科技管理改革举措,全面提升科研投入绩效。根据《国家重点研发计划管理暂行办法》和组织管理相关要求,现将“先进计算与新兴软件”重点专项2022年度第二批项目申报指南予以公布,请根据指南要求组织项目申报工作。
科技部 2022-07-12
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