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    浙江大学冷冻电镜中心实现科研突破
    冷冻电镜,是用于扫描电镜的超低温冷冻制样及传输技术(Cryo-SEM),可实现直接观察液体、半液体及对电子束敏感的样品,如生物、高分子材料等。冷冻电镜技术是结构生物学研究的利器,是可以和测序技术、质谱技术相提并论的第三大技术...
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    三星电子北京研究院项目
    机器学习以统计学为理论基础,利用算法让机器具有类似人类一般的自动“学习”能力,即对已知的训练数据做统计分析从而获得规律,再运用规律对未知数据做预测分析。特征工程是我们提取、选择用来表示训练样例和实例的最重要的特征供机器学习算法处理的过程...
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    哈尔滨工业大学深圳研究院项目
    深度学习是利用复杂的多级「深度」神经网络来打造一些系统,这些系统能够从海量的未标记训练数据中进行特征检测。 计算能力的提升和可获得的数据的增加是深度学习的两个关键驱动因素?;餮暗暮芏嘟蕉际鞘艿郊扑隳芰褪莸那?..
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    华侨大学项目
    人脸识别是模式识别和图像处理领域最前沿的研究课题之一,尤其是人脸表情识别这个领域,由于人脸表情非常复杂,计算机识别并不容易,所涉及到的数据密集,计算量大,重复性高,具有典型的并行计算的特点,而且在这样的数字图像处理领域,随着研究内容和算法复杂度的不断增加...
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    香港中文大学项目
    深度学习包括两大关键活动:分类和卷积的性能,在研究中需要很高的内在并行度、大量的浮点计算能力以及矩阵预算,而这些能力GPU可以提供,并且在相同的精度下,相对传统CPU的方式,GPU计算解决方案拥有更快的处理速度、更少的服务器投入和更低的功耗...
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    南京大学软件新技术国家重点实验室项目
    南京大学计算机科学与技术系软件新技术国家重点实验室在数据挖掘上进行深度应用研究,为机器学习的发展提供了有效的数据基础。数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉,它主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据,利用数据库界提供的技术来管理海量数据...
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    西安交大电信学院项目
    在视觉认知计算和人工智能研究的过程中,西安交通大学人工智能与机器人研究所发现,高单精度的浮点计算能力给研究带来了福音,每秒数万亿次的计算能力,可以大大减少机器学习的认知过程。同时在数据处理上,可以尽可能的发挥线程任务的计算能力...
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    微软中国项目
    微软在科研中深刻地认识到,深度学习研究要求调动较多的计算资源,充分发挥系统的处理能力,处理越来越多的数据,然而庞大的数据量是传统的处理器无法处理完成的,所以需要大量的服务器来合作。如果没有大量的服务器,那就将计算压力分给 GPU,GPU 对数据的处理更快...
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    西安交通大学计算机学院项目
    西安交通大学在深度学习和人脑识别领域的科研中需要建立高度参数化的神经元模型,这种数字模型能够形成所谓像大脑计算一样的根本性信息处理单元,同时支持广泛的确定及随机的神经计算、编码和行为,有望反映出人脑感觉、认知及行动的效率 ...
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    利用 CUDA实现深层人形图像分割网络
    速度和精度是评价人形分割算法的两个主要性能指标,也是该方法能否实现大规模应用的决定性因素。因此,研究更大规模(更深层次)的分割网络,以及设计更快速度的分割模型成为了人形分割的主要研究方向...
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    GPU 让 Linkface 成为人工智能市场黑马
    刷脸支付、人脸追踪、面部考勤……作为新的身份标志,人脸正在被广泛应用到种种场景中。人脸识别领域有着庞大的市场潜力,但同时又对技术的要求极高。近年来,各国技术团队在各项专业竞赛中的不断超越极限,并在实践中摸索技术与市场的契合点...