深度阅读障碍_深度域名_linux深度 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Azure AI - 沉浸式阅读器，阅读障碍用户福音

沉浸式阅读器是 [Azure AI 服务]的一部分，它是一款采用包容性设计的工具，通过应用可靠的技术，帮助提高新读者、语言学习者和有学习差异（如阅读障碍）的用户的阅读理解能力。

1481 0

综述：无创脑刺激技术改善阅读障碍患者的阅读困难

除了抑制特定的过程外，NIBS还可以增强认知功能，用于预防和干预阅读障碍等学习障碍。本文综述了NIBS在阅读障碍相关研究，以证明NIBS是否可以作为阅读障碍的可选治疗。...此外，本文还强调了调节听觉皮层功能作为一种干预方法的潜力，例如，可以阻止由阅读障碍而发展成听觉和语音困难。最后，本文呼吁未来的研究可以更关注NIBS改善阅读障碍的神经生物学基础。1....与患有阅读障碍患者的神经影像学研究相比，旨在提高有阅读障碍患者阅读表现的NIBS研究却很少。...此外，还有两个重要的区域很少被提到，那就是在阅读障碍的研究中主要和次要听觉皮质，而且在阅读障碍儿童和成人中也发现了听觉皮层髓鞘形成和形态的差异。...3.受试者根据国家特定的法规和标准被诊断为阅读障碍。

2861 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

这篇不足700字的文章为什么能发表在Science上？

结果发现，两组被试在母语的嗓音识别上有明显差异，阅读障碍者的正确识别率显著低于正常阅读者，而在第二语言的嗓音识别上，两组被试的成绩没有差异。英语阅读障碍者确认母语的能力并不优于确认汉语的能力。...阅读障碍者在母语的嗓音识别上有显著差异，而在不熟悉的汉语上，差异不显著。...如果文章的作者仅仅关注阅读障碍者存在什么认知缺陷，而且用结果来说明“语音表征缺陷”是阅读障碍者最重要的认知缺陷，那么这个结果只是支持了目前国际学术界关于阅读困难的一种理论，成果的原始创新性就会大打折扣，...这篇文章没有从“阅读障碍的认知机制“这个大家很熟悉的问题开始，而是从动物的嗓音识别开始。...接着作者引用了发表在Nature和Science上的两篇关于阅读障碍的文章，提出了从阅读障碍入手研究嗓音识别的意义。

3351 0

吴恩达CS230深度学习课小抄来了，图多字少还免费下载 | 斯坦福出品

铜灵发自凹非寺量子位出品 | 公众号 QbitAI “太过分了，为什么没有在第一次了解深度学习的时候看见它。” 4个小时前，一位网友在这个资源帖下面遗憾地回复。...这份人气深度学习秘籍，看起来篇幅不长但内容精简，涵盖了吴恩达老师斯坦福大学的CS230深度学习课程重点。在短短几页的秘籍中，还配备大量高清插图，不怕你看不下去，就怕看得停不下来。...三大版块和CS230本课相比，学习清单中省去了深度学习技术落地应用的讲解，介绍了最核心的理论知识。共分为三个版块内容，包括卷积神经网络、递归神经网络和学习技巧。...“阅读障碍”患者不要怕，每个知识点介绍大多被一两行搞定了，辅助动图服用效果最佳。递归神经网络和学习技巧版块形式也是如此： ? 字少图多，入门和查找的好选择。 ?

5451 0

Brain:多种神经发育障碍的共同神经基础

患有发育性阅读障碍的个体在听觉皮层中表现出完整的语音表征，但这些颞区与左侧额下回之间的功能和结构连接减少。阅读障碍者还表现出视觉词形区域的连接性降低，但右半球内的连接性增加。...发育性计算障碍是一种特定的数学学习障碍，与阅读障碍同样普遍，但研究却少得多。...在跨诊断方法中利用连通性核心缺陷假说（见方框 2）试图解释具有单一和特定机械损伤的多方面神经生物学现象，例如阅读障碍的语音缺陷模型。...当孤立出特定的弱点时（例如，在阅读成绩不佳的情况下出现阅读障碍），可诊断为发育性学习障碍。然而，一些达到多种神经发育障碍诊断标准的儿童从未被正式诊断。...通过内侧颞叶内的结构畸变，以及连接内侧颞叶和阅读关键领域特定区域的回路中功能连通性的降低，可以分别将患有阅读障碍和计算障碍的儿童区分开来。

1161 0

【深度学习】深度学习

深度学习的起源深度学习（Deep Learning）是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。深度学习属于无监督学习。...深度学习的概念源于人工神经网络的研究。...深度学习模拟更多的神经层神经活动，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示，深度学习的示意图如图1所示。...深度学习的动机学习基于深度架构的学习算法的主要动机是： ①不充分的深度是有害的；在许多情形中深度2就足够(比如logicalgates, formal[threshold] neurons...论文Afast learning algorithm for deep learning中采用的深度信念网（DBN）就属于生成性深度结构。

1.9K7 1

深度学习的深度学习路程

MyEncyclopedia 公众号提炼自己在AI多个领域的学习心得体会：深度学习，强化学习，统计机器学习，算法与工程实现。同时，用上述多个视角来全面看待问题，坚持从第一性原理出发理解推导。...目前，MyEncyclopedia 系列文章包括深度学习论文解析深度强化学习实践和理论基础统计和统计机器学习多维度思考算法题动手学 Sutton 强化学习教程将来，会逐渐完善已有系列并涉及...GNN，NLP，CV，KG，RL 方向的前沿论文和动手实践，并致力于寻求联系深入数学理论，进一步用动画来可视化，建立直觉的联系创意编程，用深度学习，强化学习实践cool idea 如果你也想更广更深的学习深度学习和算法的话

1.1K1 0

深度学习教程 | 深度学习概论

显然，AI的各个分支中，发展的最为迅速的就是深度学习。因此现在，深度学习是在科技世界中广受欢迎的一种技术。...推动深度学习变得如此热门的主要因素包括数据规模、计算能力及算法模型的创新。 4.1 为什么深度学习能够如此有效？为什么深度学习能够如此有效呢？要回答这个问题，可以从数据量说起。...推荐文章深度学习教程 | 深度学习概论深度学习教程 | 神经网络基础深度学习教程 | 浅层神经网络深度学习教程 | 深层神经网络深度学习教程 | 深度学习的实用层面深度学习教程 | 神经网络优化算法...深度学习教程 | 网络优化：超参数调优、正则化、批归一化和程序框架深度学习教程 | AI应用实践策略（上）深度学习教程 | AI应用实践策略（下）深度学习教程 | 卷积神经网络解读深度学习教程...| 经典CNN网络实例详解深度学习教程 | CNN应用：目标检测深度学习教程 | CNN应用：人脸识别和神经风格转换深度学习教程 | 序列模型与RNN网络深度学习教程 | 自然语言处理与词嵌入

2.9K5 1

深度学习笔记-深度学习实战

深度学习实战前面总结了吴恩达的深度学习课程笔记，博主把后续的深度学习课程笔记总结记录到个人博客里面，以供学习和交流使用。今天总结的是深度学习的超参数调试、正则化和梯度检验。...改善神经网络依次通过数据集、偏差方差、正则化、梯度爆炸和消失来掌握深度学习的基础理论。...，深度学习网络是如何来实现L2正则化的呢？...深度学习算法采用BP进行逐步迭代求解参数w和b，那么我们加入正则化后如何进行处理呢？...W=0.01 * np.random.randn(D,H) 这种方式只适用于小的神经网络，对深度层数较多的神经网络不太适合，并且分布的方差随着输入数量的增大而增大。

1.4K6 0

深度学习之初识深度学习

注：本文内容摘自书籍> 深度学习的优势深度学习从数据中进行学习时有两个基本特征: 第一,通过渐进的、逐层的方式形成越来越复杂的表示; 第二,对中间这些渐进的表示共同进行学习...总之,这两个特征使得深度学习比先前的机器学习方法更加成功。梯度提升机,用于浅层学习问题;深度学习,用于感知问题。...为什么是深度学习,为什么是现在深度学习用于计算机视觉的两个关键思想,即卷积神经网络和反向传播,在 1989 年就已经为人们所知。...此外,深度学习行业已经开始超越 GPU,开始投资于日益专业化的高效芯片来进行深度学习。...参考书籍>

9792 0

深度学习之初识深度学习

什么是深度学习（Deep Learning）人工智能、机器学习与深度学习人工智能诞生于 20 世纪 50 年代,当时计算机科学这一新兴领域的少数先驱开始提出疑问:计算机是否能够“思考” 我们今天仍在探索这一问题的答案...因此,人工智能是一个综合性的领域,不仅包括机器学习与深度学习,还包括更多不涉及学习的方法。...“深度学习”中的“深度”指的并不是利用这种方法所获取的更深层次的理解,而是指一系列连续的表示层。数据模型中包含多少层,这被称为模型的深度(depth)。...可参考文章>理解．然而一个深度神经网络可能包含数千万个参数。...参考 > 神经网络深度学习入门：一句话告诉你什么是神经网络（CNN,RNN,DNN）

9581 0

Environment International：儿童阅读网络的功能连接与其产前接触的多溴联苯醚浓度有关

阅读障碍是一种目前仍旧不清楚其病理成因的语言障碍之一，其中，遗传因素可以解释60%的阅读障碍患者的障碍成因。...研究背景：在美国，大约有200万儿童有特殊的学习障碍，其中80%患有阅读障碍（RD）。这些儿童在学业失败、抑郁、焦虑、滥用药物和失业方面的风险都大幅增加。...因此，产前孕妇血清中多溴二苯醚浓度较高与阅读障碍儿童的脑功能发育以及其阅读能力之间是否存在关系值得深入研究。...该发现进一步强调了在研究阅读障碍的病因因素时，检查产前和早期生活接触环境神经毒物的重要性，以及识别影响和预测认知和行为结果的神经生物学标记的潜在重要性。

4142 0

【深度学习】深度学习概述：从感知机到深度网络

除去这些因素，AI尤其是机器学习领域出现的一股新潮流很大程度上推动了这次复兴——深度学习。本文中我将介绍深度学习背后的关键概念及算法，从最简单的元素开始并以此为基础进行下一步构建。　　...如Google著名的“猫”识别，在实验中通过使用特定的深度自编码器，在无标记的图片库中学习到人和猫脸的识别。　　下面我们将更深入。...深度信度网络　　和自编码器一样，我也可以将波尔兹曼机进行栈式叠加来构建深度信度网络（DBN）。 ? 　　在本例中，隐含层 RBM t 可以看作是 RBM t+1 的可见层。...比如，在 Deep Belief Network（深度信度网络）中的layer也可以用在其 RBM 中。　　...神经网络的思想已经出现了很长时间，但是今天，你如果身处机器学习领域而不知道深度学习或其它相关知识是不应该的。

78410 0

深度学习: 论网络深度的利弊

总结深度神经网络就像一个数学公式。公式越复杂，最高项次数越高，能表达的模型就越复杂，覆盖的值域也就越广。 But，也越容易陷入过拟合，使得模型性能不增反降。 So，这个是一个trade-off。

6573 0

深度 | 深度学习应该使用复数吗？

选自Medium 机器之心编译参与：Nurhachu Nul、路雪深度学习只能使用实数吗？...毕竟它对量子力学奏效，那么它也有可能在深度学习领域发挥作用。此外，深度学习和量子力学都与信息处理有关，二者可能是同一件事情。由于论据的原因，我们暂且不考虑生物合理性。...在过去几年里，曾经出现过一些探索在深度学习中使用复数的文章。奇怪的是，它们中的大部分都没有被同行评议的期刊接受。因为深度学习的正统观念在该领域已经很流行了。但是，我们还是要评述一些有趣的论文。...在去年的一篇博文中，我介绍了全息原理和深度学习的关系。博文中的方法探索了张量网络和深度学习架构网络之间的相似性。量子力学可以被认为是使用了一种更加通用的概率形式。...本文提及的研究论文证明了：在深度学习架构中使用复数确实会带来「实实在在」的优势。

1.3K9 0

深度学习的“深度”有什么意义？

深度学习的"深度"，早几年讨论的挺多的，身边有不同的理解：深度=更大规模的网络，也有认为：深度=更抽象的特征，近年来物理上也有人侧面显示：深度=玻璃相转变，如果后者的观点成立，那么仅仅引入GPU甚至FPGA...深度=规模？...事实上，不断提高数据量，多层感知器模型也能达到目前深度学习的水平（参考文献2），认为深度学习=普通多层神经网络，的确有现实的理由。...---- 深度=更多抽象特征？一连串问题来了，何为特征？何为好的特征？深度学习的特征为何被称为抽象的？多层和抽象的关系是啥？特征=函数展开的基函数？...（参考文献4，5）是特征提升“深度”，还是“深度”提升特征？ ---- 深度=玻璃相转变？何为玻璃相？它对泛化误差的影响是啥？

1.3K11 0

深度相机种类_深度相机原理

文末附深度相机详细对比清单。...Kinect V2具有较大的红外传感器尺寸，并且（相对于其他深度相机）具有较宽阔的视场角，生成的深度图质量比较高。...以第一代产品 Astra 和 Astra Pro为例，它们都是基于红外结构光的深度相机，深度图都是 VGA（640×480）分辨率 @30FPS。...该公司有小型的易于集成的主动双目深度相机（不包含RGB），也有可独立使用的RGB+主动红外双目深度相机。...官网：https://duo3d.com/ 深度相机详细参数对比清单总结深度相机厂商众多，产品设计原理和技术参数千差万别，体积、价格差距也很大。

3K2 0

【深度学习】深度学习趋势与框架

深度学习，或者更宽泛地说——使用联结主义架构的机器学习算法，可能会让机器学习算法变成过去时，因为深度学习算法还远远不是饱和状态。...新智元整理了业内人士关于 2016 年的深度学习技术展望，以及 2015 年深度学习最流行的 10 大框架。...当 Deep Instinct 成为第一个在安全领域使用深度学习的公司时，可以预计有更多的公司也会使用深度学习来部署。...6.Deeppy 基于 Theano 高度扩展性的深度学习框架。 7.Idlf Intel 的深度学习框架。...MXNetJS 允许你在各种计算图像中，运行最新水平的深度学习预测，并给客户端带来深度学习的乐趣。

1.3K5 0

深度 | 理解深度学习中的卷积

以下是正文：卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。但卷积为什么如此强大？它的原理是什么？...网络上已经有不少博客讲解卷积和深度学习中的卷积，但我发现它们都一上来就加入了太多不必要的数学细节，艰深晦涩，不利于理解主旨。...文章第一部分旨在帮助读者理解卷积的概念和深度学习中的卷积网络。第二部分引入了一些高级的概念，旨在帮助深度学习方向的研究者和高级玩家进一步加深对卷积的理解。...现在我们已经理解了卷积定理和傅里叶变换，我们可以将这些理念应用到其他科学领域，以加强我们对深度学习中的卷积的理解。...虽然互相关的公式看起来很难，但通过如下手段我们可以马上看到它与深度学习的联系。

9328 0

支持神经发育障碍诊断和治疗的技术：系统综述

他们提出了一种深度特征选择过程与图卷积网络相结合的方法。...4例集中于诊断(ASD, n=2;阅读障碍,n = 1;多动症,n = 1)。Zahia及其同事试图根据三种不同阅读任务中包含大脑激活区域的体积来检测阅读障碍。...参与者被分为阅读障碍组、典型发展组和单眼视力组。该模型采用三维卷积神经网络进行训练，总体平均分类准确率为72.73%。...此外，Peters及其同事对阅读障碍人群进行了一项研究，该研究表明视觉注意力在阅读中起着重要作用，可以通过动作视频游戏进行训练。作者认为，它可以是一种激励、有趣和吸引人的阅读障碍干预。...例如，Mujeeb Rahman及其同事使用深度神经网络进行ASD检测，波兰幼儿QCHAT和QCHAT-10数据集的AUC分别为97.18%和100%。

1803 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭