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    2021电赛F题智能送药小车方案分析(openMV数字识别,红线循迹,STM32HAL库freeRTOS,串级PID快速学习,小车自动返回)[通俗易懂]

    前提:本篇文章重在分享自己的心得与感悟,我们把最重要的部分,摄像头循迹,摄像头数字识别问题都解决了,有两种方案一种是openARTmini摄像头进行数字识别加寻迹,即融合代码。另一种是使用openmv4进行数字识别(使用的是模板匹配),然后利用灰度传感器进行寻迹。因为当时python用得不算很熟,最终我们选择了第二种方案使open MV4实现数字识别,灰度传感器寻迹,在控制智能车运动调试的过程中更加简单。当然赛后我们也尝试了使用open ARTmini的方案,同样操作容易。其次我们下来也做了方案三K210数字识别,数字识别率可达97.8%,使用openmv寻迹。

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    美国MIT研究人员揭示神经网络运行机制

    美国麻省理工学院(MIT)官网报道该校在通用神经网络方面的研究进展可用于揭示神经网络的运行机制。理解神经网络的运行机制可以帮助研究人员增强其性能,并将从中获得的经验转用到其他应用。 神经网络的机器学习系统通过分析大量的训练数据来学习如何执行任务。在训练中,神经网络不断调整数千个内部参数,直到能够可靠地执行一些任务,例如识别数字图像中的对象,或将文本从一种语言翻译成另一种语言。但这些参数的最终值对揭示神经网络的运行机制用处不大。最近,计算机科学家开发了一些巧妙的技术,可以对特定神经网络的计算进行划分。 在新近

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    学界 | MIT最新:机器学习首次模仿大脑处理声音,能辩歌词和歌曲分类

    大数据文摘作品 编译:大茜、笪洁琼、云舟 你是否对于Spotify之类的软件产生过这样的疑问:“Spotify,你放音乐的时候在想什么?”实际上这类软件可能会像你一样思考。 一项麻省理工学院的新研究表明,科学家们构建了一个机器学习系统,可以像人类一样处理声音,能够辨别歌词或按流派对音乐进行分类。 它是第一个模仿大脑来解读声音的人造系统,在准确性上能够与人类相媲美。这项研究发表在Neuron杂志上,为研究人脑提供了吸引人的新方法。 大数据文摘微信公众号后台回复“音乐”即可获得研究论文哟~ 机器学习系统无处不

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    欧洲全面封杀「利用生物特征识别」的大规模监控

    欧洲议会近日已投票支持全面封杀利用生物特征识别的大规模监控。 人脸识别等基于AI的远程监控技术对隐私之类的基本权利和自由有着巨大的影响,但已经开始在欧洲公共场合悄然使用。 欧洲议会议员们表示,为了尊重“隐私和人类尊严”,欧盟立法者应通过一项永久性的禁令,禁止在公共场所自动识别公民,并表示只有在公民涉嫌犯罪时才予以监控。 欧洲议会还呼吁禁止使用专有的人脸识别数据库,比如由美国初创公司Clearview构建的颇有争议的AI系统(欧洲的一些警察部门也已经在使用该系统),并表示基于行为数据的预测性警务也应该被禁止

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