随着科学技术的发展和社会的需要，移动机器人技术得到了迅速发展，正在渗透到各行各业中，使人们的生活更加便利。现今以单片机为核心的移动机器人存在处理数据量有限、控制系统速度低、人机交互机制单一等缺点，不能满足机器人多任务的要求。系统中增加协处理器的系统结构也得到了广泛应用，虽然可以管理多种传感器，但这种结构却增加了硬件的冗余度和复杂度，见参考文献。为此，提出了以嵌入式处理器S3C2440为核心的多任务机器人控制系统。 1 控制系统硬件设计 控制系统选用两轮独立驱动小车为移动式机器人平台，后轮为一个尼龙万向轮
模糊神经网络就是模糊理论同神经网络相结合的产物，它汇集了神经网络与模糊理论的优点，集学习、联想、识别、信息处理于一体。
人脑有一个独特的能力：信息处理能力。负责大脑信息处理任务的是一种叫做神经元的细胞。它们负责从其他大量神经元中获取信息、处理并将信息传递给其他神经元。它们之所以能完成这些工作，主要是由神经元的生物物理特性决定的。
近日，举行的十三届全国人大常委会第二十二次会议审议了《个人信息保护法》（草案），该草案确立了“告知——同意”为核心的个人信息处理一系列规则，明确了国家机关对个人信息的保护义务，标志着我国开启了全面加强个人信息的法律保护的进程。 作为一部保护个人信息权益的法律，《个人信息保护法》（以下简称“个保法”）在规范个人信息处理活动的同时，也需要关注个人信息安全和保护的问题。在个保法征求意见稿的说明中提出，要处理好与有关法律的关系。与网络安全法，和已提请全国人大常委会审议的数据安全法草案相衔接，对于网络安全法、数据安全
【新智元导读】借鉴脑科学的研究，是否有助于发展人工智能？《今日心理学》前主编、心理学家 Robert Epstein 日前在 Aeon 刊文，指出将大脑比作计算机误导了我们对智能的认知，阻碍了脑科学发展。Epstein 认为，“大量的资金被用于脑科学研究，然而某些研究却是基于错误的观点和根本无法兑现的诺言”。 对此，佛罗里达大西洋大学计算机视觉博士生 Daniel C. LaCombe, Jr 做出了回应。LaCombe 认为，信息处理比喻是迄今我们对大脑工作原理最好的解释，Epstein 没有正确理解“计
新的算法将一键修复损坏的数字图像
云计算，不必细说谁都知道是什么，人们多多少少都有所耳闻。云计算是继20世纪80年代大型计算机到C/S转变之后，IT界的又一次巨变，它通过互联网将某计算任务分布到大量的计算机上，并可配置共享计算的资源池，且共享软件资源和信息可以按需提供给用户的一种技术。云计算真正作为一个新兴技术得到IT界认可是在2007年左右，经过这十年的普及和发展，云计算早已走进千万个数据中心，成为IT世界里炙手可热的技术门类，并可以在未来的一段时间内继续获得长足发展。云计算固然好，但也有不少的缺陷和使用限制，这样才出现了雾计算、霾计算等
近年来，虚拟会议、在线直播、4K/8K电影电视播放等应用快速发展，对视频的画质提出了更高的要求，传统的图像增强算法已不能满足各种复杂场景中的实际需求。而单图像超分辨率 (SISR) 作为一项提高计算机视觉领域中图像分辨率的底层视觉任务，凭借从退化的低分辨率 (LR) 对应恢复高分辨率 (HR) 图像的优势，在上述场景中得以广泛应用，而这一任务被称为图像盲超分辨率问题。 随着深度学习技术的突破，该方法极大地促进了 SR领域研究，很多工作在基准数据集上取得了显著成果[1]。即：假设 LR 图像是由HR图像通过使用理想内核（例如，双三次）进行下采样得到的。借助于AI技术的不断革新，腾讯优图团队深入研究超分技术，提出了图像盲超分新算法，更好地处理真实世界图像超分，相关论文发表在神经信息处理系统大会NeurIPS 2021。
---这是一篇很有深度的文章，把深度学习和大脑做了比较，一步步分析，通俗却不简单。
小编邀请您，先思考： 1 有哪些算法可以聚类？各自有什么特点？ 2 聚类算法的效果如何评价？ 1 定义 聚类是数据挖掘中的概念，就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。 2 聚类过程 数据准备：包括特征标准化和降维； 特征选择：从最初的特征中选择最有效的特征,并将其存储于向量中； 特征提取：通过对所选择的特征进行转换形成新的突出特征；
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运动控制是指“控制移动”之意。其代表可以举出利用各种电机进行位置控制等。电能附加给电机，使电机工作，转换为动能。这项技术作为机床、机械手控制、半导体制造装置、注塑成型机、数字家电检查装置等的核心，发挥着巨大的作用，在这一领域的设备投资近年来大幅增长。
概要： 深度学习取得了巨大的成功，这是无容置疑的。对此，我们不必再多说什么。但是，其理论基础仍然有很大的空白。
通过分析工业自动化中应用智能制造技术的作用与优势，可以提升智能制造技术的应用性，保障工业自动化运行的安全性。工业自动化应用智能制造技术，其作用体现在以下方面。
如此高超的避障飞行走位，可不是人类用手柄操作出来的，全靠无人机的“自我管理意识”。
ArcGIS软件是一种基于GIS技术的地理信息系统软件，具有广泛的应用范围和优秀的数据处理能力。本文将介绍ArcGIS软件的基本概念和界面介绍，重点讲解其主要功能和使用方法，并通过实例分析，阐述在不同场景下的应用和价值。
数据挖掘技术虽是一项新兴的数据处理技术，但其发展速度十分迅猛，至今已经形成了决策树、神经网络、统计学习、聚类分析、关联规则等多项数据挖掘技术，极大的满足了用户的需求。
生物信息处理的复杂性不是以蛋白质信号传导级联为结束，100亿个蛋白质不是完成其任务的工人的随机汤，而是这些工作者被设计为具有特定数量以服务于与目前相关的特定功能。所有这些都由涉及辅助蛋白，DNA和信使RNA（mRNA）的紧密反馈环控制。
对计算机视觉、多媒体应用、通信技术等领域来说，实时的数字图像处理是其中的重点学科之一。传统的前端数字信号处理（Digital SignalProcessing，DSP）算法，例如 FFT、FIR、IIR 滤波器，大多都是利用 ASIC 或者 PDSP 来构建的，在硬件的实现中很难满足实时性的要求。现场可编程逻辑门阵列（Field ProgrammableGate Arrays， FPGA）技术在数字信号处理中的应用，将逐渐成为前端信号处理的主流。而滤波器算法在信号处理、信号检测、通信领域有着重要的作用，在实时信息处理系统中，对滤波器的性能和处理速度有着严格的要求，特别是在满足系统性能的条件下，处理速度至关重要。
1. 聚类的基本概念 1.1 定义 聚类是数据挖掘中的概念，就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。 1.2 聚类与分类的区别 Clustering (聚类)，简单地说就是把相似的东西分到一组，聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起。因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开
【CSDN现场报道】6月4日，第七届中国云计算大会全体大会上午的主题演讲环节，中国大数据专家委员会顾问、中国科学院院士张钹发表了题为《大数据与人工智能研究的思考》演讲，他表示网络数据和传统数据的区别主要是：粗数据、数据与用户（社会）关联两方面，而这也导致了传统信息处理在分析网络数据方面面临的根本困难，之后，他详细介绍了从传统信息处理以及人工智能等方面是如何处理这些网络数据的，最后他提醒人工神经网络也不是完美的，今后大数据处理会将传统信息处理和人工智结合起来，传统信息处理是数据驱动方法，而人工智能就是知识驱动
PPV课大数据学习社区如果你对大数据感兴趣；如果你想转行做大数据；如果你想了解大数据是怎么改变我们生活，请点标题下蓝字关注PPV课大数据 问题1：空间数据挖掘有哪些常用方法，举例说明一种方法的原理及应
以前还没有进入大数据时，社会发展相对比较慢，比如工作生活，交通出行，互联网并没有那么的便利，大家都是各顾各的，进入了大数据时代，大家开始相互分享资源，抱团取暖。下面来说说大数据时代的到来，为我们提供了哪些便利之处？
“互联网+”时代背景下，计算机信息处理技术的数据技术已经无法满足日益增长的数据存储需求。因此，工作人员要大力发开计算机信息处理技术的数据存储功能，促进存储技术发展，推动计算机信息处理技术在“互联网”时代中进步与发展。计算机信息处理技术的信息存储技术，是计算机在对信息数据进行加工后，将其保存在计算机系统的空间中，为使用者后期调取和查看做准备。
8月13日上午，全国人大常委会法制工作委员会举行记者会。发言人臧铁伟介绍了立法工作有关情况并回答记者提问。
Attention机制源于对人类视觉的研究。在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性的关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息。实现这一能力的原因是人类视网膜的不同部位，具有不一样的信息处理能力，即不同部分的敏锐度不同，人类视网膜中央凹部位具有最高的信息敏锐度。为了合理的利用有限的视觉信息处理资源，人类需要选择视觉区域中的特定部分，然后重点关注它。例如人们在使用电脑屏幕看电影的时候，会重点关注和处理屏幕范围内的视觉，而电脑屏幕外的视觉如键盘、电脑背景等等都会被忽略。
研究问题：设计分层编解码器，将隐空间的不同部分对应不同任务（图像重建/目标检测/分割）。
十三届全国人大常委会第三十次会议20日表决通过《中华人民共和国个人信息保护法》。个人信息保护法自2021年11月1日起施行。
腾讯云—腾讯倾力打造的云计算品牌，以卓越科技能力助力各行各业数字化转型，为全球客户提供领先的云计算、大数据、人工智能服务，以及定制化行业解决方案。具体包括云服务器、云存储、云数据库和弹性web引擎等基础云服务；腾讯云分析（MTA）、腾讯云推送（信鸽）等腾讯整体大数据能力；以及 QQ互联、QQ空间、微云、微社区等云端链接社交体系。
说来你可能不信，在晚上不扶不行（栏杆）的羊肠小径，刚刚这个「可以打电话的相机」竟然还能拍视频。
最近清华大学施路平老师团队的“天机”芯片引起了公众的广泛兴趣。我们课题组有幸参与了该项目的部分研究，主要是贡献了用连续吸引子神经网络模型（CANN）来实现自行车的视觉跟踪。很多朋友因而问起了CANN的细节，我正好借此机会介绍一下CANN。CANN及其应用是我课题组在过去20年的重点研究方向。简单说，CANN是大脑编码、储存、运算、及交流信息的正则化的（即普适性的）神经网络计算模型；硬件实现CANN对类脑智能的未来发展具有重要意义。
中国是一个制造大国，每天都要生产大量的工业产品。用户和生产企业对产品质量的要求越来越高，除要求满足使用性能外，还要有良好的外观，即良好的表面质量。但是，在制造产品的过程中，表面缺陷的产生往往是不可避免的。不同产品的表面缺陷有着不同的定义和类型，一般而言表面缺陷是产品表面局部物理或化学性质不均匀的区域，如金属表面的划痕、斑点、孔洞，纸张表面的色差、压痕，玻璃等非金属表面的夹杂、破损、污点，等等。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适度，而且一般也会对其使用性能带来不良影响，所以生产企业对产品的表面缺陷检测非常重视，以便及时发现，从而有效控制产品质量，还可以根据检测结果分析生产工艺中存在的某些问题，从而杜绝或减少缺陷品的产生，同时防止潜在的贸易纠份，维护企业荣誉。
数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。
米勒(1956)提出，人脑同时只能处理7±2个信息团，这一发现被称为米勒法则。虽然学者们对于米勒法则所指的魔法数字究竟是多少仍有争议，人脑具有短期存储与信息处理限制这一事实已被学者们所公认。根据这一法则，人们在进行偏好排序时有同时处理项目数量的约束，这一约束使得消费者进行商品束的偏好排序有着重要影响。
大多数计算机使用 8 位的块，作为最小的可寻址的内存单位（字节），而不是访问内存中单独的位。机械级程序将内存视为一个非常大的字节数组，称为虚拟内存。内存的每个字节都由一个唯一的数字来标识，该数字被称为地址，所有可能地址的集合称为虚拟地址空间。
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内容来源：本文摘编湛庐文化出品书籍《AI的25种可能》书评文章，本书作者约翰.布罗克曼(John Brockman) 。
2021年8月20日，中华人民共和国第十三届全国人民代表大会常务委员会第三十次会议正式表决通过《中华人民共和国个人信息保护法》（下面简称《个人信息保护法》）。自2020年10月以来，《个人信息保护法》历经三次审议与修订，并即将于11月1日正式实施。其中，终稿与二审稿相比，有一些删改和完善，具体可参考文章《附下载：《个人信息保护法》终稿与草案的二审稿修订对比》。
本文首发《中兴通讯技术》，2022年第5期总第166期，作者：中国移动研究院技术经理潘成康。边缘计算社区经过授权发布，以下为正文：
这是我国首部专门针对个人信息保护的系统性、综合性法律，在立法高度上，社会重大问题的回应上都极具特色，也为全球数字治理贡献中国方案。
------ 2021.01.29 深圳
现实世界中，外部视觉刺激是多种多样、杂乱无章的，而人类的视觉系统，从视网膜到高级视觉皮层的各个认知阶段，却能以某种方式稳定地识别和理解这些视觉输入数据。人脑在复杂视觉信息处理方面具有计算机所无法比拟的高效性、鲁棒性。视觉信息编码是指人脑将外部视觉刺激转换成神经活动信号的过程，解码是指根据观测到的脑信号模式预测对应的外部视觉刺激的过程。研究人脑视觉神经信息编解码，开发类似人脑的视觉信息处理模型，对于提高机器的智能感知能力具有重要意义。本报告讲解视觉神经信息编解码研究背景，国内外已取得的成果，并重点围绕深度学习来讲解视觉神经信息编解码研究进展以及该领域面临的挑战。
第一章：dexp、dimp 命令导入导出数据库 首先进入数据库的 bin 目录下，我们要用到的命令在该目录下。 [root@ncc-61-19 ~]# cd /data/dmdbms/bin [
AF自动对焦(Automatic Focus) 自动对焦即调节摄像头焦距自动得到清晰的图像的过程
【新智元导读】今天Nature刊文，华盛顿大学研究人员结合多种成像技术，利用机器学习系统，绘制了全新的人脑图谱。通过使用更精确的划分方法，研究人员证实了此前已经确定的 83 个脑区，还发现了 97 个全新的脑区。学界权威评论称，这是朝向理解人脑组织和功能结构的“超凡一步”，有望成为今后描述人脑的基础。更重要的是，该项目使人工智能上升到一个新的阶段：利用脑图谱，在智能系统设计方面，可以明确脑功能基本单元的划分及其连接模式，从多尺度揭示脑信息处理机制，为新型智能信息处理系统的设计提供启示。 7月21日，Natu
视觉是人类感知外界信息的重要手段，视觉伺服系统是机器人获取环境信息的关键组成部分。本文主要讨论仿人机器人BHR-1的视觉伺服系统。首先介绍机器人头部的视觉总体结构方案，然后论述了基于立体视觉的信息处理和头部运动控制，最后通过目标跟踪和物体抓取实验说明了系统的可行性。
“强基固本，行稳致远”，科学研究离不开理论基础，人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑，为了紧扣时代脉搏，我们推出“强基固本”专栏，讲解AI领域的基础知识，为你的科研学习提供助力，夯实理论基础，提升原始创新能力，敬请关注。
微软的动作异常的迅速，自发布整合了 ChatGPT 的必应搜索，推出“等待列表”的机制之后，部分用户现在已经得到了访问“新必应”的机会。
自动驾驶的“大脑”——控制工程篇（一） 中国人工智能系列白皮书 -智能驾驶2017 中国人工智能系列白皮书 --智能交通2017（附报告pdf下载） 一文带你看懂自动驾驶 给自动驾驶一双"通天眼"——环境感知器篇 自动驾驶的“大脑”——决策规划篇 ▌智能汽车控制架构设计 ---- 智能驾驶汽车通过搭载先进的车载传感器、控制器和数据处理器、执行机构等装置，借助车联网和 V2X 等现代移动通信与网络技术实现交通参与物彼此间信息的互换与共享，从而具备在复杂行驶环境下的传感感知、决策规划、控制执行等功能，以实现安
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