Хорошие водители предвидят опасные ситуации и корректируют свое вождение до того, как все станет опасным. Исследователи из Боннского университета теперь также хотят научить этому навыку беспилотные автомобили. Соответствующий алгоритм они представят на Международной конференции по компьютерному зрению, которая состоится в пятницу, 1 ноября, в Сеуле. Они также представят набор данных, который они использовали для обучения и тестирования своего подхода. Это значительно упростит разработку и улучшение таких процессов в будущем.
Рубрика: Другое
Компактный датчик глубины, вдохновленный пауками
Несмотря на все наши технологические достижения, в исследованиях и разработках ничто не сравнится с эволюцией. Возьмите прыгающих пауков. Эти маленькие паукообразные обладают впечатляющим восприятием глубины, несмотря на их крошечный мозг, что позволяет им точно атаковать ничего не подозревающие цели с расстояния нескольких расстояний тела.
Read more «Компактный датчик глубины, вдохновленный пауками»
Стэнфорд расширяет доступ к 3D-моделированию с помощью сенсорного дисплея
С целью расширения доступа к творчеству инженеры Стэнфордского университета в сотрудничестве с членами сообщества слепых и слабовидящих разработали сенсорный дисплей, имитирующий геометрию трехмерных объектов, созданных на компьютере.
Read more «Стэнфорд расширяет доступ к 3D-моделированию с помощью сенсорного дисплея»
ИИ превосходит мнение клиницистов при сортировке послеоперационных пациентов для интенсивной терапии
Искусственный интеллект (ИИ) в форме алгоритма с машинным обучением правильно распределил подавляющее большинство послеоперационных пациентов в отделение интенсивной терапии в своем первом экспериментальном приложении в условиях университетской больницы. Точность этого компьютерного алгоритма побуждает хирургов предвидеть активное использование ИИ для получения в реальном времени клинической информации из электронных медицинских карт пациента, чтобы более надежно определить, нуждается ли пациент в интенсивном или обычном послеоперационном уходе. Результаты пилотного исследования алгоритма были представлены на клиническом конгрессе Американского колледжа хирургов в 2019 году.
Искусственные сети проливают свет на распознавание лиц
Наш мозг настолько настроен, чтобы распознавать лица — или различать людей, — что мы редко даже задумываемся об этом, но то, что происходит в мозгу, когда он участвует в таком распознавании, все еще далеко от понимания. В новом исследовании, опубликованном сегодня в Nature Communications , исследователи из Научного института Вейцмана пролили новый свет на этот вопрос. Они обнаружили поразительное сходство между способом кодирования лиц в мозгу и успешной работой систем искусственного интеллекта, известных как глубокие нейронные сети.
Read more «Искусственные сети проливают свет на распознавание лиц»
Этот орнитолог с искусственным интеллектом позволяет вам « видеть » глазами машины
Чтобы отличить один вид от другого, могут потребоваться годы наблюдения за птицами. Но, используя технику искусственного интеллекта, называемую глубоким обучением, исследователи Университета Дьюка обучили компьютер распознавать до 200 видов птиц по одной фотографии.
Read more «Этот орнитолог с искусственным интеллектом позволяет вам « видеть » глазами машины»
Рабочие роботы, которые учатся на ошибках
Практика ведет к совершенству — это пословица, которая помогла людям стать очень ловкими, и теперь этот подход применяется к роботам.
Техника помогает роботам найти входную дверь
В недалеком будущем роботов могут отправлять в качестве средств доставки последней мили, чтобы доставить ваш заказ на вынос, посылку или подписку на набор еды прямо у вашего порога — если они смогут найти дверь.
«Жесткая любовь» роботов помогает им добиться успеха
Согласно новому исследованию компьютерных ученых USC, чтобы помочь роботу добиться успеха, вам, возможно, потребуется проявить к нему некоторую жесткую любовь.
Read more ««Жесткая любовь» роботов помогает им добиться успеха»
Больше никакого трафика для передачи информации: разгрузка беспроводных каналов
Растущее число устройств, подключенных к беспроводным сетям, приводит к перегрузке каналов передачи информации интенсивным информационным трафиком. Однако эти устройства ограничены в ресурсах и не могут поддерживать существующие методы борьбы с перегрузкой. В новом исследовании ученые из Токийского университета науки и Университета Кейо применили определенную технику машинного обучения, которая может позволить даже этим устройствам адаптивно выбирать более свободные каналы для информационного потока.
Read more «Больше никакого трафика для передачи информации: разгрузка беспроводных каналов»