斯坦福大学计算出来光学试验室的Wetzstein回应“备用网址”

本文摘要:Wetzstein和该科学研究毕业论文的第一作者担任斯坦福学校的硕士研究生JulieChang,根据将二种种类的计算机合二为一,更进一步发展趋势了此技术性,创设了专业作为图像剖析的混和光学计算机。尽管如今的原形监控摄像头仍在试验室环节,并且难以被强调是小型摄像头,科学研究工作人员回应,该系统软件有朝一日能够微型化,以适应能力手持监控摄像头或者航空公司无人飞机。

现如今无人驾驶汽车和航空公司无人飞机的图像识别系统都依靠人工智能技术:一般是计算机教會自身识别狗、穿越重生街道社区的路人或停住的汽车等物件。难题是,现阶段经营人工智能技术优化算法的计算机针对手持医疗器械等未来应用于容积过度大,并且速率太快。据外国媒体报道,如今斯坦福学校(Stanford University)的科学研究工作人员早就设计方案出有一款新式人工智能技术监控摄像头系统软件,能够更为慢、更为高效率地对图像进行归类,而且有朝一日该监控摄像头系统软件有可能看起来十分小,能够投射到别的机器设备中。

部门管理此科学研究的斯坦福学校电气专业终身教授Gordon Wetzstein回应:刚摆地摊你身旁的自动驾驶车辆的旅行箱中装有了一台比较大、经营较慢并且卡路里消耗大的计算机。他回应,将来的运用于务必经营速率更为慢、规格更为小的计算机来处理各种各样图像。

Wetzstein和该科学研究毕业论文的第一作者担任斯坦福学校的硕士研究生Julie Chang,根据将二种种类的计算机合二为一,更进一步发展趋势了此技术性,创设了专业作为图像剖析的混和光学计算机。原形监控摄像头的第一层是光学计算机,不务必高韧性的数据计算出来;第二层是传统式的数字电子计算机。光学计算机层根据物理方法处理图像数据信息,以多种多样方式过滤装置图像数据信息,不然电子器件计算机迫不得已以数学原理进行图像数据信息过滤装置。因为图像数据信息过滤装置是在光根据自定光学元器件时顺理成章再次出现,因而,该层以零功率工作中,为混合器节约了很多的時间和动能。

Chang回应:大家早就将人工智能技术计算能力业务外包给了光学系统软件。結果是,计算出来量少,运行内存启用频次提升,顺利完成全部全过程的時间也较少得多。就速率和精确度而言,原形监控摄像头可与目前的电子计算CPU相提并论,该类CPU执行完全一致的计算出来,可节约很多的核算成本。尽管如今的原形监控摄像头仍在试验室环节,并且难以被强调是小型摄像头,科学研究工作人员回应,该系统软件有朝一日能够微型化,以适应能力手持监控摄像头或者航空公司无人飞机。

在模拟仿真自然环境和真实的世界的试验中,该精英团队用以该系统软件在自然界图像设定中成功识别了飞机场、汽车、猫和狗等。Wetzstein回应:大家系统软件的将来版将在无人驾驶汽车等比较慢管理决策运用于中充分发挥。除开扩大原形,斯坦福大学计算出来光学试验室的Wetzstein、Chang及其别的朋友现阶段已经科学研究怎么让光学元器件进行更强的预备处理。最终,更为小、变慢的技术性能够替代目前行李箱大小的、帮助汽车、无人飞机和别的技术性学好识别周边全球的计算机。


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