神经网络

1、利用卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）等深度学习方法进行遥感分类和遥感反演。 2、基于深度学习的图形用户界面（GUI）的应用。 2019年01月05日 19：30-20：30 张翀，宝鸡文理学院地理与环境学院教师，地图学与地理信息系统专业，主要承担《GIS软件分析》、《GIS程序设计》、《GPS原理与应用》、《遥感导论》等本科生及研究生课程

这些特征的处理方式和候选生成网络类似，不同之处是排序网络的顶部是一个加权逻辑回归（weighted logistic regression），它对所有候选视频进行打分，从高到底排序后将分数较高的一些视频返回给用户。 融合推荐模型 本节会使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）来学习电影名称的表示。下面会依次介绍文本卷积神经网络以及融合推荐模型

岁末年初，民营银行设立申请获批再次掀起一波小高潮，截至目前，民营银行获批筹建总数达17家，值得注意的是，具有互联网背景的民营银行从2家扩充到8家。 作为银行界的“新生力量”，这些以“市场补充者”为定位的互联网银行将如何创新金融服务体系再次成为人们关注的热点。 根据《关于民营银行监管的指导意见》，民营银行要明确发展定位，坚持金融服务实体经济的总要求，突出民营银行有别于传统银行的发展特色，要求民营银行明确差异化发展战略，坚持特色经营，为实体经济特别是中小微企业、“三农”和社区，以及大众创业、万众创新提供更有针对性、更加便利的金融服务，提高普惠金融服务水平

燕南科技基于多年人体识别技术领域的研发与应用，运用神经网络技术，自主研发视觉识别算法，不仅应用在人脸识别方面，同时可以应用在各种特定场景，如车牌识别、火灾预警、沙尘监测、边界监测等待。目前产品已应用在智慧教育、智慧工地、智慧工厂、智慧社区等各个领域；同时，根据应用场景不同，我公司自主研发业务平台，使产品应用形成闭环，更大满足不同客户的实际需求。 目前，燕南科技在人脸识别技术方向已经成熟，并在各个领域得到应用，其识别率达到99.8%以上，并且，随着应用的不断推广，其算法性能还会得到有效提升，在未来的应用中，能更好的满足客户的要求

现阶段，由于诸多干扰因素，例如纳米材料对细胞状态的影响和对常见实验手段结果的干扰等，纳米复合药物系统的治疗效果评估一直缺乏精准的判断方法，结合现如今机器学习在科研领域越来越广泛的应用，机器学习可能成为解决这一问题的有效途径。近日，同济大学附属上海同济医院的程黎明教授团队朱融融等开发了DeepScreen——一种基于深度学习的可以用于纳米复合药物筛选的新方法，其具有精准、迅速以及抗干扰等优势。 DeepScreen利用卷积神经网络（Convolutional neural network，CNN），基于流式细胞获得的单细胞图像，和常用实验手段相比较，可以大幅度节约检测时间，从原先的几天缩短到2-6小时，有效提高检测效率

大脑的能耗与信息处理能力与大脑的神经活动息息相关。复杂的神经活动所揭示的神经网络动力学性质及其计算功能的研究方兴未艾，从多层面多角度研究清楚生物脉冲神经网络所处的复杂活动状态及其底层神经生物机制，以及如何支持神经网络达到高能效鲁棒的信息表达与信息处理的机制，对类脑智能技术的开发具有重要的理论意义。在这个报告中，我将介绍随机神经网络的基本动力学特征及其在计算上的功能，以及生物脉冲神经网络的计算鲁棒性的可能机制及其在人工智能算法中的开发应用

2002年考入合肥工业大学理学院，分别于2006、2009、2012年获得学士、硕士与博士学位。2013年1月起在合肥工业大学计算机与信息学院从事教学与科研工作。目前主持完成安徽省自然科学基金青年项目一项，中国博士后基金一项，校学术新人提升计划，校青年教师创新项目，博士专项科研资助基金项目各一项，主持在研多项企业委托项目

今（2023）年1月，国立阳明交通大学生物科技学系谢仁俊讲座教授与脑科学研究所陈丽芬教授团队的研究，登上国际脑功能学术领域的经典期刊《Human Brain Mapping》（人脑图谱）封面，台湾科技媒体中心特邀谢仁俊与陈丽芬教授的研究团队于线上记者会分享此研究细节与成果。 阳明交通大学生物科技学系讲座教授谢仁俊与脑科学研究所陈丽芬教授研究团队线上发表于期刊《Human Brain Mapping》（人脑图谱）的研究，登上2023年1月的人脑图谱期刊封面。研究发现，钢琴家和声乐家的大脑中，与情绪相关区域（例如杏仁核）的连结，较一般非音乐家更多，显示了长期的特定音乐训练会加强大脑中以经验为基础的白质神经网络连结

本书专注讨论深度学习中应用非常广泛的模型——卷积神经网络，该模型特别适用于图像分类和识别、目标分割和检测以及人工智能游戏方面，受众对象包括计算机、自动化、信号处理、机电工程、应用数学等相关专业的研究生、教师以及算法工程师和科研工作者。 本书的最大特色是对卷积神经网络进行由浅入深的分类描述，依次包括：现代雏形、突破模型、应变模型、加深模型、跨连模型、区域模型、分割模型、特殊模型、强化模型和顶尖成就。这种分类框架是在模型概述和预备知识的基础上逐步展开的，既方便读者入门学习，又有助于读者深入钻研

人脸识别技术是包括人脸检测和人脸身份认证技术在内的识别技术，人脸检测是根据所获得视频或者图片信息，利用图像处理和计算机视觉相关算法，从图像中判断是否有人脸，并给出存在人脸的数量和位置，更进一步的是通过脸与脸的匹配识别人脸的身份。 本文在人脸特征提取中，采用基于卷积神经神经网络的提取算法来对人脸的特征进行特征提取，其次结合支持矢量基算法来对人脸进行分类。人脸识别系统主要分为人脸样本特征训练过程和人脸识别分类两大部分