人工神经网络

ANSYS WORKBENCH 14.0超级学习手册等.zip 依托国家高技术研究发展计划（863计划）课题《多源多维城 市交通状态感知与交互处理》，本文对车联网环境下的交通信息采集与处理方法进行了深入研究。在对国内外研究现状和研究趋势进行分析的基础上，本文首先对车 联网的系统架构和关键技术进行了分析。接下来在对车联网关键技术分析的基础上，得出路侧单元布设及优化方法是车联网环境下交通信息采集方法中的重要一环这 一结论，并通过分析及实验，给出路侧单元的布设方法和调度优化方案

土壤侵蚀预报是进行水土流失监测、指导水土保持措施合理配置、优化水土资源高效利用的重要工具自20世纪60年代以来国内外学者对此进行大量研究建立一系列经验统计模型[12]和物理成因模型等[34]。以上模型复杂性及适用性各异:如经验统计模型主要从侵蚀产沙因子角度入手建立径流产沙与降雨、植被、土壤、土地利用、耕作方式、水保措施等之间的多元回归因子关系式一般比较简单便于应用但模型中经验参数适用范围有限模拟精度难以控制;物理机理模型主要以土壤侵蚀物理过程为基础利用水文学、水力学、土壤学及其他相关学科基本原理根据降雨、径流条件来描述土壤侵蚀过程预报给定时段内的土壤侵蚀量具有一定但其限制因素较多应用不便[5];人工神经网络(ANN)中的BP网络模型具有较强的自学习能力和处理非线性问题能力近年来已在有关工程领域得到广泛应用[6～9]。本文以土壤侵蚀较为严重的陕西淳化县泥河沟流域坡耕地为例引入BP网络模型这一新的定量研究方法对坡面土壤侵蚀产沙规律进行研究

下面是从MIT的Perceptional Science Group中的一个小分支Lightness Perception and Lightness Illusions里找到的几个十分经典的视觉错觉现象的动画演示。当然，我并不是闲着无聊来看这些玩意的。其实现在炒的火热的深度神经网络就是从模仿视神经网络的构造演变而来的

从人工智能的发展历史来看，脑科学与AI之间存在紧密关联，随着前沿技术的不断进步，未来脑科学会对人工智能的有哪些促进？ 在近日举行的2022第一财经资本年会上，中国科学院院士，神经科学家张旭作主旨演讲时阐述了脑科学和人工智能的融合发展现状，以及未来有哪些发展趋势。 张旭表示，人工智能大脑和人类的大脑，两者间神经环路以及信息传递的原理有很多一致性。“比如在人类大脑的认知过程中，有感觉、学习记忆，想象力和语言

摘要： 莺落峡是黑河干流出山口径流量的重要控制站，莺落峡径流量的多少直接影响着该流域经济、社会的发展和生态环境保护，水资源分配和调度的管理和决策。论文基于人工神经网络，对莺落峡径流进行了模拟预测。将月径流分为汛期和非汛期，分别建立BP人工神经网络，通过对径流分类前后的模型进行比较，发现分类后的月径流BP模型的性能显然优于未分类的模型，故此设计了4种不同气候情景，采用分类后的模型对莺落峡2030年的径流量进行了预测

人工智能程式是模仿人类大脑运作，透过具学习能力的计算机程序——“人工神经网络”（ Artificial Neural Network ANN ），就能分析大量历史数据，让计算机程序学习这些数据之间的关系，继而模仿出人类智慧。 AI 生成影像愈来愈成熟，用户只要靠文字和指令便可生成图像发挥创意。 Adobe 也加入市场，发表 AI 生成模型 Firefly ，并引进至旗下云端设计软件，初期用于生成图像和文字设计

《红外与毫米波学报》是经国家新闻出版署批准，由中国科学院主管，中国科学院上海技术物理研究所和中国光学学会主办，科学出版社出版，国内外公开发行的学术刊物。其宗旨是发扬学术民主、活跃学术思想、促进国内外同行间的学术交流、促进红外与毫米波科学技术的不断发展。其特色是反映红外与毫米波领域的最新研究成果和技术进展

扬尘污染是当今世界面临的严峻问题之一，它不仅危害人类健康和生命安全，而且还给社会造成巨大损失，因此，扬尘信息监测缺不得少不得！ 扬尘噪音监测仪是一种新型的扬尘噪音检测设备。它能够实时，全方位地对扬尘污染进行监控和预警，有效提高环境保护管理水平。该产品由扬尘信息采集系统、扬尘信号处理及分析系统、数据库管理系统、通讯网络等部分组成，其中扬尘信息收集与处理部分采用了计算机技术和多媒体技术相结合的先进手段；扬尘信号分析部分利用图像处理和人工神经网络分析相结合的方式来完成

作为计算机科学的一部分，深度学习的重点是机器以自动方式获取知识。该技术背后的基本概念是人工神经元，它是人工神经网络中的基本单元。 机器学习是一个广泛的知识领域，由许多子类别组成，例如Google开发的机器学习工具TensorFlow

机器学习是实现人工智能的一种途径，它和数据挖掘有一定的相似性，也是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。对比于数据挖掘从大数据之间找相互特性而言，机器学习更加注重算法的设计，让计算机能够白动地从数据中“学习”规律，并利用规律对未知数据进行预测。因为学习算法涉及了大量的统计学理论，与统计推断联系尤为紧密，所以也被称为统计学习方法