ios11 神经网络

人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：第一，具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学

一个新的神经网络。图片来源：Andrei Velichko俄罗斯的一位科学家开发了一种新的神经网络架构，并测试了其在手写数字识别方面的学习能力。网络的智能被混乱放大，分类精度达到96.

近年来，随着 AI 的崛起，神经网络一词也不断出现在人们的视线中。事实上，神经网络并不是什么新兴词汇。早在 70 多年前，神经网络就被 AI 前沿的工作人员用来探索人类大脑的运作模

导读 计算机视觉中的编解码结构的局限性以及提升方法。 卷积神经网络(CNN)广泛应用于深度学习和计算机视觉算法中。虽然很多基于CNN的算法符合行业标准，可以嵌入到商业产品

本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。 你想学机器学习吗？这里有一个入门贴适合你。 什么神经网络、随机森林、计算机视觉通通一网打尽。 这个Facebo

佐治亚州立大学的研究人员与麻省理工学院(MIT)和麻省总医院(MGH)的同事们通过推进获得了美国国立卫生研究院脑研究的 250万美元赠款创新性神经技术(BRAIN) 研究计划，旨在彻底

你知道吗？在 iOS 设备上也可以直接训练 LeNet 卷积神经网络，而且性能一点也不差，iPhone 和 iPad 也能化为实实在在的生产力。 机器学习要想在移动端上应用一般分为如下两个阶段

虽然苹果全球开发者大会已经过去有一段时间了，但抛开整体讲细节，依然是一件很有趣的事情。其中AppStore预览视频在ios11中对于ASO而言，也是变化最大的一个要素之一。今天，蝉大师ASO的文章将简单向大家讲一讲AppStore预览视频的一些事情。

苹果发布会提到的变革很多，iPhoneX、人工智能深度运用、即将到来的IOS11正式版，但与APP开发者最息息相关的是如何玩转苹果全新的流量分发体系。

大家还记得这张图吗？ 深度系统介绍了 52 个目标检测模型，纵观 2013 年到 2020 年，从最早的 R-CNN、OverFeat 到后来的 SSD、YOLO v3 再到去年的 M2Det，新模型层出不穷，性能也越

导读：深度学习无处不在。人工智能的这一分支可以管理你的社交媒体并为谷歌搜索结果提供最准确的服务。很快，深度学习还可以检查你的生命体征或设置你的恒温器。麻省理工学院的

IOS11 公测版发布，再一次将所有人拉回新版AppStore上，上一次WWDC之后，很多人对改版有一个初步认知，重点无非两个：苹果将加大编辑推荐和搜索权重。而二者都跟ASO基础优化有很大关系。这次IOS11 公测版关于详情页的信息就是对如何做好ASO优化的官方解释。

GraphSAGE 是 17 年的文章了，但是一直在工业界受到重视，最主要的就是它论文名字中的两个关键词：inductive 和 large graph。今天我们就梳理一下这篇文章的核心思路，和一些容易

选自 microsoft.com作者：Sehoon Lim 等机器之心编译参与：泽南如何实现真正的眼神交流？一切都得看屏下摄像头和深度学习技术。把摄像头放在屏幕下的想法并不新奇，在视频会议这个

　　来源：返朴 　　过去，人们一直认为，成年人的大脑中生长出新的神经元[注1]主要是用来学习和记忆的。然而，近年的一系列研究挑战了这一观念，人们发现，新生神经元与遗忘、注意力及