计算机视觉

卷积神经网络是一种专门设计用于处理具有网格状拓扑结构数据的深度学习模型，尤其擅长处理图像数据。其核心思想是通过卷积操作来自动学习图像中的空间层次特征。与传统的全连接神经网络相比，CNN通过局部连接和权值共享极大地减少了模型参数数量，使其能够高效处理高维图像数据。 一个典型的CNN由输入层、多个隐藏层和输出层构成。隐藏层通常包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层…

浙江大学人工智能研究所（ZJU-AI）是浙江大学汇聚计算机科学与技术、数学、控制科学、神经科学等多学科力量，组建的跨学科交叉研究机构。研究所依托浙江大学雄厚的科研实力，致力于在人工智能基础理论、关键技术与重大应用领域取得突破，培养高水平人工智能人才，服务国家重大战略需求。 官方网站入口 用户可以通过以下官方渠道访问浙江大学人工智能研究所： 官方网站主页：ht…

李群机器学习是近年来兴起的一个交叉研究领域，它巧妙地将李群理论与机器学习算法相结合。李群，作为一种兼具光滑流形和群结构的数学对象，为处理具有特定几何结构的数据提供了天然的框架。在传统的机器学习中，数据通常被表示为欧几里得空间中的向量，但许多现实世界的数据，如三维旋转、对称变换和方向性数据，其本质是存在于非欧几里得空间中的。 李群机器学习的核心思想在于，利用李…

机器学习作为人工智能的核心分支，致力于通过数据驱动算法让系统自主学习和改进性能。其全景图涵盖多个层级：基础理论（如统计学习、优化方法）、算法类别（监督、无监督、强化学习）和应用领域（图像处理、语言分析等）。技术栈包括数据预处理、特征工程、模型训练与评估，形成端到端解决方案。关键推动力源于大数据、算力提升和开源框架（如Scikit-learn、TensorFl…

在当今数字时代，机器学习已不再是科幻小说中的概念，而是深刻影响着我们日常生活的核心技术。从清晨手机推送的新闻，到购物网站的个性化推荐，再到出行时的导航与自动驾驶，机器学习算法正悄然改变着我们与世界互动的方式。它通过从海量数据中学习规律和模式，使计算机能够执行复杂的预测和决策任务，其应用广度与深度正以前所未有的速度扩展。 个性化体验的引擎：推荐系统 推荐系统是…

机器学习通过算法模型从大量图像数据中学习特征和规律，从而实现对图像的分析和处理。其核心在于利用深度神经网络，特别是卷积神经网络（CNN），自动提取图像的层次化特征。与传统手动设计特征的方法不同，机器学习能够端到端地学习从原始像素到高级语义的映射关系。 处理流程通常包括数据预处理、模型训练和推理应用三个阶段。在数据预处理阶段，图像会被标准化、增强以增加数据多样…

机器学习图像识别是计算机视觉的核心分支，其目标是训练机器自动识别和理解图像中的内容。其基本原理是通过算法模型从大量标注的图像数据中学习特征规律，从而能够对新的未知图像进行准确分类或检测。整个过程可以分解为数据预处理、特征提取、模型训练和预测推理四个关键阶段。 传统方法依赖于手工设计的特征（如SIFT、HOG），而现代方法则主要采用深度学习，尤其是卷积神经网络…

近年来，无人机技术已从单纯的遥控飞行，演进为深度融合人工智能（AI）的智能系统。AI的赋能，使得无人机不再仅仅是天空中的“眼睛”，而是具备了感知、分析与决策能力的“空中智能体”。这背后是计算机视觉、深度学习、传感器融合与边缘计算等多项技术的协同发展，共同推动无人机在智能化道路上飞速前进。 智能无人机系统通常包含感知、决策和执行三个核心模块。感知层通过摄像头、…

2025年末的人工智能领域已呈现出百花齐放的发展态势。从最初仅限于特定任务的狭义人工智能，到今天渗透到各行各业的智能化解决方案，人工智能技术已经形成了多层次、多维度的技术体系。本文将系统梳理当前主流人工智能的核心类别及其在实际场景中的创新应用，为读者描绘出一幅清晰的人工智能技术全景图。 机器学习：智能决策的基石 作为人工智能领域最成熟、应用最广泛的技术分支，…

小米的人工智能技术体系以“手机×AIoT”为核心战略，构建了覆盖感知、决策、生成和执行的完整技术栈。其技术发展经历了从单点技术应用到平台化、系统化赋能的演进过程，现已形成由小爱同学、MiNLP、MiSearch、MiVisual等核心模块组成的强大AI矩阵。小米AI技术布局深度整合了硬件、软件与云服务，通过自研与开源结合的方式，在算法创新和工程优化方面取得了…