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使用FACIALRECOGNITION技术的高级AI改变我们对空间的看易记彩票注册法

2019-09-16     来源:杭州萧山国际机场         内容标签:使用,FACIALRECOGNITION,技术,的,高级,改

导读:(图片:NC)科学家们已经成功地使用了一种称为“深度学习”的机器学习方法来增强星系分析。该技术通常用于面部研究人员利用计算机模拟星系形成来训练未来的AI深度学习算法。然

(图片:NC)

科学家们已经成功地使用了一种称为“深度学习”的机器学习方法来增强星系分析。

该技术通常用于面部

研究人员利用计算机模拟星系形成来训练未来的AI深度学习算法。

然后证明令人印象深刻,令人印象深刻来自哈勃太空望远镜的星系图像分析。

加州大学圣克鲁兹分校天文学和天体物理学荣誉教授DavidKoo说:“这是在天文学中使用先进人工智能的一个易记彩票注册非常激动人心的时刻的开始。“

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该研究发表在天体物理学杂志上,上面写着:”我们使用机器学习来识别高亮度的彩色图像。红移星系是宇宙学模拟预测的天体物理现象。“

这种现象称为蓝色金块阶段,是许多生长星系中心区域的紧凑恒星形成阶段。

AI使用该算法训练自己如何使用模拟识别星系演化的不同阶段然后将图像应用于哈勃望远镜图像。

“我们显示计算机在~153哈勃时间的时间窗内识别出BN。

”这种技术可以应用其他天体物理现象的分类。

“它可以改善大型成像调查和宇宙学模拟时代的理论和观察的比较。”

面部识别技术的发现令人兴奋因为他们认为深度学习算法正在识别真实星系中发生的模式。

研究人员使用Primack开发的最先进的星系模拟,并由一个国际合作者团队进行模拟。并带领解释。

“这个项目这只是我们的几个想法中的一个,“Koo说。”

“我们想要选择理论家可以根据模拟清晰定义的过程,这与星系的外观有关,然后有深度学习算法在观察中寻找它。

“我们”刚开始探索这种新的研究方式。它是“融合理论和观察的新方式。”

Koo还解释说,深度学习有可能揭示人类无法看到的空间的新方面。

“我们想要对这种方法进行了更多的测试,但是在这个概念验证研究中,机器似乎成功地在数据中找到了模拟中确定的星系演化的不同阶段。“

算法就像一个“黑匣子”,但这意味着很难辨别机器用来进行分类的数据中的哪些特征。

网络查询技术可以识别图像中哪些像素对图像的贡献最大。然而,分类,研究人员在他们的网络上测试了一种这样的方法。

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