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利用深度学习加速分子成像的新技术

近期,来自仁斯利尔理工大学(RPI)的一个科研团队开发出了一种用于重建图像的深度学习方法,它能以超高的质量和超快的速度生成活体器官和肿瘤的全幅分子图像。在原理上,这种新方法利用了基于压缩感知的成像技术—...

阅读:723, 收藏:02019-03-13

《激光与光电学进展》2018年第12期优秀论文

———— 2018年第12期优秀论文 ———— 细胞激光器研究进展及应用综述(封面论文)杜梦聪, 刘倩倩, Marion Lang, 王秀翃, 王璞[第一单位] 北京工业大学激光工程研究院[摘要] 细胞激光器是激光光子学和生命科学交叉...

阅读:509, 收藏:02018-12-24

2018年第12期优秀论文

———— 2018年第12期优秀论文 ———— 细胞激光器研究进展及应用综述(封面论文)杜梦聪, 刘倩倩, Marion Lang, 王秀翃, 王璞[第一单位] 北京工业大学激光工程研究院[摘要] 细胞激光器是激光光子学和生命科学交叉...

阅读:770, 收藏:02018-12-24

VISION 2018:机器视觉行业创销售增长记录

图片从左至右分别为VISION 2018新闻发布会专家组:Klaus-Henning Noffz博士、AmélieBrübach、Florian Niethammer和BarbaraWeizsäcker。图片来源:Matthew Peach。当地时间11月6日在德...

阅读:1043, 收藏:02018-11-12

基于无监督深度学习的超表面结构逆设计

近一个世纪以来,纳米级结构中的光-物质强相互作用有助于将光限制在亚波长范围内,为光学设计的打开了一条新思路。超表面结构(Metasurface)是这类新型纳米光子器件的重要一员,这些材料的实现导致了完美吸收、超分...

阅读:526, 收藏:02018-09-20

衍射深度神经网络的全光学机器学习

深度学习(Deep Learning)是近年来发展最快的机器学习(Machine Learning)方法之一,它在计算机中使用多层人工神经网络(Artificial Neural Networks)来数字化地学习数据、抽象,并执行高级任务,其性能相当甚至...

阅读:865, 收藏:02018-07-30

VISION 2018参展商将展示深度学习技术

用于通过神经网络识别车辆和计数的嵌入式视觉系统。图片来源:Neadvance。在VISION 2018展会中,深度学习技术已经成为目前的机器视觉方法的“补充和替代”。在不断增加的计算性能和方法上的突破的推动下,深度学习已...

阅读:2385, 收藏:02018-07-04

使用基于深度学习的自动对焦和自动对焦扩展全息成像景深

摘要全息照相仅以记录强度的形式对样品的三维信息进行编码。然而,为了从其全息图像解码还原出原始样本图像,需要进行自动聚焦和相位恢复,这对于数字化处理而言通常是复杂且耗时的。本文展示了一种基于卷积神经网络...

阅读:1770, 收藏:02018-06-14

新光学芯片可实现高效“深度学习”

美国麻省理工学院(MIT)科学家在12日出版的《自然·光学》杂志上发表论文称,他们开发出一种全新的光学神经网络系统,能执行高度复杂的运算,从而大大提高“深度学习”系统的运算速度和效率。a,一般人造...

阅读:1383, 收藏:02017-06-14

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