Распознавание образов и сцен

Сканирование обеспечивает очень точное измерение форм и объемов областей, где откладывается нездоровый висцеральный жир — на животе и груди.

Исследовательская группа, известная экспериментами с отслеживанием движущихся людей за стеной с помощью сигналов беспроводных сетей, взялась за неподвижные объекты.

Выяснилось, что уникальные «акустические значки», ассоциированные с соответсвующими предметами, эффективнее синтезированной речи.

Авторы инструмента реализовали его в виде расширения для широко известной среды разработки Jupyter Notebook.

При увеличении разнообразия учебных данных нейросеть способна лучше «узнавать» знакомые предметы с других ракурсов, но может потерять способность классифицировать объекты, которые ей уже встречались.

Приложение на основе искусственного интеллекта сможет распознавать на видео около 5 тыс. жестов и переводить их в текст не более, чем за секунду.

Метод основан на предположении, что при интерпретации образов мозг сначала создает двухмерный «эскиз» объектов, а затем определяет их полную форму и расположение.

Система автоматизации нейробиологических исследований, использующая алгоритмы обработки изображения, позволяет поместить пипетку в пределах 25 мкм от клетки-мишени.

Когнитивная система IBM классифицирует изображения автоматически, без участия человека, основываясь на цветах, текстурах, формах и контурах объектов на изображениях.

Аппарат, разрабатываемый в рамках проекта Project Tango, будет начинен всевозможными датчиками, которые позволят ему получать больше информации об окружающем мире.

Специалисты лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта МТИ предложили алгоритм быстрого распознавания образов, основанный на анализе снимков объекта, сделанных с нескольких точек зрения.

До недавнего времени компьютерные модели уступали мозгу приматов в деле распознавания объекта при кратком взгляде на него. Исследователи из МТИ добились значительного прогресса.

Бытует мнение, что стандартизация почтовых адресов — задача тривиальная. Однако это не так: часто ее вполне можно отнести к области искусственного интеллекта. Распознавание, кластерный анализ и машинное обучение — это лишь неполный перечень направлений, с которыми приходится иметь дело при очистке адресных данных.