Panasonic ngembangkeun dua téknologi AI maju,
Ditarima ka CVPRON21,
Konperénsi téknologi AI anu ngarah
[1] tindakan imah Genome: Kontra kontras
Kami resep ngumumkeun yén kami parantos ngembangkeun Spasiet énggal "Hal Anyar" anu ngempelkeun kagiatan sapopoéeun dina imahna, mikropon sareng sensor thorsal. Kami parantos diwangun sareng dileupaskeun tanggal multimodal anu paling ageung pikeun rohangan hirup, bari paling datasets kanggo rohangan hirup parantos sakedik dina skala. Ku nerapkeun dataset ieu, panaliti AI tiasa nganggo éta salaku data latihan pikeun pengelajaran sareng AI pikeun ngadukung jalma dina rohangan hirup.
Salian ti luhur, urang parantos ngembangkeun téknologi diajar pascas pikeun kagiatan heriarchis dina multimodal sareng ngadamel deui sudut pandang. Ku nerapkeun téknologi ieu, urang tiasa diajar fitur konsisten antara sudut pandang anu bédasa, sentorsi, paripis hérarchis, sahingga rincija kagiatan anu kompleks dina rohangan pelacak.
Téknologi ieu mangrupikeun hasil panilitian anu dilakukeun dina kolaborasi antara kéju téknologi sarua, pragi téknologi, sareng tukang stanford sareng diajar laboris di stabilitas stanford.
Tokoh: Kacapi Kompét Kompétatif Kompétatif (CCUA) Kadamelan Lokasi Masyarakatan Masalah babarengan ngamungkinkeun urang pikeun ningali pagelaran anu dimekarkeun.
Kami ngagunakeun ngalatih ngagunakeun dua tingkat video sareng barang atom pikeun ngamungkinkeun dina video bohongan sareng tindakan atom kanggo kauntungan tina interaksi komposin antara interaksi kompositas antara interaksi komposisi antara interaksi komposisi antara interaksi komposisi ti dua.
[2] AUTODO: AutoAugs Robust pikeun data bias sareng sora labél via béda
Urang ogé resep pikeun ngumumkeun yén urang parantos ngembangkeun téknologi Praenning nganggo otomatis anu ngajalankeun pangujian data optal optimal dumasar kana distribusi data latihan. Téktur ieu bisa digindapkeun kana kaayaan dunya nyata, dimana data anu sayogi leutik pisan. Aya seueur kasus dina daérah ieu urang urang, dimana waé henteu ngalamar téknologi pri kusabab watesan data anu aya. Ku nerapkeun téknologi ieu, prosés témihan data paraméter data tiasa ngaleungitkeun, sareng parameter tiasa dialapkeun sacara otomatis. Kukituna, tiasa diperkirakeun yén aplikasi keyangan Aia anu tiasa nyebarkeun langkung seueur. Dina waktosna, saku deui nyepetkeun nasabah sareng pangwangunan téknologi, kuudikeun urang tiasa ngaraen téknologi nu maca dina lingkungan nyata-jadi sababaraha hisal sareng sistem. Téknologi ieu mangrupikeun hasil panalungtikan anu diayakeun ku pusat téknologi Allitite, Bahan Teknologi, Gillatorium AI AND Amérika.
Gambar 2: Autoodo ngarawat masalah penggempatan data (dibagi-kabijakan DA dilambatkeun). Stribusi data karéta mugia (Blue Dashed) teu tiasa cocog sareng data laten (beureum
"2" diusahakeun, bari "5" anu overnmented. Hasilna, meték anu henteu tiasa cocog sareng panyebaran tés sareng kaputusan anu sah diajar f (θ) teu sah.
Rincian téknologi ieu bakal dipidamelan di CVPRATRUS21 (dijieun tina tanggal 19 Juni, 2017).
Pesen di luhur asalna tina situs web resmi Pantasonic!
Waktu Pasang: Jun-03-2021
