智慧餐饮4.0:融合人工智能的未来餐饮发展新方向

餐饮业在我国经济社会具有重要地位,随着社会的发展及人工智能的应用,餐饮业正向着多元化、专业化、智能化的方向发展。梳理了我国餐饮行业的发展历程,分析了智慧餐饮4.0的内涵和外延,并系统阐述了相关新型食品科学技术与人工智能技术在该领域的应用趋势。计算机视觉等技术结合深度学习算法等手段实现了原料的品质分级;数字孪生技术不仅可以将上千种电子菜谱转化为工艺参数,而且可模拟烹饪大师烹饪技艺,将中国特色烹饪技法用于机器人烹饪;协同过滤推荐算法、自然语言处理、人脸识别等技术的应用,可对顾客身份信息快速识别,实现个性化膳食推荐。总结了智慧餐饮的现状和主要技术手段,并展望了未来发展方向,即以健康为导向、以美味为基础、以文化为内核,以期为餐饮行业的进一步发展提供参考。     

纺织服装领域人工智能技术专栏

进入21世纪以来,人工智能技术得到飞速的发展,特别是最近10年间,大量基于深度学习的算法和模型不断问世,并在多个领域得到了广泛的探索和研究。本刊在编委会主任施楣梧教授级高工的大力支持下,策划了纺织服装领域人工智能技术专栏,探索纺织服装行业如何利用人工智能技术提高现有的科技水平,促进深度学习乃至人工智能技术在纺织服装行业的广泛应用。     

深度学习与人脸识别方法研究

传统的机器学习方法需要对每个领域都获取大量的训练数据,这样就会在研究中耗费大量的人力物力。深度学习可以更好地通过增加数据集的规模来改善学习结果。深度学习更适合于未标记数据,而这超出了自然语言处理的范畴,后者更多限于实体识别。基于深度学习的优点,这篇文章利用深度学习方法来进行人脸识别,提出了构建深度学习网络的方法,它能够识别训练集中没有身份的表情信息。     

人工智能识别技术的应用研究

随着网络和大数据的发展,人工智能在生活中的应用越来越广泛,涉及到刷卡系统、人脸识别、无卡支付、神经网络等方面,本文就人工智能技术进行了研究,并分类介绍了人工智能的应用领域。     

基于深度学习的人脸识别算法在安防领域的应用综述

文章将探讨如何将人脸识别技术运用在安防领域,实现智慧安防。人脸识别技术从上世纪60年代发展到现在,目前人脸识别算法精确率几乎可达100%。现如今基于深度学习的人脸识别算法识别率相对较高,也备受大家欢迎。文章从公共场合治安维护和云端身份认证两个例子,分析目前安防现状、人脸识别技术的原理、性能和准确率、讲述智能安防的应用并进行总结。虽然目前人脸识别算法识别率非常高,但当脸部部分遮住时,识别率会变低,后期也需要我们继续探索在部分脸被遮住的情况下,能达到较高识别精确度的算法。     

一种新闻传播类专业学习人工智能的方法

当前新闻传播类专业对于学习人工智能理论和技能有较为迫切的需求,不过直接学习这些有较大的难度。本文根据学习心理学中的学习的迁移理论提出了将学生对新闻传播学理论的掌握迁移到人工智能的学习的方法,深度神经网络和知识图谱技术能够为该方法提供支持。     

关于人工智能对我国学校体育发展的影响研究

随着科学技术的不断发展,人类步入了人工智能时代。人工智能技术以大数据技术、信息科学技术、物理信息融合技术为基础,促进了人类生活、生产与学习模式的改变。人工智能使教育生态环境发生了巨大变革。人工智能和学校体育的融合创新了体育教学模式,使学生个性化培养需求得到满足。体育教师通过人工智能促进学校体育升级转型。本文从人工智能对学校体育发展的影响出发,聚焦人工智能下学校体育发展面临的困境,探索人工智能推动学校体育发展的路径,为我国学校体育高质量发展提供依据。     

采用多机实时立体匹配法在GPU上实现3D重建

摘译立体匹配是一种从两幅或多幅2D图像中计算捕获对象或场景等深度信息的技术。其可广泛应用于多种领域,如遥感、机器人学、考古学、文化遗产、逆向工程和三维人脸识别等。它是唯一可产生深度信息的被动方法,意味着不会与目标物之间产生相互作用,只使用自然光进行数据采集。     

一种人工智能检测籽棉中异性纤维的方法

探讨基于卷积神经网络的Faster-RCNN深度学习方法,检测籽棉中异性纤维的检测技术。使用线扫描相机在LED照明条件下获取籽棉和异性纤维的图像,采用基于Faster-RCNN的人工智能深度学习方法处理图像。试验结果表明,Faster-RCNN处理方法对籽棉图像中异性纤维的检出率达到90%,相比传统的图像检测方法大幅度提高了检测率,特别是对传统方法难以识别的白色或浅色异性纤维,其检测率可以达到90%以上。认为:本文所采用的基于Faster-RCNN的人工智能深度学习方法处理图像在异纤检测应用上具有一定可行性。     

基于人工智能的足球技术发展与前景

人工智能在足球技术中的应用正在迅速发展，其为球队提供了更准确的数据分析和决策支持。通过机器学习和深度学习算法，人工智能可以分析球员的技术和战术表现，预测比赛结果，并提供个性化的训练计划。此外，人工智能还可以通过计算机视觉技术来识别球员和球场上的动作，提供实时的数据和视频回放。未来，人工智能有望进一步促进足球技术的发展，为球队和球员提供更精确的数据和分析，提高比赛的质量和观赏性。     

医学如何走进人工智能时代

随着基于神经网络的机器学习技术的成熟,人工智能开始了井喷式发展的黄金时期。文章基于人工智能的技术现状,结合中医学的特点,为中医学走进人工智能时代提供了一套清晰的思路和方法:中医学要借助于人工智能的深度学习技术,前提是要建设一个规范标定(正确诊断)的病例数据集。而建立这个数据集,需要规范的症状、体征、检测指标体系,需要规范化、结构化的证候体系,需要规范的信息采集软件平台。在此基础上,根据中医学的知识与经验建立初步的算法模型,再进行机器学习,将会大大减少要学习的内容,减少运算的工作量以及训练所需数据集的规模和精准度。由此,经验模型基础上的机器学习,是现阶段中医人工智能开发的一条既经济实用又快捷有效的途径。     

基于深度数据的三维人脸识别

为了进一步提高三维人脸识别效率,在Fisherface和局部二值模式(LBP)的基础上,提出了基于深度数据的三维人脸识别方法:先提取人脸的深度数据,再将深度数据与LBP相结合提取人脸特征,然后采用Fisherface方法进行识别.实验结果表明,相对于单一的特征识别方法,基于LBP_深度数据和Fisherface特征融合的方法更能提高三维人脸识别效率.     

基于改进BP神经网络在人脸识别中的应用

当前人工智能已成为了一个主流话题,在人脸识别领域,基于人工神经网络的人脸识别研究方法也越来越热, BP神经网络由于结构简单、非线性映射能力强、计算精度高、可操作并易于程序实现,本文也选择它作为研究对象。本文主要介绍了神经网络的结构及BP神经网络的模型、特点及改进的BP神经网络在人脸识别中的应用过程。     

AI驱动自动检测系统

正香港理工大学(PolyU)纺织服装人工智能(TAAI)研究团队开发出一种名为"WiseEye"的智能织物疵点检测系统。该系统在纺织工业的质量控制(QC)过程中,采用了包括人工智能(AI)和深度学习等先进技术。WiseEye智能织物疵点检测系统可有效将生产不合格织物的几率降低90%,从而大大减少了生产过     

当制造业遇到人工智能

<正>人工智能2.0技术的战略突破和新一代信息技术与制造技术的深度融合,将实现真正意义上的智能制造如今,人工智能正在逐步改变各个领域的生产方式,推进结构转型。腾讯研究院IT桔子联合发布的《2017年中美人工智能创投现状与趋势研究报告》统计数据显示(图1),医疗行业成为目前AI应用最火热的行业,紧随其后的是教育、金融、制造、安防、家居等行业。十九大报告指出,加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互     

基于FACE＋＋和Android平台的考场人脸识别系统

针对人脸识别技术在考场考生身份鉴别应用中的重要作用,在Android平台下开发一套人脸识别系统,通过使用face＋＋视觉服务平台提供的信息云端处理和存储功能,处理由Android手机摄像头采集到的人脸图像数据,从而实现了人脸识别和考生身份鉴别的功能.     

现代信息技术与高校教育教学深度融合的路径研究

以计算机、网络技术以及现代通信技术为代表的现代信息技术是当代科技发展的主要领域,以技术变革教育也势在必行。将人工智能、大数据、云计算、"互联网+"等现代信息技术和教育教学进行深度融合发展,以实现教育领域的"中国梦"。     

基于双目相机与嵌入式GPU的SLAM系统设计

定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)技术在机器人、无人机以及虚拟现实等领域有着广泛的应用。然后由于计算资源等条件的限制,在嵌入式系统中应用SLAM技术仍是一种挑战。文章基于嵌入式GPU技术和双目流摄像头设计实现了嵌入式实时SLAM系统,并结合深度学习的目标识别技术,来进一步优化环境信息的获取并解决环境认知和自身定位等问题。本应用系统样例,综合应用了人工智能、嵌入式操作系统和嵌入式GPU边缘计算技术,是嵌入式技术课程深入建设发展的重要趋势之一。     

人工智能技术对计算机网络技术的应用分析

人工智能的应用带来了计算机功能的转变,实现了快捷化知识处理、信息查阅等多个功能。文章阐述了人工智能技术的优势,探讨了人工智能技术对计算机网络技术的应用。     

用智慧印刷连接印刷未来

正智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节,具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。其目的是优化制造资源,提高商业价值和安全,减少浪费,满足客户的交付质量要求。随着智能时代的加速到来,我国人工智能产业在向前大步迈进,印刷企业也不例外,纷纷开