基于AI+IOT的智慧家居系统

利用人工智能技术和深度学习算法,设计开发了基于AI+IOT的智慧家居系统。基于百度提供的免费的语音识别云平台,该系统使用ZigBee网络,对家居环境数据进行采集、分析,并通过物联网技术和人工智能技术实现远程语音控制各种家电的功能。基于深度学习,系统通过百度语音识别技术对自然语言进行语音识别,通过搭建系统编译环境成功融合了AI技术和IOT技术实现了具有语音控制功能的智能家居系统,致力于为人们提供更加便捷智能的生活。     

人工智能的新浪潮——深度学习

深度学习（Deep Learing）作为一种基于人工神经网络的无监督学习方法,是近年来兴起的一种新的混合机器学习模型,现成为人工智能领域中炙手可热的研究技术。深度学习带来了机器学习的一个新浪潮,受到学术界和工业界的广泛重视,并带来大数据的深度学习时代。本文结合大数据时代的具体需求,详细阐述了深度学习的发展和应用,突出了其在人工智能领域的重要地位。     

深度语音信号与信息处理：研究进展与展望

论文首先对深度学习进行简要的介绍,然后就其在语音信号与信息处理研究领域的主要研究方向,包括语音识别、语音合成、语音增强的研究进展进行了详细的介绍。语音识别方向主要介绍了基于深度神经网络的语音声学建模、大数据下的模型训练和说话人自适应技术;语音合成方向主要介绍了基于深度学习模型的若干语音合成方法;语音增强方向主要介绍了基于深度神经网络的若干典型语音增强方案。论文的最后我们对深度学习在语音信与信息处理领域的未来可能的研究热点进行展望。     

深度学习在语音识别中的研究进展综述

在如今的大数据时代里,对于处理大量未经标注的原始语音数据的传统机器学习算法,很多都已不再适用。与此同时,深度学习模型凭借着其对海量数据的强大建模能力,能够直接对未标注数据进行处理,成为当前语音识别领域的一个研究热点。首先主要分析和总结了当前几种具有代表性的深度学习模型;其次是其在语音识别中对于语音特征提取及声学建模中的应用;最后总结了当前所面临的问题和发展方向。     

文字识别视域下的人工智能机器学习的文字识别方法研究

人工智能的出现为人们的生活和生产方式带来了巨大的改变,加之科技和网络技术的发展,人们已经成功地步入到了信息时代,在人们生活中的各个方面都离不开信息技术.人工智能机器在众多的智能化产物中由于自身具备的独特特点得到了人们的关注,这也是自动驾驶技术中不可或缺的关键技术,对其进行研究具有显著的现实意义.基于此种发展背景,从文字识别角度出发,对人工智能机器学习中文字识别发展的背景和主要方法进行分析,旨在促进其发展过程中问题的解决.     

基于深度学习的语音识别技术现状与展望

首先对深度学习的发展历史以及概念进行简要的介绍。然后回顾最近几年基于深度学习的语音识别的研究进展。这一部分内容主要分成以下5点进行介绍：声学模型训练准则,基于深度学习的声学模型结构,基于深度学习的声学模型训练效率优化,基于深度学习的声学模型说话人自适应和基于深度学习的端到端语音识别。最后就基于深度学习的语音识别未来可能的研究方向进行展望。     

基于深度学习的人体行为识别综述

人体行为识别旨在对视频监控中的人体行为进行检索并识别,是人工智能领域的研究热点。基于传统方法的人体行为识别算法存在对样本数据依赖大、易受环境噪声影响等不足。为解决此问题,许多适用于不同应用场景的基于深度学习的人体行为识别算法被提出。介绍了人体行为识别任务中传统特征提取方法和基于深度学习的特征提取方法;从性能和应用两方面对基于深度学习的人体行为识别算法进行总结,重点分析了基于3D卷积神经网络、混合网络、双流卷积神经网络和少样本学习（few-shot learning,FSL）的人体行为识别方法及其在UCF101和HMDB51数据集上的表现;在深度学习的基础上,归纳了主流模型迁移方法的优缺点及其有效性;总结了现有基于深度学习的人体行为识别算法存在的不足,并讨论了以元学习（meta-learning）和transformer为代表的FSL算法将成为未来模型主流算法的可能性,同时对未来基于深度学习的人体行为识别算法的发展方向进行展望。     

FPGA加速深度学习综述

近年来,由于互联网的高速发展和大数据时代的来临,人工智能随之大热,而推动人工智能迅猛发展的正是深度学习的崛起.大数据时代需要迫切解决的问题是如何将极为复杂繁多的数据进行有效的分析使用,进而充分挖掘利用数据的价值并造福人类.深度学习作为一种实现机器学习的技术,正是解决这一问题的重要法宝,它在处理数据过程中发挥着重要作用并且改变了传统的机器学习方法,已被广泛应用于语音识别、图像识别和自然语言处理等研究领域.如何有效加速深度学习的计算能力一直是科研研究的重点.FPGA凭借其强大的并行计算能力和低功耗等优势成为GPU在加速深度学习领域的有力竞争者.从深度学习的几种典型模型出发,在FPGA加速技术现有特点的基础上从针对神经网络模型的加速器、针对具体问题的加速器、针对优化策略的加速器和针对硬件模板的加速器四方面概括总结了FPGA加速深度学习的研究现状,然后对比了不同加速技术和模型的性能,最后对未来可能发展的方向进行了展望.     

一种基于FPGA的高性能卷积神经网络加速器的设计与实现

近年来,随着人工智能技术的发展,卷积神经网络(CNN)作为深度学习技术中的常用算法,在计算机视觉、语音识别及自然语言处理等诸多领域得到了广泛的应用.可编程门阵列(FPGA)因其高并行度和高灵活性等优势常被用于CNN的加速.基于此,本文对高性能CNN加速器的设计进行研究.文中采用DSP的级联、卷积核数据的"乒-乓"结构,...     

人工智能模型数据泄露的攻击与防御研究综述

人工智能和深度学习算法正在高速发展,这些新兴技术在音视频识别、自然语言处理等领域已经得到了广泛应用。然而,近年来研究者发现,当前主流的人工智能模型中存在着诸多安全隐患,并且这些隐患会限制人工智能技术的进一步发展。因此,研究了人工智能模型中的数据安全与隐私保护问题。对于数据与隐私泄露问题,主要研究了基于模型输出的数据泄露问题和基于模型更新的数据泄露问题。在基于模型输出的数据泄露问题中,主要探讨了模型窃取攻击、模型逆向攻击、成员推断攻击的原理和研究现状;在基于模型更新的数据泄露问题中,探讨了在分布式训练过程中,攻击者如何窃取隐私数据的相关研究。对于数据与隐私保护问题,主要研究了常用的3类防御方法,即模型结构防御,信息混淆防御,查询控制防御。综上,围绕人工智能深度学习模型的数据安全与隐私保护领域中最前沿的研究成果,探讨了人工智能深度学习模型的数据窃取和防御技术的理论基础、重要成果以及相关应用。     

深度学习认知计算综述

随着大数据和智能时代的到来,机器学习的研究重心已开始从感知领域转移到认知计算（Cognitive computing,CC）领域,如何提升对大规模数据的认知能力已成为智能科学与技术的一大研究热点,最近的深度学习有望开启大数据认知计算领域的研究新热潮.本文总结了近年来大数据环境下基于深度学习的认知计算研究进展,分别从深度学习数据表示、认知模型、深度学习并行计算及其应用等方面进行了前沿概况、比较和分析,对面向大数据的深度学习认知计算的挑战和发展趋势进行了总结、思考与展望.     

基于深度学习和证据理论的表情识别模型

表情识别是在人脸检测基础之上的更进一步研究,是计算机视觉领域的一个重要研究方向.将研究的目标定位于基于微视频的表情自动识别,研究在大数据环境下,如何使用深度学习技术来辅助和促进表情识别技术的发展.针对表情智能识别过程中存在的一些关键性技术难题,设计了一个全自动表情识别模型.该模型结合深度自编码网络和自注意力机制,构建了...     

深度学习支持下的情感识别探讨

随着人工神经网络技术的发展,深度学习逐渐成为人工智能领域的研究重点。在情感识别领域,深度学习也有着极为强大的理论与技术优势,其能够显著提升情感识别的准确性。同时,深度学习下的情感识别对于智慧化学习环境的营造有着积极意义,所以将之应用到教育教学工作中是切实可行的。本文对深度学习进行了简单介绍,并分析了当前情感识别的研究进展,进而对深度学习支持下的情感识别构建和应用展开探讨。     

深度学习相关研究综述

随着大数据时代的到来,深度学习技术已经成为当前人工智能领域的一个研究热点,其已在图像识别、语音识别、自然语言处理、搜索推荐等领域展现出了巨大的优势,并且仍在继续发展变化.为了能够及时跟踪深度学习技术的最新研究进展,把握深度学习技术当前的研究热点和方向,本文针对深度学习技术的相关研究内容进行综述.首先介绍了深度学习技术的应用背景、应用领域,指出研究深度学习技术的重要性;其次介绍了当前重要的几种神经网络模型及两种常用大规模模型训练并行方案,其目的在于从本质上理解深度学习的模型架构和及其优化技巧;接着对比分析了当下主流的深度学习软件工具和相关的工业界研究平台,旨在为神经网络模型的实际使用提供借鉴;最后详细介绍了当下几种主流的深度学习硬件加速技术和最新研究现状,并对未来研究方向进行了展望。     

自动语音辨识对抗攻击和防御技术综述

语音辨识技术是人机交互的重要方式。随着深度学习的不断发展,基于深度学习的自动语音辨识系统也取得了重要进展。然而,经过精心设计的音频对抗样本可以使得基于神经网络的自动语音辨识系统产生错误,给基于语音辨识系统的应用带来安全风险。为了提升基于神经网络的自动语音辨识系统的安全性,需要对音频对抗样本的攻击和防御进行研究。基于此,分析总结对抗样本生成和防御技术的研究现状,介绍自动语音辨识系统对抗样本攻击和防御技术面临的挑战和解决思路。     

基于深度学习的军事情报智能推荐技术研究

军事情报推荐系统是帮助指挥员快速获取情报信息的有力工具,深度学习技术是人工智能领域的研究热点,基于深度学习的智能推荐技术已成为军事情报领域应用与研究的重点方向。本文介绍了情报推荐技术的军事背景与一般框架,系统梳理了5种典型的基于深度学习的推荐算法,对各类技术在不同应用场景下的主要优缺点进行了对比;最后总结了基于深度学习的智能推荐算法在军事情报中的具体应用,并根据军事情报智能推荐的特点,提出未来可能的研究方向,为后期研究提供依据与参考。     

语音识别系统对抗样本攻击及防御综述

语音是人类与智能手机或智能家电等现代智能设备进行通信的一种常用而有效的方式。随着计算机和网络技术的显著进步,语音识别系统得到了广泛的应用,它可以将用户发出的语音指令解释为智能设备上可以理解的数字指令或信号,实现用户与这些设备的远程交互功能。近年来,深度学习技术的进步推动了语音识别系统发展,使得语音识别系统的精度和可用性不断提高。然而深度学习技术自身还存在未解决的安全性问题,例如对抗样本。对抗样本是指在模型的预测阶段,通过对预测样本添加细微的扰动,使模型以高置信度给出一个错误的目标类别输出。目前对于对抗样本的攻击及防御研究主要集中在计算机视觉领域而忽略了语音识别系统模型的安全问题,当今最先进的语音识别系统由于采用深度学习技术也面临着对抗样本攻击带来的巨大安全威胁。针对语音识别系统模型同样面临对抗样本的风险,本文对语音识别系统的对抗样本攻击和防御提供了一个系统的综述。我们概述了不同类型语音对抗样本攻击的基本原理并对目前最先进的语音对抗样本生成方法进行了全面的比较和讨论。同时,为了构建更安全的语音识别系统,我们讨论了现有语音对抗样本的防御策略并展望了该领域未来的研究方向。     

基于知识图谱的智能问答研究综述

基于知识图谱的问答是近年来研究热点,从基于模板、语义解析、深度学习、知识图谱嵌入四方面介绍基于知识图谱智能问答实现,归纳了各类方法的优缺点,及尚未解决的关键问题。结合当前人工智能技术发展,重点介绍了基于深度学习的智能问答,有助于更多研究者投身于智能问答研究,根据不同行业需求研发适用于不同领域的问答系统,提高社会智能化信息服务水平。