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IBM沃森CTO：AI將會超過人類

1月24日消息，根據(jù)Inverse的估計，全球每天大約生成2.5艾字節(jié)（exabytes）的數(shù)據(jù)。到底有多少呢？1024G為1T，1024T為1P，1024P為1E，也就是一艾。美國西北大學(xué)(Northwester University)教授保羅·瑞伯（Paul Reber）認(rèn)為，人的大腦只能存儲2.5P數(shù)據(jù)。未來3年，每天生成的數(shù)據(jù)將會增加至4ZB，1Z相當(dāng)于1024E。

發(fā)表于：1/24/2017

基于BIT位修正與數(shù)據(jù)疊加的快速捕獲算法

基于BIT位修正技術(shù)以及數(shù)據(jù)疊加預(yù)處理技術(shù)，提出了一種在長積分時間條件下能夠有效抑制導(dǎo)航數(shù)據(jù)跳變影響,同時降低捕獲運(yùn)算量的算法。該算法理論分析結(jié)果表明，在輸入信噪比為-29 dB條件下，預(yù)檢積分時間選取20 ms時，虛警概率Pfa=0.001時，檢測概率Pd能夠達(dá)到0.99，此時該算法運(yùn)算量分別是延遲相乘算法、信號壓縮算法、非相干捕獲算法、FFT并行碼搜索算法運(yùn)算量的26.1%、21.4%、10.5%、8.07%，故此算法具有很大的優(yōu)勢。

發(fā)表于：1/23/2017

基于Census變換的自適應(yīng)權(quán)值Hamming距離立體匹配算法

傳統(tǒng)的Census+Hamming距離立體匹配算法往往由于將鄰域像素等同對待，從而缺少足夠的匹配信息，造成較高的誤匹配率。對此提出了一種自適用加權(quán)的Hamming距離算法，通過引入鄰域像素空間距離，使在距離測算時將鄰域像素分等級計算，豐富了匹配圖像的信息。并且使用梯度圖像像素之間的距離作為聚合代價計算的權(quán)值，實驗證明其對于噪聲有一定的抗干擾性，并且能夠很好地反映紋理等信息，同時引入稀疏聚合窗口來減少算法的復(fù)雜度。最后進(jìn)行亞像素插值增大匹配的正確性。通過對比試驗證明，此算法不僅能夠提高匹配的準(zhǔn)確性和抗干擾性，還能減少算法的復(fù)雜度，適用于實時的立體匹配。

發(fā)表于：1/23/2017

基于抽樣路徑的K-匿名隱私保護(hù)算法

K-匿名是信息隱私保護(hù)的一種常用技術(shù)，而使用K-匿名技術(shù)不可避免會造成發(fā)布數(shù)據(jù)的信息損失，因此，如何提高K-匿名化后數(shù)據(jù)集的可用性一直以來都是K-匿名隱私保護(hù)的研究重點(diǎn)。對此提出了一種基于抽樣路徑的局域泛化算法——SPOLG算法。該算法基于泛化格尋找信息損失較小的泛化路徑，為減少尋徑時間，引入等概率抽樣的思想，選用等概率抽樣中的系統(tǒng)抽樣方法進(jìn)行取樣，利用樣本代替數(shù)據(jù)集在泛化格上尋找目標(biāo)泛化路徑，最后在該路徑上對數(shù)據(jù)集進(jìn)行泛化。同時，本算法使用局域泛化技術(shù)，能夠降低信息損失量，提高發(fā)布數(shù)據(jù)集的可用性。實驗結(jié)果證明，本算法匿名化的數(shù)據(jù)集信息損失度低，數(shù)據(jù)可用性高。

發(fā)表于：1/23/2017

基于曲率尺度空間的角點(diǎn)檢測圖像匹配算法分析

計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展下，優(yōu)化提升圖像匹配算法，可以提升圖像檢測精度。基于曲率尺度空間的角點(diǎn)檢測圖技術(shù)，優(yōu)化設(shè)計圖像匹配算法，基于曲率尺度空間的角點(diǎn)檢測算法進(jìn)行圖像特征點(diǎn)的提取，歸一化處理特征點(diǎn)，有助于提高圖像匹配精度。利用該算法最終實現(xiàn)圖像匹配需求，驗證了算法的有效性，改進(jìn)了圖像匹配中特征點(diǎn)過度分離的弊端，提高了圖像匹配檢測的整體精度約10.0%。該算法發(fā)揮了積極應(yīng)用價值，值得在實踐應(yīng)用中推廣。

發(fā)表于：1/23/2017

STM32的窗口看門狗

?stm32有兩個看門狗，獨(dú)立看門狗和窗口看門狗，其實兩者的功能是類似的，只是喂狗的限制時間不同。

發(fā)表于：1/18/2017

微軟將于 4 月將推出電子書店，Edge 是標(biāo)配閱讀器

有消息稱，微軟準(zhǔn)備在 Windows Store 中加設(shè)“書籍”欄目，填補(bǔ)在電子書店領(lǐng)域空缺，預(yù)計將于 2017 年 4 月推出。

發(fā)表于：1/18/2017

Google 又玩黑科技，用機(jī)器學(xué)習(xí)幫你節(jié)省 75% 流量

在最專業(yè)的圖片處理軟件 Photoshop 中，當(dāng)你導(dǎo)出圖片時，有一個叫“存儲為網(wǎng)頁所用格式”的選項，它清楚地列出了你可以保存的圖片品質(zhì)，以及圖片在不同帶寬下的加載時間。

發(fā)表于：1/17/2017

應(yīng)用人工智能，Google 圖像壓縮技術(shù)又升級

圖片和照片的傳播在社交網(wǎng)絡(luò)里占了很大的比重，無論是專業(yè)的攝影師還是業(yè)余的攝影愛好者，無論是旅行、玩具還是街景，每一幅圖片都有自己的故事，都應(yīng)該被關(guān)注。

發(fā)表于：1/17/2017

基于局部控制核的彩色圖像目標(biāo)檢測方法

在圖像處理問題中，對圖像中給定目標(biāo)進(jìn)行檢測和定位時，為提高目標(biāo)檢測的速度與可靠性，引入一種基于圖像局部控制核的目標(biāo)檢測算法。利用參考圖像同等大小的窗口遍歷目標(biāo)圖像，得到一系列與參考圖大小相同的子圖，然后計算參考圖和目標(biāo)子圖的局部控制核，得到圖像特征信息的數(shù)據(jù)矩陣。為了提高運(yùn)算速度，對數(shù)據(jù)矩陣用局部保留投影方法降維。再用相似性判決準(zhǔn)則將參考圖像與目標(biāo)圖像中子塊的特征矩陣進(jìn)行相似性分析，查找與參考圖像最相似矩陣所對應(yīng)的圖像區(qū)域即為檢測結(jié)果。實驗結(jié)果表明，該算法對目標(biāo)定位具有較高的可靠性與準(zhǔn)確度。

發(fā)表于：1/17/2017

三星認(rèn)了!迫于樸槿惠壓力向特定機(jī)構(gòu)提供大量資金

負(fù)責(zé)調(diào)查“親信干政”事件的韓國特別檢察組13日早晨結(jié)束對三星電子副會長李在镕近22小時的問訊，表示將在今后兩天內(nèi)考慮是否對李在镕啟動申請逮捕令等司法程序。李在镕承認(rèn)，三星迫于總統(tǒng)方面的壓力向特定機(jī)構(gòu)提供了大量資金。

發(fā)表于：1/16/2017

Amazon聯(lián)手Xilinx推出云端新FPGA解決方案

在2016年11月中旬舉辦的“2016年超算大會上”，F(xiàn)PGA大廠Xilinx發(fā)布了可重配置加速棧(ReconfigurableAcceleraTIon Stack)。配合可重構(gòu)的FPGA，這個架構(gòu)能解決可重構(gòu)計算中的編程困難問題，并加速可重構(gòu)計算生態(tài)的建設(shè)。

發(fā)表于：1/16/2017

用于油畫鑒別的自適應(yīng)MPSoC中NoC仿真平臺研究

實時光譜圖像技術(shù)的應(yīng)用是數(shù)據(jù)和通信的密集型算法的綜合。因為片上系統(tǒng)（SoC）具有較大的靈活性及良好的性能，并可以直接采用IP核，基于片上網(wǎng)絡(luò)（NoC）的SoC架構(gòu)是實現(xiàn)這種實時系統(tǒng)最合適的解決方案。針對不同的應(yīng)用算法，調(diào)整基于SoC的NoC架構(gòu)是較為復(fù)雜的工作，因為設(shè)計空間探索和實驗需要大量的時間。針對這些問題，提出了一種探索和評估SoC架構(gòu)性能的仿真平臺。該仿真平臺基于NoC和參數(shù)化的評估模塊，在FPGA上對SoC的通信結(jié)構(gòu)進(jìn)行仿真，并將時間性能和模擬結(jié)果進(jìn)行對比?；谠摲抡嫫脚_的系統(tǒng)評估主要用來考察用于油畫鑒別應(yīng)用的MPSoC的性能。

發(fā)表于：1/16/2017

基于字典學(xué)習(xí)的古建筑圖像修復(fù)研究

古代建筑圖紙是我國重要的民族瑰寶，亟待利用現(xiàn)代計算機(jī)技術(shù)對古代建筑圖紙進(jìn)行信息化和修復(fù)。提出了一種新的基于字典學(xué)習(xí)的古建筑圖像修復(fù)模型，通過K-svd算法進(jìn)行字典學(xué)習(xí)，在稀疏域利用已知像素信息填充缺損像素，從而實現(xiàn)對古建筑圖像的修復(fù)及噪聲的濾除。實驗表明，該算法能較好地修復(fù)古建筑圖像，降低圖像的均方誤差，在實際應(yīng)用中具有良好的可行性和應(yīng)用前景。

發(fā)表于：1/12/2017

基于殘差統(tǒng)計的時間序列加性離群點(diǎn)檢測算法研究

針對時間序列，提出了一種基于殘差統(tǒng)計的加性離群點(diǎn)檢測算法，利用AR模型對時間序列進(jìn)行前向與后向擬合；采用了數(shù)據(jù)相對變化率判別法減少離群點(diǎn)對擬合的影響；根據(jù)假設(shè)檢驗原理，以高斯分布統(tǒng)計檢驗對殘差進(jìn)行統(tǒng)計分析并最終確定離群點(diǎn)。仿真結(jié)果表明，該方法對離群點(diǎn)檢測有較高的準(zhǔn)確性。

發(fā)表于：1/12/2017