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天文学家用AI探测宇宙:借助图像识别探索银河系中的红巨星

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 银河系中有许多“定时炸弹”。 大部分恒星在进入生命末期后会变为红巨星。此时,恒星内部用于热核反应的燃料耗尽,恒星将会膨胀,向外层空间喷发出高温的氦。 我们的太阳,如果内部所有的氢都在反应后变为了氦,那么也会形成红巨星,最终吞噬地球。 这样的恒星,以及体积更大、最终会形成超新星爆发的恒星,在银河系中随处可见。不过,计算这些恒星已经走到了什么阶段是个费时的过程。 目前,澳大利亚和丹麦的一支科研团队正在训练人工智能去做这项工作。他们发现,深度学习系统能以99%的准确率估计恒星的年龄。到目前为止,这一人工智能已经分类了7600颗红巨星,其中约4500颗此前从未被分析过。 研究人员利用深度学习系统去进行图像识别。他们发现了一种方式,将用于计算恒星年龄的光谱数据转化为类似图像的表现方式,让计算机可以识别。目前他们

机器视觉产品技术市场需求日益增长

近几十年来,我国机器视觉范畴快速开展,视觉体系因其非触摸、速度快、精度高、现场抗干扰能力强等杰出长处,使机器视觉技能在农业、工业、医学等范畴得到了广泛使用。近年来,全球机器视觉行业发展迅猛,预计2018年市场规模将超过50亿美元。 机器视觉技术是软件和硬件的结合,主要组成部分包括照相机、摄像头、图像传感器、视觉处理和通信设备。完备的系统能捕捉任意对象的图像,并根据质量和安全性的不同参数来分析它们。视觉技术可以极大提高工业自动化中信息的获取能力,信息将不再是单一维度的简单数据,而是广域立体的海量数据,同时在速度、尺寸、光谱等维度大大突破人眼极限。 在智能制造过程中,机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能,也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解,最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉在生活中的的应用及其广泛,在交通领域、水文观测、地质灾害预警识别等领域,都发挥着重要的作用。 而宏观上看,发展速度较快的细分产业是人脸识别与图像识别。这两个分支行业,在金融、安防以及交通领域较为集中。另外,我国机器视觉体系也首次使用在半导体及电子制作范畴,较为杰出的是在SMT贴片、AOI/AXI设备以及衔接...

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

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