Fühlen Sie sich inspiriert, Ihren ersten TDS-Beitrag zu schreiben? Wir sind immer offen für Beiträge neuer Autoren.
Bevor wir uns dieser Woche mit der Auswahl herausragender Artikel befassen, möchten wir uns kurz bei allen unseren Lesern, Autoren und Mitgliedern unserer breiteren Group bedanken, die uns geholfen haben, einen wichtigen Meilenstein zu erreichen, denn unsere Anhänger zählen auf Mittel gerade erreicht…
Wir sind überglücklich und dankbar für alle, die uns dabei unterstützt haben, TDS zu der erfolgreichen, lernorientierten Publikation zu machen, die es heute ist. Auf weiteres Wachstum und Entdeckungen in der Zukunft!
Zurück zu unserem normalen Geschäft: Wir haben diese Woche drei aktuelle Artikel als unsere Highlights ausgewählt, die sich auf hochmoderne Instruments und Ansätze aus den immer spannenden Bereichen Laptop Imaginative and prescient und Objekterkennung konzentrieren. Da multimodale Modelle immer mehr an Bedeutung gewinnen und Anwendungsfälle wie autonomes Fahren, Gesundheitswesen und Landwirtschaft zum Mainstream werden, struggle es für Daten- und ML-Praktiker noch nie so wichtig, über die neuesten Entwicklungen auf dem Laufenden zu bleiben. (Wenn Sie sich im Second mehr für andere Themen interessieren, sind Sie bei uns richtig! Scrollen Sie nach unten, um eine Handvoll sorgfältig ausgewählter Empfehlungen zu Neurowissenschaften, Musik und KI, umweltbewussten ML-Workflows und mehr zu sehen.)
- Objektzählen in Movies meistern
Die genaue Objekterkennung in Movies bringt im Vergleich zum gleichen Vorgang bei statischen Bildern eine Reihe neuer Herausforderungen mit sich. Lihi Gur Arie, PhD präsentiert ein klares und prägnantes Tutorial, das zeigt, wie Sie es trotzdem schaffen können, und verwendet zur Untermauerung ihrer These das witzige Beispiel des Zählens sich bewegender Ameisen auf einem Baum. - Eishockey mit KI aufpeppen: Spieler-Monitoring mit Laptop Imaginative and prescient
Für alle, die eine gründliche und spannende Projektdurchführung suchen, empfehlen wir dringend Raul Vizcarra Chirinos‚ Bericht über seinen jüngsten Versuch, einen Hockeyspieler-Tracker (mehr oder weniger) von Grund auf zu bauen. Mithilfe von PyTorch, Laptop-Imaginative and prescient-Techniken und einem Convolutional Neural Community (CNN) entwickelte Raul einen Prototyp, der Spieler verfolgen und grundlegende Leistungsstatistiken sammeln kann. - Ein Crashkurs zur Planung für Wahrnehmungsingenieure im autonomen Fahren
Auch wenn es noch Jahre dauern wird, bis selbstfahrende Autos unsere Straßen dominieren, haben Forscher und Branchenakteure in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht. Praktiker, die ihr Wissen über Planung und Entscheidungsfindung im Zusammenhang mit autonomem Fahren erweitern möchten, sollten sich diesen Artikel nicht entgehen lassen. Patrick Langechuan LiuDer umfassende „Crashkurs“ von zu diesem Thema.