The smart textile and wearables sector is looking towards advancing technologies to meet both industry, consumer and new emerging innovative textile application demands, within a fast paced textile industry. In parallel inspiration based on the biological neural workings of the human brain is driving the next generation of artificial intelligence. Artificial intelligence inspired hardware (neuromorphic computing) and software modules mimicking the processing capabilities and properties of neural networks and the human nervous system are taking shape. The textile sector needs to actively look at such emerging and new technologies taking inspiration from their workings and processing methods in order to stimulate new and innovative embedded intelligence advancements in the etextile world. This emerging next generation of Artificial intelligence(AI) is rapidly gaining interest across varying industries (textile, medical, automotive, aerospace, military). How such properties can inspire and drive advancements within the etextiles sector needs to be considered. This paper will provide an insight into current nanotechnology and artificial intelligence advancements in the etextiles domain before focusing specifically on the future vision and direction around the potential application of neuromorphic computing and spiking neural network inspired AI technologies within the textile sector. We investigate the core architectural elements of artificial neural networks, neuromorphic computing and how such neuroscience inspired technologies could impact and inspire change and new research developments within the e-textile sector.


翻译:智能纺织和磨损部门正在寻找先进的技术,以便在快速步伐的纺织工业中满足工业、消费者和新兴创新纺织应用需求,在快速的纺织工业中满足工业、消费者和新兴创新纺织应用需求。同时,基于人类大脑生物神经功能的灵感正在驱动下一代人工智能。人工智能启发硬件(神经畸形计算)和软件模块正在形成,模仿神经网络和人类神经系统的处理能力和特性。纺织部门需要积极研究这些新兴和新技术,从它们的操作和处理方法中得到启发,以便刺激在纺织世界中新的和创新的内在情报进步。这新一代人工智能(AI)正在迅速获得不同行业(纺织、医疗、汽车、航空航天、军事)的兴趣。需要考虑这些特性如何激励和推动在纺织部门内的进展。本文将使人们深入了解当前纳米技术和电子信息领域的人工智能进步,然后再具体关注神经变形计算机和神经神经网络的潜在应用以及刺激神经科学变化的网络,从而激励纺织部门内部的神经科学变化。我们研究这些核心的建筑要素是如何在纺织部门内激励神经科学变化。</s>

0
下载
关闭预览

相关内容

强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月27日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员