什么是流處理？為何選擇流處理？

流是從生產(chǎn)者到消費(fèi)者的一系列無(wú)限事件。大量數(shù)據(jù)生成為金融交易、傳感器測(cè)量或 Web 服務(wù)器日志等事件流。流處理是對(duì)接收到的新數(shù)據(jù)事件的連續(xù)處理。

2023-12-05 標(biāo)簽：傳感器加速器機(jī)器學(xué)習(xí) 2.3k 0

Aivero高幀率視頻流智能分析解決方案

隨著數(shù)字科技的快速發(fā)展，企業(yè)面臨著日益復(fù)雜的市場(chǎng)、客戶和生產(chǎn)環(huán)境。在這樣的背景下。各種數(shù)字化應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更高效、更靈活、更協(xié)同的運(yùn)作方式，...

2023-12-01 標(biāo)簽：攝像頭機(jī)器學(xué)習(xí)深度相機(jī) 1k 0

中國(guó)大模型市場(chǎng)進(jìn)展與趨勢(shì)

大模型當(dāng)前以生成類(lèi)應(yīng)用為主，多模態(tài)是未來(lái)重點(diǎn)發(fā)展方向 企業(yè)用戶是從應(yīng)用視角出發(fā),分成生成類(lèi)應(yīng)用、決策類(lèi)應(yīng)用和多模態(tài)應(yīng)用。 受限于模型能力、應(yīng)用效果等...

2023-11-29 標(biāo)簽：編程語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 923 0

機(jī)器學(xué)習(xí)與PAWS相結(jié)合的性能感知系統(tǒng)簡(jiǎn)介

整個(gè)算法分為預(yù)測(cè)和調(diào)度兩個(gè)部分，其中預(yù)測(cè)主要基于每種負(fù)載的歷史數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)其時(shí)序變化情況，以供調(diào)度器使用；調(diào)度則基于上述信息，結(jié)合新任務(wù)的特征情況，給出合...

2023-11-29 標(biāo)簽：cpu算法數(shù)據(jù)中心 1.3k 0

雙目影像密集匹配算法的綜合分析

自適應(yīng)權(quán)重法是推動(dòng)局部密集匹配算法發(fā)展的關(guān)鍵。自2006年Yoon等[53]首次提出可以在匹配質(zhì)量與全局匹配算法相媲美的局部匹配方法后，局部匹配算法再次...

2023-11-27 標(biāo)簽：fpgagpu計(jì)算機(jī)視覺(jué) 3.3k 0

為什么需要分割？U-Net能提供什么？U-Net和自編碼器的區(qū)別

U-Net是一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）方法，由Olaf Ronneberger、Phillip Fischer和Thomas Brox于2015年首次提...

2023-11-25 標(biāo)簽：編碼器機(jī)器學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 8.1k 0

3D 結(jié)構(gòu)和引線鍵合檢測(cè)對(duì)比

引線鍵合看似舊技術(shù)，但它仍然是廣泛應(yīng)用的首選鍵合方法。這在汽車(chē)、工業(yè)和許多消費(fèi)類(lèi)應(yīng)用中尤為明顯，在這些應(yīng)用中，大多數(shù)芯片都不是以最先進(jìn)的工藝技術(shù)開(kāi)發(fā)的，...

2023-11-23 標(biāo)簽：芯片存儲(chǔ)器人工智能 2.6k 0

AI芯片設(shè)計(jì)的模式和問(wèn)題

　人工智能涵蓋了從訓(xùn)練算法到推理的方方面面。它包括大量的訓(xùn)練計(jì)劃，以及可以適應(yīng)微型物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的tinyML算法。此外，它越來(lái)越多地用于芯片設(shè)計(jì)的許多方面...

2023-11-23 標(biāo)簽：gpu芯片設(shè)計(jì)人工智能 821 0

如何選擇正確的AI？AI的類(lèi)型有哪些？

‘我在哪里可以獲得數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練我的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)模型？第三方數(shù)據(jù)可能可用，但您必須對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證，以確保它是正確的數(shù)據(jù)，并且 AI/機(jī)器學(xué)習(xí)模型做出正確...

2023-11-22 標(biāo)簽：傳感器云計(jì)算gpu 4.2k 0

如何在PyTorch中使用擴(kuò)散模型生成圖像

除了頂尖的圖像質(zhì)量，擴(kuò)散模型還帶來(lái)了許多其他好處，包括不需要對(duì)抗性訓(xùn)練。對(duì)抗訓(xùn)練的困難是有據(jù)可查的。在訓(xùn)練效率的話題上，擴(kuò)散模型還具有可伸縮性和并行性的...

2023-11-22 標(biāo)簽：解碼器機(jī)器學(xué)習(xí)pytorch 1.3k 0

關(guān)于CXL的功能與特性詳解

CXL.io 和CXL.cache 是CXL 協(xié)定中的兩個(gè)子協(xié)定，它們的功能和用途有所不同，主要是為了引入非對(duì)稱(chēng)的概念；CXL.io 類(lèi)似于PCIe 的...

2023-11-22 標(biāo)簽：cpu內(nèi)存服務(wù)器芯片 3k 0

MS-COCO數(shù)據(jù)集的可靠嗎？

視覺(jué)數(shù)據(jù)集通常用于分類(lèi)、檢測(cè)和分割等任務(wù)的算法基準(zhǔn)測(cè)試或大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練。然而，這存在一個(gè)問(wèn)題，那就是實(shí)際的目標(biāo)并不總是與數(shù)據(jù)集中提供的數(shù)據(jù)相一致。

2023-11-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類(lèi)計(jì)算機(jī)視覺(jué) 1.8k 0