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詳談機(jī)器學(xué)習(xí)模型算法的質(zhì)量保障方案
近年來(lái),機(jī)器學(xué)習(xí)模型算法在越來(lái)越多的工業(yè)實(shí)踐中落地。在滴滴,大量線上策略由常規(guī)算法遷移到機(jī)器學(xué)習(xí)模型算法。如何搭建機(jī)器學(xué)習(xí)模型算法的質(zhì)量保障體系成為質(zhì)量...
2021-05-05 標(biāo)簽:算法模型機(jī)器學(xué)習(xí) 3.1k 0
Linux是如何實(shí)現(xiàn)和支持機(jī)密計(jì)算的
在大模型時(shí)代,模型即服務(wù)(Model as a Service)可以發(fā)揮重要的作用。模型即服務(wù)提供了一種將這些大模型部署在云端,并提供多個(gè)實(shí)體共同訓(xùn)練模...
基于數(shù)值計(jì)算的模擬仿真方法進(jìn)行碲鎘汞芯片的熱應(yīng)力分析
通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行大面陣碲鎘汞芯片的熱應(yīng)力分析不僅耗時(shí)長(zhǎng)、成本高,而且對(duì)于微米尺度的陣列單元分析難度高。近年來(lái),利用基于數(shù)值計(jì)算的模擬仿真方法進(jìn)行碲鎘汞芯片的...
機(jī)器學(xué)習(xí)為什么需要數(shù)據(jù)預(yù)處理
數(shù)據(jù)預(yù)處理是準(zhǔn)備原始數(shù)據(jù)并使其適合機(jī)器學(xué)習(xí)模型的過程。這是創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的第一步也是關(guān)鍵的一步。 創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目時(shí),我們并不總是遇到干凈且格式化的數(shù)...
2023-08-24 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型代碼 3.1k 0
多模態(tài)大模型的核心思想是將不同媒體數(shù)據(jù)(如文本、圖像、音頻和視頻等)進(jìn)行融合,通過學(xué)習(xí)不同模態(tài)之間的關(guān)聯(lián),實(shí)現(xiàn)更加智能化的信息處理。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),多模態(tài)大模...
靜電放電ESD三種模型及其防護(hù)設(shè)計(jì)
ESD:Electrostatic Discharge,即是靜電放電,每個(gè)從事硬件設(shè)計(jì)和生產(chǎn)的工程師都必須掌握ESD的相關(guān)知識(shí)。為了定量表征ESD特性,...
線性規(guī)劃(Linear Programming,簡(jiǎn)稱LP)是一種數(shù)學(xué)規(guī)劃方法,用于解決資源分配、生產(chǎn)計(jì)劃、運(yùn)輸問題等實(shí)際問題。線性規(guī)劃模型由目標(biāo)函數(shù)、約...
如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人體生物神經(jīng)元原理構(gòu)建的,比較基礎(chǔ)的有M-P模型,它按照生物 神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和工作原理構(gòu)造出來(lái)的一個(gè)抽象和簡(jiǎn)化的模型。
2023-02-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型神經(jīng)元 3k 0
人工智能是否永遠(yuǎn)保持著絕對(duì)理性和一定公平嗎
人工智能已經(jīng)遍布我們的日常生活。從YouTube的首頁(yè)推薦到生產(chǎn)藥物,它無(wú)所不在,它對(duì)我們生活的影響超出我們的想象。但人工智能一定公平嗎?不,絕對(duì)不是。
2020-11-27 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)人工智能模型 3k 0
ESL設(shè)計(jì)的核心——事務(wù)級(jí)建模介紹
關(guān)于ESL的描述更多側(cè)重于它在方法學(xué)上的抽象描述,實(shí)現(xiàn)ESL設(shè)計(jì)的核心是事務(wù)級(jí)建模(TLM,Transaction Level Modeling)。 要...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和工作原理
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡(jiǎn)稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)...
2024-07-03 標(biāo)簽:圖像識(shí)別模型深度學(xué)習(xí) 3k 0
用于HOG算法和人體檢測(cè)器的模型設(shè)計(jì)演示
MathWorks演示了基于模型的設(shè)計(jì),用于在Zynq上對(duì)HOG算法和人體檢測(cè)器進(jìn)行快速原型設(shè)計(jì)。 該設(shè)計(jì)在MATLAB和Simulink中建模和驗(yàn)證...
基于使用對(duì)比學(xué)習(xí)和條件變分自編碼器的新穎框架ADS-Cap
在本文中,我們研究了圖像描述(Image Captioning)領(lǐng)域一個(gè)新興的問題——圖像風(fēng)格化描述(Stylized Image Captioning)。
用Arduino和加速度傳感器制作數(shù)字滾球迷宮【后篇】
前篇:用Arduino和加速度傳感器制作數(shù)字滾球迷宮?這次將為大家介紹一個(gè)使用Arduino制作的獨(dú)特電子作品項(xiàng)目,將會(huì)分【前篇】和【后篇】?jī)刹糠诌M(jìn)行介紹。
由于在訓(xùn)練過程中沒有足夠的標(biāo)記圖像用于所有類,這些模型在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中可能不太有用。并且我們希望的模型能夠識(shí)別它在訓(xùn)練期間沒有見到過的類,因?yàn)閹缀醪豢赡茉谒?..
2022-11-01 標(biāo)簽:圖像識(shí)別模型深度學(xué)習(xí) 3k 0
使用瑞薩RUHMI工具實(shí)現(xiàn)AI模型部署過程
AI無(wú)處不在。你在部署AI,你的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手也在部署AI,幾乎所有人都在做AI。然而,AI并不簡(jiǎn)單,不僅在生成有效模型上復(fù)雜,在部署上同樣充滿挑戰(zhàn)。
如何使用Vitis-AI加速YOLOX模型實(shí)現(xiàn)視頻中的目標(biāo)檢測(cè)
本文將介紹如何使用Vitis-AI加速YOLOX模型實(shí)現(xiàn)視頻中的目標(biāo)檢測(cè),并對(duì)相關(guān)源碼進(jìn)行解讀。由于演示的示例程序源碼是Vitis-AI開源項(xiàng)目提供的,...
本周論文包括尤洋團(tuán)隊(duì)FastFold上線,訓(xùn)練時(shí)間從11天壓縮至67小時(shí);微軟亞洲研究院直接把 Transformer 深度提升到 1000 層等研究。
但這種分類方式常因?yàn)樯舷挛亩x邊界模糊,導(dǎo)致集體異常值和上下文異常值的定義邊界也模糊。上下文異常值的上下文在不同文獻(xiàn)中通常非常不同。
2022-10-18 標(biāo)簽:函數(shù)模型數(shù)據(jù)集 3k 0
基于YOLOv7的關(guān)鍵點(diǎn)模型測(cè)評(píng)
今年4月,yolo-pose也掛在了arvix,在論文中,通過調(diào)研發(fā)現(xiàn) HeatMap 的方式普遍使用L1 Loss。然而,L1損失并不一定適合獲得最佳...
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