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ASR算法實踐及部署方案

一般聲音聲波輸入聲學模型前，會將語音預處理轉(zhuǎn)換為梅爾圖譜，即將聲音以一定的幀長切成短幀，然后使用傅里葉變換得到頻譜，依照人類對不同頻率音頻的敏感程度不同...

2023-08-31 標簽：算法 ASR 模型 4.6k 0

如何加速生成2 PyTorch擴散模型

加速生成2 PyTorch擴散模型

2023-09-04 標簽：模型代碼編譯程序 2.1k 0

卡爾曼濾波的數(shù)學基礎

卡爾曼濾波是一種用于估算線性動態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)的優(yōu)化算法，其基礎數(shù)學理論為貝葉斯定理，將傳感器測量值和系統(tǒng)模型的預測值進行融合，得到對系統(tǒng)狀態(tài)的估計。貝葉斯定...

2023-08-30 標簽：傳感器控制系統(tǒng)模型 1.8k 0

高速互連SPICE仿真模型

SPICE模型發(fā)展至今，己經(jīng)在電子設計業(yè)中得到了廣泛的應用，并且還派生出許多不同的版本，其中為主要的兩個是HSPICE和PSPICE。其中由Avant公...

2023-08-29 標簽：集成電路 SPICE 模型 1.2k 0

高速互連IBIS仿真模型

IBIS模型屬于一種行為模型，它不是從要仿真的元件的結構出發(fā)進行定義的，而是從元件的行為出發(fā)進行定義的，描述了器件在特定負載、特定封裝下的輸入／輸出行為...

2023-08-29 標簽：仿真 IBIS 模型 946 0

軟件建模原則包括哪些內(nèi)容

軟件建模正在成為一種普遍的技術來幫助軟件工程師理解。

2023-08-29 標簽：工程師軟件建模 2.6k 0

LLaMa量化部署

使用 GPTQ 量化的模型具有很大的速度優(yōu)勢，與 LLM.int8() 不同，GPTQ 要求對模型進行 post-training quantizati...

2023-08-28 標簽：cpu 模型 LLM 2.8k 0

提高模塊化UPS可靠性的方法

本文基于可靠度數(shù)學模型對模塊化UPS冗余功率模塊數(shù)量、模塊容量和模塊質(zhì)量與UPS主機可靠性的關系進行了定量計算和定性分析,最后從功率模塊設計和實際應用兩...

2023-08-28 標簽：UPS 數(shù)據(jù)中心模塊化 2.7k 0

使用OpenVINO優(yōu)化并部署訓練好的YOLOv7模型

在《英特爾銳炫顯卡+ oneAPI 和 OpenVINO 實現(xiàn)英特爾視頻 AI 計算盒訓推一體-上篇》一文中，我們詳細介紹基于英特爾獨立顯卡搭建 ...

2023-08-25 標簽：英特爾顯卡 AI 2.9k 0

網(wǎng)絡分析儀的系統(tǒng)誤差模型網(wǎng)絡分析儀的TSOM和USOM校準

在講校準之前，先介紹一下網(wǎng)絡分析儀的“系統(tǒng)誤差模型”。如果你去看各種論文或書籍，都喜歡給你下面這張圖，然后列一大堆公式，先把你搞暈，這個是傳統(tǒng)的10項誤...

2023-08-25 標簽：接收機網(wǎng)絡分析儀傳輸線 3.2k 0

大模型分布式訓練并行技術（一）-概述

數(shù)據(jù)并行是最常見的并行形式，因為它很簡單。在數(shù)據(jù)并行訓練中，數(shù)據(jù)集被分割成幾個碎片，每個碎片被分配到一個設備上。這相當于沿批次（Batch）維度對訓練過...

2023-08-24 標簽：模型數(shù)據(jù)集 pytorch 2.7k 0

通過循環(huán)訓練實現(xiàn)忠實的低資源數(shù)據(jù)文本生成

從結構化數(shù)據(jù)中自然語言生成（NLG）往往會產(chǎn)生多種錯誤，從而限制了這些模型在面向客戶的應用中的實用性。當NLG 模型在生成的輸出文本時注入與輸入結構化數(shù)...

2023-08-24 標簽：數(shù)據(jù)庫模型語言模型 1.3k 0

軟件漏洞檢測場景中的深度學習模型實證研究

近年來，深度學習模型（DLM）在軟件漏洞檢測領域的應用探索引起了行業(yè)廣泛關注，在某些情況下，利用DLM模型能夠獲得超越傳統(tǒng)靜態(tài)分析工具的檢測效果。然而，...

2023-08-24 標簽：軟件模型深度學習 1.6k 0

機器學習為什么需要數(shù)據(jù)預處理

數(shù)據(jù)預處理是準備原始數(shù)據(jù)并使其適合機器學習模型的過程。這是創(chuàng)建機器學習模型的第一步也是關鍵的一步。創(chuàng)建機器學習項目時，我們并不總是遇到干凈且格式化的數(shù)...

2023-08-24 標簽：數(shù)據(jù)模型代碼 3.1k 0

神經(jīng)網(wǎng)絡模型的工作原理、種類及優(yōu)缺點

神經(jīng)網(wǎng)絡模型(Neural Network Model)是指一種數(shù)學模型，可以模擬和學習人腦神經(jīng)元之間的信號傳遞過程，用于解決各種問題，如分類、回歸、圖...

2023-08-23 標簽：模型神經(jīng)網(wǎng)絡模型自然語言處理 6.3k 0

人工智能的優(yōu)缺點人工智能的利與弊

　人工智能(Artificial Intelligence，簡稱 AI)是一種通過計算機以及其他數(shù)字化機器所擁有的智能能力。通過模仿人類思維的一部分過程...

2023-08-23 標簽：計算機 AI 人工智能 7.5萬 0

為什么要做AI研究器

OpenAI所選擇的路徑就是：「Turn compute into alignment」，通過計算的量變產(chǎn)生智能的質(zhì)變。計算需要數(shù)據(jù)、算力、模型框架的共...

2023-08-23 標簽：AI 模型 nlp 1.5k 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的經(jīng)典模型和常見算法

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是一種運用卷積和池化等技術處理圖像、視頻等數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的工作原理類似于人類視覺系統(tǒng)，它通過層層處理和過濾，逐漸抽象出數(shù)據(jù)的特...

2023-08-22 標簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡算法 2.7k 0

普林斯頓博士：手寫30個主流機器學習算法，全都開源了！

根據(jù)機器之心的粗略估計，該項目大約有 30 個主要機器學習模型，此外還有 15 個用于預處理和計算的小工具，全部.py 文件數(shù)量有 62 個之多。平均每...

2023-08-21 標簽：算法開源模型 1.6k 0

it和ot的區(qū)別和聯(lián)系

? ? ? IT和OT的融合是一個由來已久的難題，早在十幾年前提出的工業(yè)化和信息化“兩化融合”本質(zhì)上就屬于IT和OT的融合。后來，隨著2011年工業(yè)4....

2023-08-21 標簽：數(shù)據(jù)采集 IT 人工智能 9.8k 0

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