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深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)技術(shù)

未來(lái)機(jī)器人：讀腦繪圖像看臉認(rèn)嫌犯握手辨性格

都說(shuō)最難讀懂的是人心，這種復(fù)雜高等動(dòng)物互相理解都有難度。然而，科技卻可能輕而易舉地做到了。在我們還沒(méi)搞清楚自己腦子想什么，情緒是快樂(lè)還是憤怒時(shí)，人工智能...

2018-03-26 標(biāo)簽：機(jī)器人人工智能深度學(xué)習(xí) 5k 0

深度學(xué)習(xí)的基本原理與核心算法

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法在處理復(fù)雜模式上的局限性日益凸顯。深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）作為一種新興的人工智能技術(shù)，以其強(qiáng)大的非線...

2024-07-04 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5k 0

一個(gè)單路徑One-Shot模型，以解決訓(xùn)練過(guò)程中面對(duì)的主要挑戰(zhàn)

One-Shot 是一種新范式。它定義了超網(wǎng)絡(luò)，并以相似的方式做權(quán)重復(fù)用。但是并沒(méi)有將模型結(jié)構(gòu)分布參數(shù)化。模型搜索從超網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中解耦，并且解決步驟是獨(dú)立...

2019-04-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 5k 0

PyTorch如何訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集

PyTorch是一個(gè)廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架，它以其靈活性、易用性和強(qiáng)大的動(dòng)態(tài)圖特性而聞名。在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型時(shí)，數(shù)據(jù)集是不可或缺的組成部分。然而，很多時(shí)...

2024-07-02 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)pytorch 5k 0

深度學(xué)習(xí)視角下的貓狗圖像識(shí)別實(shí)現(xiàn)

來(lái)源：易百納技術(shù)社區(qū)，作者：稗子釀的酒人工智能技術(shù)在圖像識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，其中基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類(lèi)方法在貓狗圖像識(shí)別中表現(xiàn)出色。本文將介...

2023-08-15 標(biāo)簽：圖像識(shí)別人工智能深度學(xué)習(xí) 5k 0

通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析面部表情的方法

識(shí)別面部表情和情緒是人類(lèi)社交初期階段的一項(xiàng)基本且非常重要的技能。人類(lèi)可以觀察一個(gè)人的面部，并且快速識(shí)別常見(jiàn)的情緒：怒、喜、驚、厭、悲、恐。將這一技能...

2017-12-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 5k 0

大數(shù)據(jù)+深度學(xué)習(xí)下，BigDL框架的利弊與應(yīng)用教程

為什么要權(quán)衡這些問(wèn)題其實(shí)不難理解，我們需要保持一致的環(huán)境，避免大型數(shù)據(jù)集跨不同集群之間的傳遞。此外，從現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施中移動(dòng)專(zhuān)有數(shù)據(jù)集也有安全風(fēng)險(xiǎn)與隱患。...

2019-07-18 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 5k 0

通過(guò)YouTube視頻中的圖像和聲音來(lái)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

該團(tuán)隊(duì)在麻省理工學(xué)院的計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室 (Computer Science and Artificial Intelligence Lab) ...

2018-09-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 5k 0

一個(gè)DCN模型從嵌入和堆積層開(kāi)始

可以看到，交叉網(wǎng)絡(luò)的特殊結(jié)構(gòu)使交叉特征的程度隨著層深度的增加而增大。多項(xiàng)式的最高程度（就輸入X0而言）為L(zhǎng)層交叉網(wǎng)絡(luò)L + 1。如果用Lc表示交叉層數(shù)，...

2018-08-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交叉網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 5k 0

深度學(xué)習(xí)真正可以實(shí)現(xiàn)什么，與經(jīng)典計(jì)算機(jī)視覺(jué)的區(qū)別是什么？

看起來(lái)他正在用一些隨機(jī)看的過(guò)濾器對(duì)每個(gè)圖像進(jìn)行卷積，然后使用一些非常奇怪的邏輯，許多“if then else”語(yǔ)句具有大量搞不懂的參數(shù)來(lái)獲得最終答案。...

2019-04-19 標(biāo)簽：分類(lèi)器計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 5k 0

人工智能、深度學(xué)習(xí)技術(shù)運(yùn)用于安防行業(yè)已經(jīng)成為行業(yè)趨勢(shì)

良好的發(fā)展趨勢(shì)和應(yīng)用落地給了政府更多信心，《中國(guó)安防行業(yè)“十三五”(2016-2020 年)發(fā)展規(guī)劃》指出，“十三五”期間，安防行業(yè)將向規(guī)?；⒆詣?dòng)化、...

2018-05-29 標(biāo)簽：人工智能智能安防深度學(xué)習(xí) 4.9k 0

深入了解 ELF每個(gè)結(jié)構(gòu)的細(xì)節(jié)

長(zhǎng)期以來(lái)只知道 ELF 是一種廣泛使用的文件格式規(guī)范，常指動(dòng)態(tài)庫(kù)、bin等，一直沒(méi)動(dòng)力深入研究。出于業(yè)務(wù)需求，我花了好些天仔細(xì)分析 RTOS Bin 的...

2022-10-20 標(biāo)簽：程序代碼深度學(xué)習(xí) 4.9k 0

一張用打印機(jī)簡(jiǎn)單打印出來(lái)的涂鴉貼畫(huà)貼在路牌上就可以讓AI自動(dòng)駕駛系統(tǒng)完全誤分類(lèi)

該團(tuán)隊(duì)發(fā)表了題為Perceptual-Sensitive GAN for Generating Adversarial Patches的論文。該論文使用...

2019-05-07 標(biāo)簽：AI 自動(dòng)駕駛深度學(xué)習(xí) 4.9k 0

吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)專(zhuān)項(xiàng)課程的信息圖deeplearning.ai課程總結(jié)

深度學(xué)習(xí)能發(fā)展起來(lái)主要是由于大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)；而大數(shù)據(jù)本身也反過(guò)來(lái)促進(jìn)了更大型網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)。深度學(xué)習(xí)研究的一大突破是新型激活函數(shù)...

2018-04-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4.9k 0

GNN在普適性與學(xué)習(xí)局限性等問(wèn)題

即在分布式計(jì)算或者多代理（multi-agent）系統(tǒng)中，如何在發(fā)生進(jìn)程故障的情況下保持系統(tǒng)的可靠性（reliability）。這通常需要進(jìn)程就計(jì)算過(guò)程...

2019-07-18 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)GNN 4.9k 0

Keras實(shí)現(xiàn)：用部分卷積補(bǔ)全圖像不規(guī)則缺損

其中⊙表示點(diǎn)乘，即每個(gè)矩陣元素對(duì)應(yīng)相乘，M是由0和1構(gòu)成的二進(jìn)制掩碼。在每次完成部分卷積操作后，掩膜要進(jìn)行一輪更新。這意味著如果卷積能夠在至少一個(gè)有效輸...

2018-10-26 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像深度學(xué)習(xí) 4.9k 0

分析預(yù)測(cè)未來(lái)人工智能領(lǐng)域的行業(yè)生態(tài)及應(yīng)用

人工智能是一門(mén)綜合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、生理學(xué)、哲學(xué)的交叉學(xué)科。凡是使用機(jī)器代替人類(lèi)實(shí)現(xiàn)認(rèn)知、識(shí)別、分析、決策等功能，均可認(rèn)為使用了人工智能技術(shù)。

2018-12-29 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí) 4.9k 0

深度學(xué)習(xí)時(shí)代，能否實(shí)現(xiàn)照片“隱寫(xiě)術(shù)”？

傳統(tǒng)的AR（增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)）就是這么做的。但這需要聯(lián)網(wǎng)，而且對(duì)于紋理不豐富的圖片，檢索效果很差，也沒(méi)有很好的信息校正機(jī)制。以前有一家國(guó)內(nèi)電商用類(lèi)似圖像檢索的方...

2019-04-24 標(biāo)簽：服務(wù)器圖像檢索深度學(xué)習(xí) 4.9k 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解析：手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別項(xiàng)目解讀

手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別是很多人入門(mén)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)用來(lái)練手的一個(gè)項(xiàng)目，但就是這么簡(jiǎn)單的一個(gè)項(xiàng)目，最近在 reddit 上又火了一把，因?yàn)樵?MIT 計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能...

2021-01-13 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4.9k 0

九張機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)代碼速查表分享_初學(xué)者必備

本文作者在 Github 上建立了一個(gè)代碼速查表，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者來(lái)說(shuō)是不可多得的一個(gè)資源。對(duì)于初學(xué)者來(lái)講，入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)非常困難；同時(shí)深度學(xué)...

2018-06-30 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4.9k 0

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工業(yè)4.0是由德國(guó)政府《德國(guó)2020高技術(shù)戰(zhàn)略》中所提出的十大未來(lái)項(xiàng)目之一。該項(xiàng)目由德國(guó)聯(lián)邦教育局及研究部和聯(lián)邦經(jīng)濟(jì)技術(shù)部聯(lián)合資助，投資預(yù)計(jì)達(dá)2億歐元。旨在提升制造業(yè)的智能化水平，建立具有適應(yīng)性、資源效率及基因工程學(xué)的智慧工廠，在商業(yè)流程及價(jià)值流程中整合客戶(hù)及商業(yè)伙伴。
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Nvidia 是全球圖形技術(shù)和數(shù)字媒體處理器行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)廠商，NVIDIA的總部設(shè)在美國(guó)加利福尼亞州的圣克拉拉市，在20多個(gè)國(guó)家和地區(qū)擁有約5700名員工。公司在可編程圖形處理器方面擁有先進(jìn)的專(zhuān)業(yè)技術(shù)，在并行處理方面實(shí)現(xiàn)了諸多突破。公司創(chuàng)立于1993年1月，總部位于美國(guó)加利福尼亞州圣克拉拉市。
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OpenWrt 可以被描述為一個(gè)嵌入式的 Linux 發(fā)行版。（主流路由器固件有 dd-wrt，tomato，openwrt，padavan四類(lèi)）對(duì)比一個(gè)單一的、靜態(tài)的系統(tǒng)，OpenWrt的包管理提供了一個(gè)完全可寫(xiě)的文件系統(tǒng)，從應(yīng)用程序供應(yīng)商提供的選擇和配置，并允許您自定義的設(shè)備，以適應(yīng)任何應(yīng)用程序。
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ARM架構(gòu)過(guò)去稱(chēng)作進(jìn)階精簡(jiǎn)指令集機(jī)器（Advanced RISC Machine，更早稱(chēng)作：Acorn RISC Machine），是一個(gè)32位精簡(jiǎn)指令集（RISC）處理器架構(gòu)，其廣泛地使用在許多嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)。
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Qualcomm最新的“龍板”——Qualcomm DragonBoard 410c，是一枚功能極為強(qiáng)大，身材特別小巧的開(kāi)發(fā)板，它集成了目前最流行的智能手機(jī)處理能力，幫您實(shí)現(xiàn)對(duì)各種智能硬件的天馬行空想象。您可以研用“龍板”實(shí)現(xiàn)高清視頻、Wi-Fi/藍(lán)牙、多媒體、3D游戲等各項(xiàng)功能。
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OpenCL是一個(gè)為異構(gòu)平臺(tái)編寫(xiě)程序的框架，此異構(gòu)平臺(tái)可由CPU，GPU或其他類(lèi)型的處理器組成。OpenCL由一門(mén)用于編寫(xiě)kernels （在OpenCL設(shè)備上運(yùn)行的函數(shù)）的語(yǔ)言（基于C99）和一組用于定義并控制平臺(tái)的API組成。
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嵌入式操作系統(tǒng)（Embedded Operating System，簡(jiǎn)稱(chēng)：EOS）是指用于嵌入式系統(tǒng)的操作系統(tǒng)。嵌入式操作系統(tǒng)是一種用途廣泛的系統(tǒng)軟件，通常包括與硬件相關(guān)的底層驅(qū)動(dòng)軟件、系統(tǒng)內(nèi)核、設(shè)備驅(qū)動(dòng)接口、通信協(xié)議、圖形界面、標(biāo)準(zhǔn)化瀏覽器等。
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　Windows Embedded Compact（即 Windows CE）是微軟公司嵌入式、移動(dòng)計(jì)算平臺(tái)的基礎(chǔ)，它是一個(gè)開(kāi)放的、可升級(jí)的32位嵌入式操作系統(tǒng)，是基于掌上型電腦類(lèi)的電子設(shè)備操作系統(tǒng)。
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JDI（Java Debug Interface）是 JPDA 三層模塊中最高層的接口，定義了調(diào)試器（Debugger）所需要的一些調(diào)試接口?；谶@些接口，調(diào)試器可以及時(shí)地了解目標(biāo)虛擬機(jī)的狀態(tài)，例如查看目標(biāo)虛擬機(jī)上有哪些類(lèi)和實(shí)例等。
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　　網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)，英文Network File System（NFS），是由SUN公司研制的UNIX表示層協(xié)議（presentation layer protocol），能使使用者訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)上別處的文件就像在使用自己的計(jì)算機(jī)一樣。
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麒麟960（kirin 960）是海思半導(dǎo)體有限公司推出的新一代移動(dòng)設(shè)備芯片，麒麟960首次配備ARM Cortex-A73 CPU核心，小核心為A53，組成四大四小的big.LITTLE組合，GPU為Mali G71 MP8。
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米爾是一家專(zhuān)注于ARM嵌入式軟硬件開(kāi)發(fā)的高新技術(shù)企業(yè)。在以客戶(hù)為中心的指引下，米爾為嵌入式領(lǐng)域客戶(hù)提供專(zhuān)業(yè)的ARM工業(yè)控制板、ARM核心板、ARM開(kāi)發(fā)工具、充電樁計(jì)費(fèi)控制單元及充電控制板等產(chǎn)品和技術(shù)服務(wù)。
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ARM公司是一家知識(shí)產(chǎn)權(quán)（IP）供應(yīng)商，它與一般的半導(dǎo)體公司最大的不同就是不制造芯片且不向終端用戶(hù)出售芯片，而是通過(guò)轉(zhuǎn)讓設(shè)計(jì)方案，由合作伙伴生產(chǎn)出各具特色的芯片。
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OpenStack是一個(gè)開(kāi)源的云計(jì)算管理平臺(tái)項(xiàng)目，是一系列軟件開(kāi)源項(xiàng)目的組合。由NASA（美國(guó)國(guó)家航空航天局）和Rackspace合作研發(fā)并發(fā)起，以Apache許可證（Apache軟件基金會(huì)發(fā)布的一個(gè)自由軟件許可證）授權(quán)的開(kāi)源代碼項(xiàng)目。
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MMU是中文名是內(nèi)存管理單元，有時(shí)稱(chēng)作分頁(yè)內(nèi)存管理單元，它是一種負(fù)責(zé)處理中央處理器（CPU）的內(nèi)存訪問(wèn)請(qǐng)求的計(jì)算機(jī)硬件。它的功能包括虛擬地址到物理地址的轉(zhuǎn)換（即虛擬內(nèi)存管理）、內(nèi)存保護(hù)、中央處理器高速緩存的控制，在較為簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)中，負(fù)責(zé)總線的仲裁以及存儲(chǔ)體切換。
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OMAPL138

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OMAP-L138是美國(guó)德州儀器（TI）推出全新DSP+ARM工業(yè)處理器，這款芯片也是業(yè)界功耗最低的浮點(diǎn)數(shù)字信號(hào)處理器（DSP） + ARM9處理器，大大降低了雙核通訊的開(kāi)發(fā)難度，可充分滿(mǎn)足工業(yè)應(yīng)用的高能效、連通性設(shè)計(jì)對(duì)高集成度外設(shè)、更低熱量耗散以及更長(zhǎng)電池使用壽命的需求。
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