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深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)技術(shù)

總結(jié)了18個Tips，讓你在瀏覽器里玩轉(zhuǎn)深度學(xué)習(xí)

控制模型的規(guī)模很重要。如果模型架構(gòu)太大太復(fù)雜，訓(xùn)練和運行的速度都會降低，從瀏覽器載入模型度速度也會變慢?？刂颇Ｐ偷囊?guī)模說起來簡單，難的是取得準確率和模型...

2018-10-21 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 2.8k 0

深度學(xué)習(xí)在計算機視覺領(lǐng)域的應(yīng)用

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)作為其中的核心技術(shù)之一，已經(jīng)在計算機視覺領(lǐng)域取得了顯著的成果。計算機視覺，作為計算機科學(xué)的一個重要分支，旨在讓計算機...

2024-07-01 標簽：人工智能計算機視覺深度學(xué)習(xí) 2.8k 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)有哪些

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的核心組成部分，它們模仿了生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運作方式，通過復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)信息的處理、存儲和傳遞。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，...

2024-07-01 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.8k 0

177倍加速！NVIDIA最新開源 | GPU加速各種SDF建圖！

但最近，NVIDIA和ETHZ就聯(lián)合提出了nvblox，是一個使用GPU加速SDF建圖的庫。計算速度非?？?，相較CPU計算TSDF甚至快了177倍。更重...

2023-11-09 標簽：機器人 gpu 深度學(xué)習(xí) 2.8k 0

基于直接2D-3D匹配的定位pipeline有效地擴展主動搜索匹配

估計圖像相對于 3D 場景模型的 6-DOF相機位姿是近年來許多計算機視覺和機器人任務(wù)中的基本問題，如增強現(xiàn)實、機器人導(dǎo)航、自動駕駛等。在 3D 重建、...

2022-07-06 標簽：機器人無線通信深度學(xué)習(xí) 2.8k 0

機器學(xué)習(xí)如何提高半導(dǎo)體良率？

“目前，人工智能也逐漸廣泛應(yīng)用至各個領(lǐng)域，幫助客戶識別最相關(guān)的測量結(jié)果，”CyberOptics總裁兼首席執(zhí)行官Subodh Kulkarni表示?！巴?..

2023-02-11 標簽：人工智能機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.7k 0

SVM的使用方法

上一篇本著回歸傳統(tǒng)的觀點，在這個深度學(xué)習(xí)繁榮發(fā)展的時期，帶著大家認識了一位新朋友，英文名SVM，中文名為支持向量機，是一種基于傳統(tǒng)方案的機器學(xué)習(xí)方案，同...

2024-01-25 標簽：SVM 模型機器學(xué)習(xí) 2.7k 0

從生產(chǎn)層面強調(diào)了深度學(xué)習(xí)項目開發(fā)中需要更加重視數(shù)據(jù)集的構(gòu)建

這看起來顯而易見，但你首先最應(yīng)該做的是隨機瀏覽你將要使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。將一些文件復(fù)制到本地計算機上，然后花幾個小時來預(yù)覽它們。如果您正在處理圖片，使用類似...

2018-11-02 標簽：數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2.7k 0

對于人工智能技術(shù)不能太樂觀，也不能過于悲觀

據(jù)麥肯錫全球研究院的研究，截至2030年，人工智能每年將額外創(chuàng)造13萬億美元的價值。

2020-11-27 標簽：數(shù)據(jù)人工智能深度學(xué)習(xí) 2.7k 0

人工智能芯片的DNA

（本文由新思科技供稿，電子發(fā)燒友平臺發(fā)布）過去十年間，幾項技術(shù)的進步使人工智能（AI）成為最令人振奮的技術(shù)之一。2012年，Geoffrey Eve...

2018-10-16 標簽：芯片人工智能人臉識別 2.7k 0

存內(nèi)計算技術(shù)工具鏈——量化篇

本篇文章將重點講述存內(nèi)計算技術(shù)工具鏈之“量化”，我們將從面向存內(nèi)計算芯片的深度學(xué)習(xí)編譯工具鏈、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的量化（包括訓(xùn)練后量化與量化感知訓(xùn)練）、基于存內(nèi)...

2024-05-16 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.7k 0

基礎(chǔ)積累：圖像分割損失函數(shù)最全面、最詳細總結(jié)，含代碼

這是一篇關(guān)于圖像分割損失函數(shù)的總結(jié)，具體包括：Binary Cross EntropyWeighted Cross EntropyBalanced Cr...

2020-12-15 標簽：圖像分割深度學(xué)習(xí) 2.7k 0

深度學(xué)習(xí)模型部署與優(yōu)化：策略與實踐；L40S與A100、H100的對比分析

深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)、生成式AI、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、抽象學(xué)習(xí)、Seq2Seq、VAE、GAN、GPT、BERT、預(yù)訓(xùn)練語言模型、Transformer、Cha...

2023-09-22 標簽：AI 模型深度學(xué)習(xí) 2.7k 0

基于深度學(xué)習(xí)的方法在處理3D點云進行缺陷分類應(yīng)用

背景部分介紹了3D點云應(yīng)用領(lǐng)域中公開可訪問的數(shù)據(jù)集的重要性，這些數(shù)據(jù)集對于分析和比較各種模型至關(guān)重要。研究人員專門設(shè)計了各種數(shù)據(jù)集，包括用于3D形狀分類...

2024-02-22 標簽：機器人缺陷檢測數(shù)據(jù)集 2.7k 0

什么是深度學(xué)習(xí)中優(yōu)化算法

先大致講一下什么是深度學(xué)習(xí)中優(yōu)化算法吧，我們可以把模型比作函數(shù)，一種很復(fù)雜的函數(shù)：h(f(g(k(x))))，函數(shù)有參數(shù)，這些參數(shù)是未知的，深度學(xué)習(xí)中的...

2023-02-13 標簽：優(yōu)化算法函數(shù)深度學(xué)習(xí) 2.7k 0

深度學(xué)習(xí)在偏振圖像融合領(lǐng)域的研究進展與現(xiàn)狀

基于多尺度變換（MST）的偏振圖像融合方法研究開始較早且應(yīng)用廣泛。2016年，中北大學(xué)提出一種紅外偏振與強度圖像融合算法，融合結(jié)果能夠保留紅外強度圖像的...

2024-03-11 標簽：圖像融合光譜圖像深度學(xué)習(xí) 2.7k 0

深度學(xué)習(xí)技術(shù)之傳統(tǒng)圖像分割方法

所謂圖像分割指的是根據(jù)灰度、顏色、紋理和形狀等特征把圖像劃分成若干互不交迭的區(qū)域，并使這些特征在同一區(qū)域內(nèi)呈現(xiàn)出相似性，而在不同區(qū)域間呈現(xiàn)出明顯的差異性。

2022-11-21 標簽：圖像分割深度學(xué)習(xí) 2.7k 0

GTC 2023：深度學(xué)習(xí)之張星并行和流水線并行

張星并行和流水線并行技術(shù)通常被描述為模型并行，在開源社區(qū)中，最著名的兩個系統(tǒng)是NVIDIA的Megatron- M和Microsoft的DeepSpeed。

2023-03-23 標簽：人工智能英偉達深度學(xué)習(xí) 2.7k 0

人臉檢測模型有哪些

人臉檢測是計算機視覺領(lǐng)域的一個重要研究方向，它涉及到從圖像或視頻中檢測出人臉的位置和大小。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，人臉檢測模型的性能得到了顯著提升。以下...

2024-07-03 標簽：模型人臉檢測計算機視覺 2.7k 0

使用LabVIEW實現(xiàn)基于pytorch的DeepLabv3圖像語義分割

使用LabVIEW實現(xiàn)deeplabV3語義分割

2023-03-22 標簽：labview 人工智能機器學(xué)習(xí) 2.7k 0

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工業(yè)4.0

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工業(yè)4.0是由德國政府《德國2020高技術(shù)戰(zhàn)略》中所提出的十大未來項目之一。該項目由德國聯(lián)邦教育局及研究部和聯(lián)邦經(jīng)濟技術(shù)部聯(lián)合資助，投資預(yù)計達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)流程及價值流程中整合客戶及商業(yè)伙伴。
英偉達

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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)在美國加利福尼亞州的圣克拉拉市，在20多個國家和地區(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的專業(yè)技術(shù)，在并行處理方面實現(xiàn)了諸多突破。公司創(chuàng)立于1993年1月，總部位于美國加利福尼亞州圣克拉拉市。
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以無人駕駛來說，城市中將建造一個巨大的交通共享網(wǎng)，只要拿出手機就能隨時呼叫無人駕駛汽車服務(wù)；交警能精準判斷每一輛汽車去向，更有效地管理交通……
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OpenWrt 可以被描述為一個嵌入式的 Linux 發(fā)行版。（主流路由器固件有 dd-wrt，tomato，openwrt，padavan四類）對比一個單一的、靜態(tài)的系統(tǒng)，OpenWrt的包管理提供了一個完全可寫的文件系統(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)

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ARM架構(gòu)過去稱作進階精簡指令集機器（Advanced RISC Machine，更早稱作：Acorn RISC Machine），是一個32位精簡指令集（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。
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Qualcomm最新的“龍板”——Qualcomm DragonBoard 410c，是一枚功能極為強大，身材特別小巧的開發(fā)板，它集成了目前最流行的智能手機處理能力，幫您實現(xiàn)對各種智能硬件的天馬行空想象。您可以研用“龍板”實現(xiàn)高清視頻、Wi-Fi/藍牙、多媒體、3D游戲等各項功能。
OpenCL

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OpenCL是一個為異構(gòu)平臺編寫程序的框架，此異構(gòu)平臺可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。OpenCL由一門用于編寫kernels （在OpenCL設(shè)備上運行的函數(shù)）的語言（基于C99）和一組用于定義并控制平臺的API組成。
嵌入式操作系統(tǒng)

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嵌入式操作系統(tǒng)（Embedded Operating System，簡稱：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)動軟件、系統(tǒng)內(nèi)核、設(shè)備驅(qū)動接口、通信協(xié)議、圖形界面、標準化瀏覽器等。
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　Windows Embedded Compact（即 Windows CE）是微軟公司嵌入式、移動計算平臺的基礎(chǔ)，它是一個開放的、可升級的32位嵌入式操作系統(tǒng)，是基于掌上型電腦類的電子設(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。基于這些接口，調(diào)試器可以及時地了解目標虛擬機的狀態(tài)，例如查看目標虛擬機上有哪些類和實例等。
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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），能使使用者訪問網(wǎng)絡(luò)上別處的文件就像在使用自己的計算機一樣。
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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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米爾是一家專注于ARM嵌入式軟硬件開發(fā)的高新技術(shù)企業(yè)。在以客戶為中心的指引下，米爾為嵌入式領(lǐng)域客戶提供專業(yè)的ARM工業(yè)控制板、ARM核心板、ARM開發(fā)工具、充電樁計費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出售芯片，而是通過轉(zhuǎn)讓設(shè)計方案，由合作伙伴生產(chǎn)出各具特色的芯片。
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OpenStack是一個開源的云計算管理平臺項目，是一系列軟件開源項目的組合。由NASA（美國國家航空航天局）和Rackspace合作研發(fā)并發(fā)起，以Apache許可證（Apache軟件基金會發(fā)布的一個自由軟件許可證）授權(quán)的開源代碼項目。
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MMU是中文名是內(nèi)存管理單元，有時稱作分頁內(nèi)存管理單元，它是一種負責處理中央處理器（CPU）的內(nèi)存訪問請求的計算機硬件。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、中央處理器高速緩存的控制，在較為簡單的計算機體系結(jié)構(gòu)中，負責總線的仲裁以及存儲體切換。
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OMAPL138

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OMAP-L138是美國德州儀器（TI）推出全新DSP+ARM工業(yè)處理器，這款芯片也是業(yè)界功耗最低的浮點數(shù)字信號處理器（DSP） + ARM9處理器，大大降低了雙核通訊的開發(fā)難度，可充分滿足工業(yè)應(yīng)用的高能效、連通性設(shè)計對高集成度外設(shè)、更低熱量耗散以及更長電池使用壽命的需求。
網(wǎng)絡(luò)建設(shè)

網(wǎng)絡(luò)建設(shè)

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網(wǎng)站建設(shè)是指使用標識語言（markup language），通過一系列設(shè)計、建模、和執(zhí)行的過程將電子格式的信息通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸，最終以圖形用戶界面（GUI）的形式被用戶所瀏覽。簡單來說，網(wǎng)頁設(shè)計的目的就是產(chǎn)生網(wǎng)站。

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