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深度學習

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深度學習技術(shù)

ChatGPT核心技術(shù)：transformer的核心算法結(jié)構(gòu)

由于transformer是更高級的神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習算法，對數(shù)據(jù)量有很高要求，這也催生了從小數(shù)據(jù)如何快速產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的算法，比如GAN對抗網(wǎng)絡等。

2023-03-08 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡 GaN 深度學習 1.6k 0

單目視覺系統(tǒng)檢測車輛的測距方法

以前提過單目測距的問題，檢測的障礙物2-D框加上攝像頭的姿態(tài)和路面假設。以下根據(jù)公開發(fā)布的論文討論具體的算法。

2024-01-11 標簽：攝像頭機器視覺深度學習 1.6k 0

深度學習和強化學習的重要概念和公式

神經(jīng)網(wǎng)絡是一類用層構(gòu)建的模型。常用的神經(jīng)網(wǎng)絡類型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡。

2023-03-08 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡算法函數(shù) 1.6k 0

基于graph-relational domains的自適應問題

現(xiàn)有深度學習模型都不具有普適性，即在某個數(shù)據(jù)集上訓練的結(jié)果只能在某個領域中有效，而很難遷移到其他的場景中，因此出現(xiàn)了遷移學習這一領域。

2022-10-28 標簽：數(shù)據(jù)模型深度學習 1.6k 0

一種基于深度學習的二維拉曼光譜算法

近日，天津大學精密儀器與光電子工程學院的光子芯片實驗室提出了一種基于深度學習的二維拉曼光譜算法，成果以“Rapid and accurate bacte...

2024-11-07 標簽：算法二維深度學習 1.6k 0

自動駕駛規(guī)控決策方面的建議與解決方案

規(guī)控決策在自動駕駛領域的重要性不容忽視，因為它直接影響到自動駕駛技術(shù)實際應用的成功與否。首先，規(guī)控決策對于確保自動駕駛車輛的安全性至關(guān)重要，通過合理的規(guī)...

2023-10-19 標簽：機器人神經(jīng)網(wǎng)絡 AI 1.6k 0

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡算法有哪幾種

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（Recurrent Neural Networks，簡稱RNN）是一種適合于處理序列數(shù)據(jù)的深度學習算法。與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡不同，RNN具有記...

2024-07-04 標簽：數(shù)據(jù)函數(shù)深度學習 1.6k 0

基于PyTorch的卷積核實例應用

在深度學習和計算機視覺領域，卷積操作是一種至關(guān)重要的技術(shù)，尤其在圖像處理和特征提取方面發(fā)揮著核心作用。PyTorch作為當前最流行的深度學習框架之一，提...

2024-07-11 標簽：計算機深度學習 pytorch 1.6k 0

基于事件相機的vSLAM研究進展

vSLAM能夠通過視覺傳感器來獲取環(huán)境信息，以達到估計機器人位姿和周圍環(huán)境三維重建的目的。但是傳統(tǒng)的視覺傳感器受限于它的硬件而導致的低動態(tài)感光范圍和運動...

2023-05-09 標簽：視覺傳感器 SLAM 深度學習 1.6k 0

可編程交換機如何無縫卸載集體操作

在本文中，Juniper技術(shù)專家兼高級工程總監(jiān)Sharada Yeluri深入研究了 AI/ML 訓練/推理中使用的集體操作，并討論如何將其中一些功能卸...

2024-10-22 標簽：gpu 交換機 AI 1.6k 0

深度識別人臉識別在任務中為什么有很強大的建模能力

深度學習人臉識別技術(shù)是人工智能領域中的一個重要分支，它利用深度學習算法來識別和驗證人臉。這項技術(shù)在近年來取得了顯著的進展，其強大的建模能力主要得益于以下...

2024-09-10 標簽：建模人臉識別深度學習 1.6k 0

TDA4AH-Q1系列用于傳感器融合的汽車分析 SoC、帶AI和視頻編碼器的L2、L3域控制器數(shù)據(jù)手冊

TDA4VH-Q1 TDA4AH-Q1 TDA4VP-Q1 TDA4AP-Q1 處理器系列基于進化的 Jacinto? 7 架構(gòu)，針對 ADAS 和自動...

2025-04-15 標簽：處理器機器視覺自動化 1.6k 0

字節(jié)跳動李航：AI for Science的一些探索和進展

ByteDance Research 也在進行 AI for Science 的研究，包括機器學習與量子化學、大規(guī)模量子化學計算、AI 制藥等領域一些問...

2023-09-12 標簽：AI 機器學習深度學習 1.6k 0

深度學習神器DYnet++：輕松駕馭復雜自由曲面，3D測量無難度！

利用深度學習網(wǎng)絡模型DYnet++從單個復合圖案中獲取相位信息。為了訓練深度學習模型，作者使用了一個具有九個致動器的可變形鏡來生成各種表面形狀的大量數(shù)據(jù)...

2023-12-04 標簽：解碼器測量深度學習 1.6k 0

如何使用PyTorch建立網(wǎng)絡模型

PyTorch是一個基于Python的開源機器學習庫，因其易用性、靈活性和強大的動態(tài)圖特性，在深度學習領域得到了廣泛應用。本文將從PyTorch的基本概...

2024-07-02 標簽：網(wǎng)絡模型深度學習 pytorch 1.5k 0

深度學習軟件的工作原理康耐視深度學習的優(yōu)勢

康耐視深度學習技術(shù)能夠解決企業(yè)領域眾多棘手的檢測應用，這些檢測任務直到現(xiàn)在都只能依靠龐大的人工檢測團隊來完成。

2022-10-08 標簽：康耐視深度學習 1.5k 0

人工智能技術(shù)：如何突破機器學習的先驗假設

當我們訓練深度網(wǎng)絡架構(gòu)時，會自然地選擇使用BP或ADAM這樣類型的優(yōu)化算法。為什么？

2023-03-02 標簽：人工智能機器學習深度學習 1.5k 0

自動駕駛領域中開源的4D Radar數(shù)據(jù)分析

本文沒有為目標檢測算法的標準化評估和排序提供正式的基準測試套件，因為這將要求保留測試數(shù)據(jù)，以避免對評估測試集進行過度設置。

2023-03-08 標簽：數(shù)據(jù)集 Radar 自動駕駛 1.5k 0

基于圖像識別技術(shù)的數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)平臺全面解析

圖像識別技術(shù)的數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)

2025-04-26 標簽：數(shù)據(jù)庫計算機視覺圖像識別技術(shù) 1.5k 0

悉尼大學最新綜述：深度學習圖像摳圖

自深度學習出現(xiàn)之后，研究者設計出了多種多樣的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的解決方案。和傳統(tǒng)方法一樣，早期的深度學習方法依然需要依賴一定量的人工輔助信息，例如三分圖（...

2023-04-20 標簽：模型計算機視覺深度學習 1.5k 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，建立具有適應性、資源效率及基因工程學的智慧工廠，在商業(yè)流程及價值流程中整合客戶及商業(yè)伙伴。
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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)領導廠商，NVIDIA的總部設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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　Windows Embedded Compact（即 Windows CE）是微軟公司嵌入式、移動計算平臺的基礎，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)絡上別處的文件就像在使用自己的計算機一樣。
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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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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)應用的高能效、連通性設計對高集成度外設、更低熱量耗散以及更長電池使用壽命的需求。
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網(wǎng)站建設是指使用標識語言（markup language），通過一系列設計、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)頁設計的目的就是產(chǎn)生網(wǎng)站。

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