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深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)技術(shù)

如何利用CUDA實現(xiàn)一個2D卷積算子

卷積操作主要針對圖像進行運算，我們常見的RGB即為三通道的二維圖像，那么就可以通過一個一維數(shù)組存儲所有的數(shù)據(jù)，再按照不同的布局去索引對應(yīng)的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在主要...

2023-04-19 標簽：CUDA 深度學(xué)習(xí)卷積網(wǎng)絡(luò) 1.2k 0

深度學(xué)習(xí)與度量學(xué)習(xí)融合的綜述

如今，機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用廣泛，包括人臉識別、醫(yī)療診斷等，為復(fù)雜問題和大量數(shù)據(jù)提供解決方案。機器學(xué)習(xí)算法能基于數(shù)據(jù)產(chǎn)生成功的分類模型，但每個數(shù)據(jù)都有其問題，需...

2024-04-24 標簽：人臉識別機器學(xué)習(xí)醫(yī)療診斷 1.2k 0

基于深度學(xué)習(xí)的自主駕駛系統(tǒng)社會交互思考

基于深度學(xué)習(xí)的方法提供了一種靈活的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，用于表示和學(xué)習(xí)交通智體之間的交互，得益于模塊化的層結(jié)構(gòu)和豐富的數(shù)據(jù)?；谏疃葘W(xué)習(xí)的方法已經(jīng)通過許多與駕駛相關(guān)...

2022-10-24 標簽：傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動駕駛 1.2k 0

由“淺”變“深”的深度學(xué)習(xí)發(fā)展之路

深度學(xué)習(xí)的核心就是"深度" ，從實現(xiàn)上深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一種包括多個隱含層的多層感知機，它通過組合低層特征，形成更為抽象的高層表示...

2022-11-11 標簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.2k 0

如何通俗易懂的講解機器學(xué)習(xí)技術(shù)？

拋開所有和人工智能(AI)有關(guān)的扯淡成分，機器學(xué)習(xí)唯一的目標是基于輸入的數(shù)據(jù)來預(yù)測結(jié)果，就這樣。所有的機器學(xué)習(xí)任務(wù)都可以用這種方式來表示，否則從一開始它...

2022-11-16 標簽：人工智能機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.2k 0

未來輕量級深度學(xué)習(xí)技術(shù)探索

除了輕量級架構(gòu)設(shè)計外，作者提到了可以應(yīng)用于壓縮給定架構(gòu)的各種高效算法。例如，量化方法旨在減少數(shù)據(jù)所需的存儲空間，通常是通過用8位或16位數(shù)字代替32位...

2024-04-23 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 深度學(xué)習(xí) 1.2k 0

深度解析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用損失函數(shù)

回歸預(yù)測模型主要是用來預(yù)測連續(xù)的數(shù)值。所以我們將使用 scikit-learn的 make_regression() 函數(shù)來生成一些模擬數(shù)據(jù)，并使用這些...

2022-10-18 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1.2k 0

兆芯推出基于KH-40000的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)推一體化解決方案

該方案支持以兆芯開勝KH-40000系列服務(wù)器處理器及算能自研算力產(chǎn)品（包括算能TPU處理器、推理微服務(wù)器、智算卡等）為硬件底座

2024-05-15 標簽：處理器機器視覺人工智能 1.2k 0

一款A(yù)I驅(qū)動的自動微型賽車步入正軌

他們的項目探索了使用ROS、Detectron2（https://github.com/facebookresearch/detectron2）的對象檢...

2023-02-13 標簽：傳感器激光雷達深度學(xué)習(xí) 1.2k 0

淺談單像素衍射太赫茲傳感器的結(jié)構(gòu)缺陷

為了改變這種模式，加州大學(xué)洛杉磯分校Samueli工程學(xué)院和加州納米系統(tǒng)研究所的研究人員開發(fā)了一種獨特的太赫茲傳感器，該傳感器可以使用單像素光譜太赫茲探...

2023-11-08 標簽：傳感器探測器成像系統(tǒng) 1.2k 0

提高IT運維效率，深度解讀京東云AIOps落地實踐（異常檢測篇）

基于深度學(xué)習(xí)對運維時序指標進行異常檢測，快速發(fā)現(xiàn)線上業(yè)務(wù)問題時間序列的異常檢測是實際應(yīng)用中的一個關(guān)鍵問題，尤其是在 IT 行業(yè)。我們沒有采用傳統(tǒng)的基于...

2025-05-22 標簽：IT 深度學(xué)習(xí)AIOps 1.2k 0

PyTorch教程-12.1. 優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)

12.1. 優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook ...

2023-06-05 標簽：深度學(xué)習(xí)pytorch 1.2k 0

深度學(xué)習(xí)研究之PEFT技術(shù)解析

PEFT 技術(shù)旨在通過最小化微調(diào)參數(shù)的數(shù)量和計算復(fù)雜度，來提高預(yù)訓(xùn)練模型在新任務(wù)上的性能，從而緩解大型預(yù)訓(xùn)練模型的訓(xùn)練成本。這樣一來，即使計算資源受限，...

2023-06-02 標簽：深度學(xué)習(xí)自然語言處理 1.2k 0

開發(fā)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類和分析軟件 (ANNICAS)

最近，顯微鏡專家 Christophe Jung 博士和 LMU 基因中心的數(shù)學(xué)和物理講師 Markus Hohle 博士使用 MATLAB 攜手開發(fā)了...

2023-06-29 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類深度學(xué)習(xí) 1.2k 0

基于深度學(xué)習(xí)的地震波逆時偏移補償方法

逆時偏移作為重要的地震偏移技術(shù)，已經(jīng)成為復(fù)雜構(gòu)造成像的有力工具。地下構(gòu)造的強衰減體引起地震波振幅減弱和相位失真，直接影響地下有效油氣儲層的識別精度，而...

2023-01-30 標簽：數(shù)據(jù)算法失真 1.2k 0

基于seq2seq類模型的端到端語音識別應(yīng)用

前綴樹是算法正確性的保證，而狀態(tài)轉(zhuǎn)移可以大幅優(yōu)化時間。同時，狀態(tài)轉(zhuǎn)移需要層次遍歷整棵前綴樹，這意味轉(zhuǎn)移狀態(tài)的構(gòu)建不能隨前綴樹形態(tài)更改而自動更改，而必須全...

2022-09-28 標簽：語音識別深度學(xué)習(xí) 1.2k 0

PyTorch教程-13.3. 自動并行

13.3. 自動并行? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in ...

2023-06-05 標簽：深度學(xué)習(xí)pytorch 1.2k 0

無人機在自主導(dǎo)航方面的挑戰(zhàn)

避障的一些工作還是基于深度相機去做，因為可以利用深度相機去感知周圍的障礙物，然后去避障。

2023-03-16 標簽：無人機深度學(xué)習(xí) 1.2k 0

深度學(xué)習(xí)有哪些trick？提升performance的利器有哪些？

abel smoothing將hard label轉(zhuǎn)變成soft label，使網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化更加平滑。標簽平滑是用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的有效正則化工具，...

2023-01-26 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1.2k 0

視覺深度學(xué)習(xí)模型：規(guī)模越大效果越佳嗎？

評估三類模型：(i) 在ImageNet-21k上預(yù)訓(xùn)練的ViT，(ii) 在LAION-2B上預(yù)訓(xùn)練的OpenCLIP，以及(iii) 在ImageN...

2024-04-11 標簽：人工智能深度學(xué)習(xí) 1.2k 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。
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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。
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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?；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(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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X86架構(gòu)

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米爾科技

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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(zé)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(zé)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(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)

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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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