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深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)資訊

人工智能技術(shù)你需要知道的5個(gè)關(guān)鍵詞

現(xiàn)在我提出了人工智能技術(shù)的5個(gè)關(guān)鍵詞，你只需要知道這幾個(gè)術(shù)語(yǔ)，就可以保證下次吃飯的時(shí)候跟別人聊起人工智能而不會(huì)啞口無(wú)言。

2019-06-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法人工智能 8.6k 0

深度學(xué)習(xí)新玩法：Paillier加密算法實(shí)現(xiàn)犯罪檢測(cè)

2018-05-14 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法人工智能 8.5k 0

Tractica：預(yù)計(jì)2025年深度學(xué)習(xí)芯片銷(xiāo)量達(dá)到29億單位

Tractica預(yù)測(cè)，AI市場(chǎng)的這種增長(zhǎng)和演變將推動(dòng)深度學(xué)習(xí)芯片組的出貨量從2018年的1.649億增長(zhǎng)到2025年的29億單位以上。屆時(shí)，深度學(xué)習(xí)芯片...

2019-06-09 標(biāo)簽：FPGA 加速器 AI 8.5k 0

個(gè)人深度學(xué)習(xí)工作站配置詳細(xì)操作流程

前言工作原因一直想配置一臺(tái)自己的深度學(xué)習(xí)工作站服務(wù)器，之前自己看完paper想做一些實(shí)驗(yàn)或者復(fù)現(xiàn)模型的時(shí)候只能用自己的日常PC來(lái)跑很麻煩...一方面電...

2021-01-03 標(biāo)簽：PC 服務(wù)器深度學(xué)習(xí) 8.5k 0

基于深度學(xué)習(xí)算法的超分辨率技術(shù)在國(guó)內(nèi)手機(jī)上的首次落地

用戶(hù)使用搭載商湯超分辨率算法的vivo X23幻彩版拍照，照片放大后，遠(yuǎn)景細(xì)節(jié)呈現(xiàn)更加真實(shí)，線條光滑，過(guò)渡自然，噪聲更低，照片畫(huà)質(zhì)直逼數(shù)碼相機(jī)，無(wú)論用戶(hù)...

2018-12-13 標(biāo)簽：圖像處理深度學(xué)習(xí) 8.5k 0

神經(jīng)元的深度學(xué)習(xí) 神經(jīng)科學(xué)與人工智能結(jié)合有望

如果神經(jīng)元與深度學(xué)習(xí)之間的關(guān)聯(lián)得以確認(rèn)，我們就能開(kāi)發(fā)更好的腦機(jī)接口，從疾病治療到增強(qiáng)智能，隨之而來(lái)的應(yīng)用也將開(kāi)啟各種可能。

2017-12-07 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 8.5k 0

解析yolov7采用的一項(xiàng)技術(shù)：模型結(jié)構(gòu)重參化

該理論是假設(shè)在訓(xùn)練資源相對(duì)豐富的條件下，在不降低推理能力的前提下又能達(dá)到提速的目的。因此訓(xùn)練時(shí)的模型可以足夠復(fù)雜，且具備優(yōu)秀的性質(zhì)。而轉(zhuǎn)換得到的推理時(shí)模...

2022-08-09 標(biāo)簽：模型深度學(xué)習(xí) 8.5k 0

NeurIPS 2018最佳論文公布，4篇最佳論文中有一篇一作是陳天琦

2018-12-06 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文深度學(xué)習(xí) 8.4k 0

值得關(guān)注的12種未來(lái)科技趨勢(shì)

從遠(yuǎn)程醫(yī)療、遠(yuǎn)程工作到人工智能助力藥物研發(fā)等，每個(gè)行業(yè)都在努力應(yīng)對(duì)新冠疫情對(duì)世界的影響。在這一系列的努力中，毫無(wú)疑問(wèn)，技術(shù)已成為企業(yè)的前沿思考與關(guān)注重點(diǎn)。

2021-03-25 標(biāo)簽：人工智能量子計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí) 8.4k 0

深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景與深度學(xué)習(xí)的培訓(xùn)

據(jù)領(lǐng)英近日發(fā)布的《全球AI領(lǐng)域人才報(bào)告》顯示，截至2017年一季度，基于領(lǐng)英平臺(tái)的全球AI（人工智能）領(lǐng)域技術(shù)人才數(shù)量超過(guò)190萬(wàn)，僅國(guó)內(nèi)人工智能人才缺...

2017-12-22 標(biāo)簽：代碼深度學(xué)習(xí) 8.4k 0

PyTorch 1.0：一個(gè)框架實(shí)現(xiàn)AI從研究到生產(chǎn)的全過(guò)程

Facebook去年與微軟合作推出開(kāi)放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換（ONNX）格式，這是一個(gè)用于表示深度學(xué)習(xí)模型的標(biāo)準(zhǔn)，旨在使不同框架之間的移動(dòng)更加簡(jiǎn)單?，F(xiàn)在，F(xiàn)ace...

2018-05-04 標(biāo)簽：AI Facebook 深度學(xué)習(xí) 8.4k 0

GAN之父Goodfellow回顧自己當(dāng)年的科研經(jīng)歷

近日，NeuroAscent聯(lián)合創(chuàng)始人、數(shù)據(jù)科學(xué)家Sanyam Bhutani對(duì)Ian Goodfellow博士進(jìn)行了一次采訪。在他們的對(duì)話中，Good...

2018-10-13 標(biāo)簽：GAN 機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 8.4k 0

目前人工智能技術(shù)已在許多領(lǐng)域超越了人類(lèi)

2016年以來(lái)，谷歌人工智能程序Alpha Go在圍棋人機(jī)大戰(zhàn)中先后戰(zhàn)勝李世石和柯潔，沉寂了60年的人工智能一下子成為社會(huì)關(guān)注的焦點(diǎn)。

2019-10-30 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí) 8.4k 0

什么是知識(shí)圖譜？人工智能世界知識(shí)圖譜的發(fā)展

1.1 什么是知識(shí)圖譜 ? 知識(shí)圖譜是一種用圖模型來(lái)描述知識(shí)和建模世界萬(wàn)物之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系的技術(shù)方法[1]。知識(shí)圖譜由節(jié)點(diǎn)和邊組成。節(jié)點(diǎn)可以是實(shí)體，如一個(gè)...

2022-06-01 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí)知識(shí)圖譜 8.3k 0

厲害了！ICCV 2019投稿數(shù)量翻倍！

從目前公布的投稿數(shù)量來(lái)看，中國(guó)高校和企業(yè)在今年的ICCV可謂是大放異彩。但正如剛剛提到的，ICCV的論文錄用率非常低，新智元在此也預(yù)祝中國(guó)高校和企業(yè)會(huì)有...

2019-03-29 標(biāo)簽：微軟計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 8.3k 0

深度學(xué)習(xí)解決方案如何極速進(jìn)行腦部MRI圖像對(duì)比？

為了衡量手術(shù)是否成功，腦外科醫(yī)生通常會(huì)對(duì)比術(shù)前和術(shù)后的MRI掃描圖，以確定腫瘤是否被成功切除。由于對(duì)比過(guò)程非常耗時(shí)，如果在手術(shù)進(jìn)行中做MRI掃描，醫(yī)生將...

2018-08-28 標(biāo)簽：3d 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 8.3k 0

人工智能各大領(lǐng)域應(yīng)用的技術(shù)原理詳細(xì)介紹

隨著智能家電、穿戴設(shè)備、智能機(jī)器人等產(chǎn)物的出現(xiàn)和普及，人工智能技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入到生活的各個(gè)領(lǐng)域，引發(fā)越來(lái)越多的關(guān)注。那么，人工智能目前都應(yīng)用在哪些領(lǐng)域，運(yùn)用...

2020-05-16 標(biāo)簽：機(jī)器人人工智能深度學(xué)習(xí) 8.3k 0

三位大神Hinton、Yann LeCun和Bengio分析入門(mén)深度學(xué)習(xí)

為紀(jì)念人工智能60周年而專(zhuān)門(mén)推出的深度學(xué)習(xí)綜述，也是Hinton、LeCun和Bengio三位大神首次合寫(xiě)同一篇文章。該綜述在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要性不言而...

2018-02-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 深度學(xué)習(xí) 8.3k 0

人機(jī)協(xié)同的未來(lái)該往哪里走

人和AI的交集越來(lái)越緊密，人和AI的路途會(huì)走向何方仍是未知，但是在很長(zhǎng)一段時(shí)間之內(nèi)，人和AI都會(huì)處于協(xié)同狀態(tài)。

2019-10-31 標(biāo)簽：AI 人工智能深度學(xué)習(xí) 8.3k 0

智擎信息：利用深度學(xué)習(xí)預(yù)警工業(yè)設(shè)備故障，將隱患遏止于萌芽

如今，智策平臺(tái)已經(jīng)在多個(gè)類(lèi)型的制造業(yè)企業(yè)落地應(yīng)用。以風(fēng)電行業(yè)為例，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)，基于風(fēng)機(jī)的海量歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，以及其他運(yùn)維相關(guān)數(shù)據(jù)，結(jié)合風(fēng)電機(jī)組運(yùn)...

2018-12-05 標(biāo)簽：制造業(yè)人工智能深度學(xué)習(xí) 8.2k 0

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工業(yè)4.0

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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。
英偉達(dá)

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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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mbed

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無(wú)人機(jī)技術(shù)

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以無(wú)人駕駛來(lái)說(shuō)，城市中將建造一個(gè)巨大的交通共享網(wǎng)，只要拿出手機(jī)就能隨時(shí)呼叫無(wú)人駕駛汽車(chē)服務(wù)；交警能精準(zhǔn)判斷每一輛汽車(chē)去向，更有效地管理交通……
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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)

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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)。
DragonBoard 410c

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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)。
JDI

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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。
NFS

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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。
麒麟960

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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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米爾科技

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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。
數(shù)字電子鐘

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OpenStack

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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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大聯(lián)大友尚

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MMU

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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。
YunOS

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馬云

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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。
網(wǎng)絡(luò)建設(shè)

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網(wǎng)站建設(shè)是指使用標(biāo)識(shí)語(yǔ)言（markup language），通過(guò)一系列設(shè)計(jì)、建模、和執(zhí)行的過(guò)程將電子格式的信息通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)傳輸，最終以圖形用戶(hù)界面（GUI）的形式被用戶(hù)所瀏覽。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)的目的就是產(chǎn)生網(wǎng)站。

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