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基礎 LLM 基本信息表,GPT-style 表示 decoder-only 的自回歸語言模型,T5-style 表示 encoder-decoder ...
自深度學習出現之后,研究者設計出了多種多樣的基于卷積神經網絡的解決方案。和傳統方法一樣,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(...
Segment Anything又能分辨類別了:Meta/UTAustin提出全新開放類分割模型
為了解決這個問題,研究者建議在一組被掩膜的圖像區域和它們對應的文本描述的收集的數據上對 CLIP 進行微調。研究者使用 CLIP 將掩膜圖像區域與圖像字...
電力系統經濟調度是指在保證電力系統安全穩定運行、滿足用戶用電需求和最大程度降低成本的前提下,對電力系統中的各種資源進行優化管理和分配的過程。其主要目的是...
工業4.0、中國制造2025是全世界各個國家針對未來工業的發展,都提出了各自的戰略規劃,智能制造是其中的核心。然而如何打通制造企業各個環節,實現設計、生...
我們將談論在不同的NVIDIA Jetson 系列設備上運行YOLOv8 模型的性能基準測試。我們特別選擇了3種不同的Jetson設備進行測試,它們是 ...
這是新的系列教程,在本教程中,我們將介紹使用 FPGA 實現深度學習的技術,深度學習是近年來人工智能領域的熱門話題。
如果信號從0/1/z變化到x,那么此時的門傳輸延遲為上述三種延遲最小的.另外,在進行仿真時,有些邏輯門的輸出不可能會出現高阻態z,所以對于這些邏輯門實際...
大家好,本系列文章的目標是幫助對整車熱管理建模感興趣的朋友更快的了解這個MATLAB 內置的純電車案例:Electric Vehicle Thermal...
面向復雜統計指標的實時增量計算。基于多項式拆解的復雜算子增量計算算法,實現了在長周期、多尺度、高密度時間窗口中的方差、協方差、K階中心矩等數十種復雜算子...
在當前次 (i 和 j) 迭代中需要往 A[i][j] 中寫入數據,然后需要讀取 A[i-1][j] 和 A[i][j-1] 的內容也就是循環維度 i ...
今年4月,yolo-pose也掛在了arvix,在論文中,通過調研發現 HeatMap 的方式普遍使用L1 Loss。然而,L1損失并不一定適合獲得最佳...
總的來說我的通用架構還是以三層架構為基礎進行演變的,在經典的三層架構中,最上層的是controller,中間是service,下層是dao。在我的架構中...
總能聽到有人說關于 ASPICE 實施流程過重,項目來不及等情況。根據 ASPICE 評估的目的,企業可以根據自己需要來策劃實施 ASPICE的重點。如...
DepGraph:任意架構的結構化剪枝,CNN、Transformer、GNN等都適用!
結構化剪枝是一種重要的模型壓縮算法,它通過移除神經網絡中冗余的結構來減少參數量,從而降低模型推理的時間、空間代價。在過去幾年中,結構化剪枝技術已經被廣泛...
本文提出了一種新的文本到視頻(T2V)生成設置——單次視頻調諧,其中只呈現一個文本-視頻對。該模型基于大規模圖像數據預訓練的最先進的文本到圖像(T2I)...
歸納: 從具體案例中抽象一般規律,機器學習中的“訓練”亦是如此。從一定數量的樣本(已知模型輸入X和模型輸出Y)中,學習輸出Y與輸入X的關系(可以想象成是...
LERF:當CLIP遇見NeRF!讓自然語言與3D場景交互更直觀
但自然語言不同,自然語言與 3D 場景交互非常直觀。我們可以用圖 1 中的廚房場景來解釋,通過詢問餐具在哪,或者詢問用來攪拌的工具在哪,以這種方式就可以...
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