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深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)技術(shù)

深入淺出地介紹了梯度下降這一概念

初始化權(quán)重時，我們在損失曲面的A點。我們首先要做的，是檢查一下，在x-y平面上的所有可能方向中，沿著哪個方向移動能帶來最陡峭的損失值下降。這就是我們需要...

2018-09-28 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)深度學(xué)習(xí) 5269 0

淺談自動駕駛的主要算法模塊

自動駕駛汽車是復(fù)雜的系統(tǒng)。因此，對于研究人員來說，劃分AV軟件結(jié)構(gòu)并集中于單個子系統(tǒng)的整體發(fā)展，通過改進這些單獨的子系統(tǒng)來實現(xiàn)新功能，將更加實用。

2022-04-19 標簽：自動駕駛深度學(xué)習(xí) 5263 0

如何選擇高效的深度學(xué)習(xí)硬件？剖析GPU、FPGA、ASIC和DSP

第一個問題是由于 nn-X 采用了固定的 10x10 卷積引擎，而當它在執(zhí)行 3x3 卷積時，只有 9% 的 DSP 單元得到了有效利用。這一點后來是通...

2018-11-19 標簽：FPGA CPU 深度學(xué)習(xí) 5253 0

深度文本匹配的簡介,深度文本匹配在智能客服中的應(yīng)用

隨著深度學(xué)習(xí)在計算機視覺、語音識別和推薦系統(tǒng)領(lǐng)域中的成功運用，近年來有很多研究致力于將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于自然語言處理任務(wù)，以降低特征工程的成本。最早...

2018-10-26 標簽：計算機視覺機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5247 0

機器學(xué)習(xí)算法盤點：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)的算法很多。很多時候困惑人們都是，很多算法是一類算法，而有些算法又是從其他算法中延伸出來的。這里，我們從兩個方面來給大家介紹，第一個方面是學(xué)習(xí)的...

2016-08-01 標簽：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5237 0

能不能用GAN破解標注數(shù)據(jù)不足的問題呢

在計算機視覺領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)方法已全方位在各個方向獲得突破，這從近幾年CVPR 的論文即可看出。但這往往需要大量的標注數(shù)據(jù)，比如最著明的ImageNet數(shù)...

2019-07-14 標簽：GAN 計算機視覺大數(shù)據(jù) 5229 0

深度學(xué)習(xí)進軍太空領(lǐng)域——衛(wèi)星實時圖像識別

實時圖像識別的軌道測試。通過使用兩個緊湊型可見光攝像機對地表進行拍攝，通過處理估計出三軸位姿。具體來講，將拍攝到的圖像送入專門開發(fā)的高速、輕量級圖像識別...

2019-01-23 標簽：傳感器圖像識別深度學(xué)習(xí) 5222 0

淺談為什么需要深度學(xué)習(xí)？

假設(shè)我們有一個系統(tǒng)S，它有n層（S1，…Sn），它的輸入是I，輸出是O，形象地表示為： I =》S1=》S2=》…。.=》Sn =》 O，如果輸出O等于...

2018-10-07 標簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5217 0

降低抑郁癥的醫(yī)療成本，AI為更有效地治療抑郁癥帶來希望

全球大約有3億人深受抑郁癥困擾。位于蒙特利爾的初創(chuàng)公司Aifred Health正在利用GPU加速的深度學(xué)習(xí)，根據(jù)患者癥狀、人口統(tǒng)計信息和特定的醫(yī)療檢測...

2018-05-01 標簽：AI 深度學(xué)習(xí) 5211 0

研究人員提出一種基于哈希的二值網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法比當前方法的精度提高了3%

程健研究員團隊最近提出了一種基于哈希的二值網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法，揭示了保持內(nèi)積哈希和二值權(quán)重網(wǎng)絡(luò)之間的緊密關(guān)系。

2018-02-08 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)二值化 5209 0

我們可以信任人工智能對執(zhí)法記錄儀視頻的解讀嗎？

加州大學(xué)伯克利分校的吉滕德拉?馬立克（Jitendra Malik）以及其他11位機器學(xué)習(xí)專家近期發(fā)表了一項研究成果。在這項研究中，他們使用了一份帶有詳...

2019-03-05 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 5195 0

用TensorFlow寫個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

這次就用TensorFlow寫個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)寫的很簡單，就三種層，輸入層--隱藏層----輸出層；

2018-03-23 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)TensorFlow 5178 0

谷歌AI團隊新發(fā)布的BERT模型，BERT的創(chuàng)新點在哪里？

Transformer所使用的注意力機制的核心思想是去計算一句話中的每個詞對于這句話中所有詞的相互關(guān)系，然后認為這些詞與詞之間的相互關(guān)系在一定程度上反應(yīng)...

2018-10-21 標簽：深度學(xué)習(xí)自然語言處理 5178 0

提出了一個用于求解數(shù)學(xué)應(yīng)用題的增強學(xué)習(xí)框架，準確率提升15%

本文首次提出一個用于求解數(shù)學(xué)應(yīng)用題的增強學(xué)習(xí)框架，在基準數(shù)據(jù)上其求解效率和求解效果展現(xiàn)出較好的效果。

2018-02-06 標簽：算法深度學(xué)習(xí) 5168 0

如何利用深度學(xué)習(xí)修復(fù)醫(yī)療影像數(shù)據(jù)集

在醫(yī)學(xué)成像中，數(shù)據(jù)存儲檔案是基于臨床假設(shè)的。不幸的是，這意味著當你想要提取一個圖像時，比如一個正面的胸部x光片，你通常會獲得一個存儲了許多其他圖像的文件...

2018-05-20 標簽：醫(yī)療影像深度學(xué)習(xí) 5161 0

機器學(xué)習(xí)專家們每天都在做什么？如何讓機器學(xué)習(xí)自動化

在思考我們?nèi)绾巫寵C器學(xué)習(xí)自動化，以及如何讓它普及到更多領(lǐng)域的人時，首先要思考的是，機器學(xué)習(xí)專家們都要做什么？任何能解決機器學(xué)習(xí)專家緊缺的方法都要回答這樣...

2018-07-19 標簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5156 0

基于Unrolling的深度方法及應(yīng)用

為了更深刻理解深度網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)特點，我們首先比較一下傳統(tǒng)模型驅(qū)動的思路和端到端學(xué)習(xí)深度網(wǎng)絡(luò)建模方法的區(qū)別與聯(lián)系。具體來說：模型驅(qū)動方法通常首先利用領(lǐng)域知識...

2018-09-12 標簽：計算機視覺深度學(xué)習(xí) 5147 0

一種名為ReZero的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改進方法

深度學(xué)習(xí)在計算機視覺、自然語言處理等領(lǐng)域取得了很多重大突破。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達能力通常隨著其網(wǎng)絡(luò)深度呈指數(shù)增長，這一特性賦予了它很強的泛化能力。然而深層的網(wǎng)...

2020-03-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 5112 0

深度學(xué)習(xí)科普文:最通俗易懂從老虎機到電子游戲

機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)的專家Emmanuel Ameisen分享了自己對深度學(xué)習(xí)的理解，用簡明扼要的方式為大家講述了深度學(xué)習(xí)的基本概念。

2018-06-12 標簽：算法機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5106 0

首款自動化深度學(xué)習(xí)模型壓縮框架——PocketFlow

超參數(shù)優(yōu)化（hyper-parameter optimization）組件：多數(shù)開發(fā)者對模型壓縮算法往往不甚了解，但超參數(shù)取值對最終結(jié)果往往有著巨大的影...

2018-10-04 標簽：騰訊深度學(xué)習(xí) 5105 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)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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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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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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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。
MMU

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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。
馬云

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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。
中國硬件創(chuàng)新大賽

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