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      標簽　>　深度學習

      深度學習

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      文章：4681個 瀏覽：121349次 帖子：164個

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      2018-08-16 標簽：數據分析數據集深度學習 4865 0

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      隨著人口紅利的快速消失，中國急需尋找新的增長引擎?；谌斯ぶ悄艿淖詣踊梢蕴嵘a力，幫助中國實現其經濟發展目標。

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      目標檢測定義，識別圖片中有哪些物體以及物體的位置（坐標位置）。其中，需要識別哪些物體是人為設定限制的，僅識別需要檢測的物體

      2022-12-06 標簽：目標檢測深度學習 4856 0

      一種深度學習系統可以從高精度的氣候模擬中識別出極端天氣模式

      研究人員表示這一研究實現了很多記錄，不僅是在氣象科學領域第一次將深度學習用于解決如此大規模的氣候分割問題，同時在深度學習領域也是第一次將計算能力拓展到了...

      2018-10-11 標簽：神經網絡深度學習 4855 0

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      主要利用點云數據的主軸方向進行配準。首先計算兩組點云的協方差矩陣，根據協方差矩陣計算主要的特征分量，即點云數據的主軸方向，然后再通過主軸方向求出旋轉矩陣...

      2023-07-10 標簽：算法深度學習點云數據 4854 0

      安富利：FPGA加速AI推理加速成功應用案例

      如今，基于深度學習（DL）的人工智能（AI）應用越來越廣泛，不論是在與個人消費者相關的智能家居、智能駕駛等領域，還是在視頻監控、智慧城市等公共管理領域，...

      2020-09-29 標簽：fpga神經網絡gpu 4852 0

      騰訊鵝漫U品如何基于LSTM模型進行中文文本情感分析？

      我們基于 40 多萬條真實的鵝漫用戶評論數據建立了語料庫，為了讓正面和負面的學習樣本盡可能均衡，我們實際抽樣了其中的 7 萬條評論數據作為學習樣本。一般...

      2019-01-15 標簽：騰訊機器學習深度學習 4842 0

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      該項目是對基于深度學習的自然語言處理（NLP）的概述，包括用來解決不同 NLP 任務和應用的深度學習模型（如循環神經網絡、卷積神經網絡和強化學習）的理論...

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      1月17日，院友袁進輝博士回到微軟亞洲研究院做了題為《打造最強深度學習引擎》的報告，分享了深度學習框架方面的技術進展。

      2018-01-25 標簽：硬件深度學習cnn 4836 0

      關于人工智能領域最新的報告分析

      三大部分第一部分 人工智能領域即將進入產業爆發的拐點深度學習技術使人工智能達到商用化水平云計算和大數據為人工智能發展提供基礎設施資本投入持續增加催生產品...

      2018-06-04 標簽：語音識別人工智能深度學習 4832 0

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      生成對抗網絡由一個生成網絡（Generator）與一個判別網絡（Discriminator）組成。生成網絡從潛在空間（latent space）中隨機采...

      2018-06-11 標簽：GAN深度學習強化學習 4828 0

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      這篇文章提出的圖卷積模型并沒有從頭去做圖像分割，而是在粗分割結果的基礎上進行改善。

      2020-10-13 標簽：醫學影像醫學圖像深度學習 4826 0

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      盡管近期由于生成圖像建模的研究進展，從復雜數據集例如 ImageNet 中生成高分辨率、多樣性的樣本仍然是很大的挑戰。為此，研究者嘗試在最大規模的數據集...

      2018-10-08 標簽：圖像GAN深度學習 4824 0

      谷歌、百度、英特爾、AMD、哈佛大學與斯坦福大學聯合發布了新型基準測試工具 MLPerf

      我們期待看到 AI 行業最終會迎來怎樣的基準測試前景——少數壟斷，還是百家爭鳴。在這樣一個年輕的市場當中，相信會有很多廠商提供基準測試工具與服務。斯坦福...

      2018-05-07 標簽：谷歌機器學習深度學習 4809 0

      基于深度學習的自然語言處理系統和應用程序的一些最新趨勢

      對于諸如詞性標記（POS）和命名實體識別（NER）之類的任務，查看詞匯的詞法信息是有用的，尤其是像葡萄牙語、西班牙語和中文這些構詞方法十分豐富的語言。我...

      2018-10-04 標簽：神經網絡機器翻譯深度學習 4803 0

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      隨著科技的飛速發展，人工智能（AI）技術特別是深度學習在各個領域展現出了強大的潛力和廣泛的應用價值。深度學習作為人工智能的一個核心分支，通過模擬人腦神經...

      2024-07-03 標簽：人工智能模型深度學習 4801 0

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      對于深度學習來說，其思想就是對堆疊多個層，也就是說這一層的輸出作為下一層的輸入。通過這種方式，就可以實現對輸入信息進行分級表達了。

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      Sklearn(scikit-learn: machine learning in Python-http://scikit-learn.org/sta...

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