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標簽 > 深度學習
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通過精心設計超表面結構,為光學操縱提供非凡的自由度,如果能夠實現精確模擬光譜線型的反射光學響應,以實現色差最大化的優化,這將成為解決全介電納米光子傳感器...
在工業生產中,缺陷檢測是確保產品質量的關鍵環節。傳統的人工檢測方法不僅效率低下,且易受人為因素影響,導致誤檢和漏檢問題頻發。隨著人工智能技術的飛速發展,...
“目前,人工智能也逐漸廣泛應用至各個領域,幫助客戶識別最相關的測量結果,”CyberOptics總裁兼首席執行官Subodh Kulkarni表示。“通...
隨著人工智能技術的飛速發展,深度學習算法在各個領域的應用日益廣泛。然而,將深度學習算法部署到資源受限的嵌入式平臺上,仍然是一個具有挑戰性的任務。本文將從...
圖像分類的主流深度神經網絡模型有哪些 深度神經網絡搜索方法總結
生成對抗網絡(Generative adversarial net,GAN)是另一種常見的基于深度學習技術的生成模型,包括生成器和判別器2個組件,如圖1...
使用 MATLAB,您能夠: · 使用無線波形發生器以合成和無線信號形式生成訓練數據 · 通過向生成的信號添加射頻損傷和信道模型來增強信號空間 ·...
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。
AI模型對算力的需求主要體現在訓練和推理兩個層面。當前主流的人工智能算法通常可分為“訓練”和“推理”兩個階段。
簡單來說,自旋玻璃理論研究的是物理學中的復雜系統,對于理解無序自旋相互作用系統發揮了非常重要的作用,近年來該理論框架為約束滿足、組合優化、統計推斷、神經...
然而,開源并不意味著能用、好用。其實,AlphaFold2 軟件系統的部署難度極大,并且對硬件的要求高、數據集下載周期長、占用空間大,每一條都讓普通開發...
計算機視覺是人工智能領域的一個重要分支,它主要研究如何讓計算機能夠像人類一樣理解和處理圖像和視頻數據。計算機視覺技術在許多領域都有廣泛的應用,以下是一些...
神經網絡反向傳播算法(Backpropagation)是一種用于訓練人工神經網絡的算法,它通過計算損失函數關于網絡參數的梯度來更新網絡的權重和偏置。反向...
隨著人工智能總體階段的發展,生成式人工智能技術(AIGC)也在不斷迭代。從20世紀50年代到90年代中期,是AIGC的早期萌芽階段,這一時期受限于技術水...
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