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深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)技術(shù)

深度學(xué)習(xí)偏振成像技術(shù)的研究進(jìn)展

利用偏振信息成像本質(zhì)上是對光場信息獲取維度的提升，通過多維偏振信息的獲取與融合處理，可以解決不同復(fù)雜環(huán)境和應(yīng)用領(lǐng)域的成像任務(wù)。

2024-03-29 標(biāo)簽：信號處理光學(xué)成像深度學(xué)習(xí) 1323 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和應(yīng)用范圍

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域...

2024-07-02 標(biāo)簽：圖像識別模型深度學(xué)習(xí) 1311 0

存內(nèi)計算技術(shù)工具鏈——量化篇

本篇文章將重點講述存內(nèi)計算技術(shù)工具鏈之“量化”，我們將從面向存內(nèi)計算芯片的深度學(xué)習(xí)編譯工具鏈、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的量化（包括訓(xùn)練后量化與量化感知訓(xùn)練）、基于存內(nèi)...

2024-05-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1309 0

深度學(xué)習(xí)編譯器和推理引擎的區(qū)別

深度學(xué)習(xí)編譯器和推理引擎在人工智能領(lǐng)域中都扮演著至關(guān)重要的角色，但它們各自的功能、應(yīng)用場景以及優(yōu)化目標(biāo)等方面存在顯著的差異。以下是對兩者區(qū)別的詳細(xì)探討。

2024-07-17 標(biāo)簽：編譯器深度學(xué)習(xí) 1307 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像和醫(yī)學(xué)診斷中的優(yōu)勢

隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）作為一種深度學(xué)習(xí)的代表算法，在圖像處理和...

2024-07-01 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1304 0

如何使用OpenCV通過深度學(xué)習(xí)進(jìn)行年齡識別

對于滿足了最低置信度標(biāo)準(zhǔn)的面部，我們提取它們的ROI坐標(biāo)（第58-63行）。現(xiàn)在，我們在僅包含單個面部的圖像中有了小小收獲。我們在第64-66行根據(jù)此R...

2023-03-17 標(biāo)簽：opencv 深度學(xué)習(xí) 1304 0

基于Python的深度學(xué)習(xí)人臉識別方法

基于Python的深度學(xué)習(xí)人臉識別方法是一個涉及多個技術(shù)領(lǐng)域的復(fù)雜話題，包括計算機視覺、深度學(xué)習(xí)、以及圖像處理等。在這里，我將概述一個基本的流程，包括數(shù)...

2024-07-14 標(biāo)簽：人臉識別 python 深度學(xué)習(xí) 1302 0

智能工業(yè)-產(chǎn)品外觀瑕疵質(zhì)檢

使用人工智能深度學(xué)習(xí)核心技術(shù)手段，結(jié)合2D/3D工業(yè)相機、自動化工裝、機械臂等硬件設(shè)備，提供全套的工業(yè)產(chǎn)品外觀瑕疵檢測解決方案。

2019-07-17 標(biāo)簽：人工智能智能工業(yè)深度學(xué)習(xí) 1290 0

項目案例：基于YOLO的鋁型材表面缺陷識別

方法多采用傳統(tǒng)機器視覺算法，通過圖像形態(tài)學(xué)處理與特征提取進(jìn)行缺陷識別，往往需要根據(jù)不同形態(tài)的缺陷特征，設(shè)計不同的特征提取與識別算法。鋁型材表面缺陷形態(tài)不...

2023-10-08 標(biāo)簽：檢測技術(shù)模型深度學(xué)習(xí) 1289 0

深度學(xué)習(xí)中的圖像分割

深度學(xué)習(xí)可以學(xué)習(xí)視覺輸入的模式，以預(yù)測組成圖像的對象類。用于圖像處理的主要深度學(xué)習(xí)架構(gòu)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，或者是特定的CNN框架，如AlexNet...

2023-05-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 計算機 1288 0

一文梳理缺陷檢測的深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)方法

但由于缺陷多種多樣，傳統(tǒng)的機器視覺算法很難做到對缺陷特征完整的建模和遷移，所以越來越多的學(xué)者和工程人員開始將深度學(xué)習(xí)算法引入到缺陷檢測領(lǐng)域中。

2023-02-13 標(biāo)簽：算法機器視覺深度學(xué)習(xí) 1286 0

基于激光雷達(dá)相機的在線外部標(biāo)定算法

本文提出了一種自動在線激光雷達(dá)相機自標(biāo)定方法CFNet。CFNet是全自動的，不需要特定的校準(zhǔn)場景、校準(zhǔn)目標(biāo)和初始校準(zhǔn)參數(shù)。我們定義一個校準(zhǔn)流來表示初始...

2023-10-10 標(biāo)簽：傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激光雷達(dá) 1279 0

2016年人工智能與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的十大收購

社交媒體和互聯(lián)網(wǎng)公司對圖像和語音的識別技術(shù)非常感興趣，這些可以提高用戶的參與度。而當(dāng)今一流的高科技公司則想制造一個智能私人助理來統(tǒng)一管理它們。無論近期的...

2016-08-26 標(biāo)簽：英特爾人工智能深度學(xué)習(xí) 1277 0

一文了解Intel?Developer Cloud之DL Workbench深度學(xué)習(xí)工作臺

如果您對深度學(xué)習(xí)感興趣，DL Workbench 提供了更為直觀的學(xué)習(xí)平臺：帶您了解什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何工作的，以及如何檢查它們的架構(gòu)。您可以...

2023-05-12 標(biāo)簽：英特爾神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)intel 1273 0

NVIDIA Jetson Orin深度學(xué)習(xí)加速器入門

DLA 是一種特定于應(yīng)用的集成電路，能夠有效地執(zhí)行固定操作，如卷積和池，這在現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中很常見。雖然 DLA 沒有那么多支持的層作為 GPU ...

2022-10-10 標(biāo)簽：解碼器編碼器深度學(xué)習(xí) 1269 0

基于不同數(shù)據(jù)模態(tài)的人類動作識別綜述

RGB 模態(tài)指的是由 RGB 相機捕獲的圖像或序列。而光流則是視頻圖像中同一對象（物體）像素點移動到下一幀的移動量，由于通常是由 RGB 模態(tài)數(shù)據(jù)所進(jìn)一...

2022-10-13 標(biāo)簽：RGB 圖像識別機器學(xué)習(xí) 1262 0

基于深度學(xué)習(xí)的LiDAR SLAM框架（DeepPointMap）

定位準(zhǔn)確性：與六種最新的里程計和SLAM方法進(jìn)行比較，包括KISS-ICP、LeGO-LOAM、SC-LeGO-LOAM、MULLS、CT-ICP和Ge...

2023-12-29 標(biāo)簽：傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SLAM 1251 0

基于深度學(xué)習(xí)的方法在處理3D點云進(jìn)行缺陷分類應(yīng)用

背景部分介紹了3D點云應(yīng)用領(lǐng)域中公開可訪問的數(shù)據(jù)集的重要性，這些數(shù)據(jù)集對于分析和比較各種模型至關(guān)重要。研究人員專門設(shè)計了各種數(shù)據(jù)集，包括用于3D形狀分類...

2024-02-22 標(biāo)簽：機器人缺陷檢測數(shù)據(jù)集 1251 0

可全身位姿估計與追蹤的VR方案

當(dāng)前的混合現(xiàn)實頭戴式顯示器和手持控制器可以追蹤用戶在現(xiàn)實世界中的頭部和手的位置和姿勢，以便用戶在增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實場景中進(jìn)行交互。雖然這足以支持用戶提供...

2022-10-24 標(biāo)簽：vr 深度學(xué)習(xí)混合現(xiàn)實 1246 0

卷積網(wǎng)絡(luò)和全連接網(wǎng)絡(luò)的比較

我們在深度學(xué)習(xí)的過程中，開始對模型進(jìn)行在測試集的精度進(jìn)行預(yù)測時，最開始是全連接網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型的精度預(yù)測，最后發(fā)現(xiàn)測試集的精度預(yù)測值不是很理想，就在想能不能...

2023-03-24 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)MNIST 卷積網(wǎng)絡(luò) 1245 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(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)流程及價值流程中整合客戶及商業(yè)伙伴。
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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(jìn)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(zhǔn)判斷每一輛汽車去向，更有效地管理交通……
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ARM架構(gòu)過去稱作進(jìn)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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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。
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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(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(biāo)虛擬機的狀態(tài)，例如查看目標(biāo)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。
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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(fù)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(hù)、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(fù)責(zé)總線的仲裁以及存儲體切換。
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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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