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深度學習技術

如何實現快速精準定位引導和計數識別

隨著機器視覺技術的快速發展，傳統很多需要人工來手動操作的工作，漸漸地被機器所替代。傳統方法做目標識別大多都是靠人工實現，從形狀、顏色、長度、寬度、長寬...

2022-10-09 標簽：機器視覺深度學習 1104 0

安全多方計算技術解析

在討論安全多方計算(下文使用 MPC) 之前，我們先討論安全多方計算的設定，在MPC 的所有參與者中，某些參與者可能會被一個敵手 (攻擊者) 控制，在敵...

2023-12-06 標簽：函數機器學習深度學習 1101 0

NVIDIA Merlin分布式嵌入使快速、TB級推薦培訓變得簡單

嵌入在深度學習推薦模型中起著關鍵作用。它們用于將數據中的編碼分類輸入映射到可由數學層或多層感知器（ MLP ）處理的數值。

2022-10-11 標簽：NVIDIA gpu 深度學習 1095 0

基于深度學習的可解釋特征準確預測混凝土抗壓強度

基于深度學習的可解釋特征準確預測混凝土抗壓強度 Accurate prediction of concrete compressive strength...

2022-09-06 標簽：深度學習 cnn 1092 0

深度學習與圖神經網絡學習分享：CNN經典網絡之-ResNet

深度學習與圖神經網絡學習分享：CNN 經典網絡之-ResNet resnet 又叫深度殘差網絡圖像識別準確率很高，主要作者是國人哦深度網絡的退化問題...

2022-10-12 標簽：神經網絡深度學習 cnn 1091 0

計算機視覺領域的十大核心技術算法

圖像分割算法是計算機視覺領域的基礎算法之一，它的主要任務是將圖像分割成不同的區域或對象。常見的圖像分割算法包括基于閾值的分割、基于區域的分割、基于邊緣的...

2024-02-25 標簽：圖像處理人臉識別目標檢測 1091 0

北大&華為提出：多模態基礎大模型的高效微調

深度學習的大模型時代已經來臨,越來越多的大規模預訓練模型在文本、視覺和多模態領域展示出杰出的生成和推理能力。然而大模型巨大的參數量有兩個明顯缺點

2023-11-08 標簽：框架深度學習大模型 1087 0

深度學習軟件的工作原理康耐視深度學習的優勢

康耐視深度學習技術能夠解決企業領域眾多棘手的檢測應用，這些檢測任務直到現在都只能依靠龐大的人工檢測團隊來完成。

2022-10-08 標簽：康耐視深度學習 1083 0

深度學習中的時間序列分類方法

時間序列分類（Time Series Classification, TSC）是機器學習和深度學習領域的重要任務之一，廣泛應用于人體活動識別、系統監測、...

2024-07-09 標簽：機器學習深度學習 1079 0

MathWorks推出R2020a版本為工程師和科學家擴展深度學習方面的AI功能

GPU Coder 現在提供了一組更廣泛的網絡，以便在云和邊緣設備上實現 AI 系統，這些網絡包括 Darknet-19、Darknet-53、Ince...

2020-05-06 標簽：matlab MathWorks AI 1079 0

知存科技WTM2101語音芯片的具備四個優勢

WTM2101在運行這類高算力AI算法時，可將功耗降低到微安級別，讓僅有數十毫安電池的可穿戴設備同樣能夠擁有語音喚醒和識別能力。

2023-04-23 標簽：AI 可穿戴設備智能穿戴 1076 0

人工智能、機器學習、深度學習、神經網絡之間有何區別

人工智能是機器做出決策的能力，就像人類做決定一樣。機器可以對反復出現的情況進行處理，并選擇以不同的方式進行處理，即使從表面上看，每次的情況似乎都是相同的。

2023-08-01 標簽：神經網絡 AI 機器學習 1076 0

基于用于自然語言生成的“語境調優”技術

自然語言生成（又稱為文本生成）旨在基于輸入數據用人類語言生成合理且可讀的文本。隨著預訓練語言模型的發展，GPT-3，BART等模型逐漸成為了生成任務的主...

2022-10-14 標簽：數據模型深度學習 1073 0

深度學習模型中的過擬合與正則化

在深度學習的廣闊領域中，模型訓練的核心目標之一是實現對未知數據的準確預測。然而，在實際應用中，我們經常會遇到一個問題——過擬合（Overfitting）...

2024-07-09 標簽：模型深度學習 1072 0

圖像分割與語義分割中的CNN模型綜述

圖像分割與語義分割是計算機視覺領域的重要任務，旨在將圖像劃分為多個具有特定語義含義的區域或對象。卷積神經網絡（CNN）作為深度學習的一種核心模型，在圖像...

2024-07-09 標簽：圖像分割深度學習 cnn 1069 0

市場常見的自動駕駛算法對比

如果只用相機也就是純視覺，地平線的Sparse4D包攬第一名和第二名。曠視的FAR3D是第三名，商湯和香港大學、哈爾濱工業大學等聯合的HOP第四名，豐田...

2023-10-26 標簽：算法激光雷達自動駕駛 1068 0

詳解神經網絡中反向傳播和梯度下降

摘要：反向傳播指的是計算神經網絡參數梯度的方法。

2023-03-14 標簽：神經網絡參數函數 1059 0

CVPR2023 I BUFFER：點云配準中卓越精度、高效性和泛化性的完美平衡

總體而言，現有基于對應關系方法的局限性在于兩個方面。首先，目前還沒有統一、高效、通用的特征學習框架。許多 patch-wise 方法通常采用復雜的網絡和...

2023-10-16 標簽：算法深度學習點云 1058 0

基于graph-relational domains的自適應問題

現有深度學習模型都不具有普適性，即在某個數據集上訓練的結果只能在某個領域中有效，而很難遷移到其他的場景中，因此出現了遷移學習這一領域。

2022-10-28 標簽：數據模型深度學習 1058 0

人工智能新聞：2017年11月

In this episode you'll get an inside look at building a large-scale image-fe...

2018-10-31 標簽：intel ai 深度學習 1057 0

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工業4.0是由德國政府《德國2020高技術戰略》中所提出的十大未來項目之一。該項目由德國聯邦教育局及研究部和聯邦經濟技術部聯合資助，投資預計達2億歐元。旨在提升制造業的智能化水平，建立具有適應性、資源效率及基因工程學的智慧工廠，在商業流程及價值流程中整合客戶及商業伙伴。
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Nvidia 是全球圖形技術和數字媒體處理器行業領導廠商，NVIDIA的總部設在美國加利福尼亞州的圣克拉拉市，在20多個國家和地區擁有約5700名員工。公司在可編程圖形處理器方面擁有先進的專業技術，在并行處理方面實現了諸多突破。公司創立于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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OpenCL是一個為異構平臺編寫程序的框架，此異構平臺可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。OpenCL由一門用于編寫kernels （在OpenCL設備上運行的函數）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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麒麟960（kirin 960）是海思半導體有限公司推出的新一代移動設備芯片，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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