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標簽 > 深度學習
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企業(yè)人工智能應用發(fā)展的總體現(xiàn)狀和趨勢
從AI應用于生產(chǎn)的實際案例出發(fā),梳理業(yè)界發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問題,剖析AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨的迫切挑戰(zhàn),據(jù)此探討成因及應對策略,以期為我國AI產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展提供基礎參考。
2023-02-22 標簽:云計算物聯(lián)網(wǎng)人工智能 988 0
摘要:針對在氣液兩相流中難以進行穩(wěn)態(tài)分析,無法對氣泡末速度進行精準預測的問題,提出一種基于深度學習的氣泡末速度預測方法。首先,搭建了一套高速相機采集系統(tǒng)...
在本系列的前一篇文章《真刀真槍模塊化(2)——圖解Service模型》中,我們介紹了一種模塊化封裝的模型——Service模型。該模型的設計理念實...
2020-12-14 標簽:深度學習 981 0
為了保持簡單,并且利用當今機器的數(shù)學和計算能力,可以將神經(jīng)網(wǎng)絡設計為一組層,每層包含節(jié)點(大腦神經(jīng)元的人工對應物),其中層中的每個節(jié)點連接到下一層中的節(jié)點。
2022-08-03 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 979 0
有了深度學習,可以根據(jù)3-D的ground truth來訓練NN模型,得到3D大小和姿態(tài)估計,距離是基于平行線原理(single view metrol...
大家可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn),從 I 到 O 的轉換需要大量計算。這還只是一部分,tarnsformers 中的自注意力步驟需要消耗更多算力。
2023-06-09 標簽:AI數(shù)據(jù)結構深度學習 972 0
AI機器視覺系統(tǒng)的核心是深度學習算法。通過大量樣本數(shù)據(jù)的訓練,系統(tǒng)能夠學習并識別鋰電池外殼各種缺陷的特征。
2024-01-18 標簽:鋰電池AI視覺系統(tǒng) 972 0
人工智能(Artificial Intelligence, AI)作為21世紀最具影響力的技術之一,正以前所未有的速度改變著我們的生活、工作乃至整個社會...
2024-07-04 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能深度學習 971 0
隨著人工智能技術的飛速發(fā)展,深度學習和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Network, CNN)作為其中的重要分支,已經(jīng)在多個領...
2024-07-02 標簽:人工智能深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 970 0
深度學習經(jīng)典入門Demo實戰(zhàn)案例分享
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN):用于序列數(shù)據(jù)建模和自然語言處理任務的常用模型,傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡的結構比較簡單,通常為:輸入層 – 隱藏層 – 輸出層。
2024-04-27 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習自然語言處理 967 0
深度相機正在成為一種基石模式,具有直接或間接依賴于測量深度的多種應用,包括個人設備、機器人和自動駕駛汽車。
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(Recurrent Neural Network,簡稱RNN)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(Recursive Neural Network,簡稱RvN...
2024-07-04 標簽:數(shù)據(jù)深度學習循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡 962 0
CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡)是一種深度學習模型,廣泛應用于圖像識別、自然語言處理等領域。以下是一些常用的CNN模型: LeNet-5:LeNet-5是最早的卷...
構建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(MLP, Multi-Layer Perceptron)模型是一個在機器學習和深度學習領域廣泛使用的技術,尤其在處理分類和回歸問題時。...
2024-07-19 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習深度學習 953 0
需要掌握什么技術,學好C++很重要,起碼能看懂各種關于部署精巧設計的框架(再列一遍:Caffe、libtorch、ncnn、mnn、tvm、openvi...
這款芯片能夠以數(shù)百毫秒(ms)的速度在大腦和義肢之間傳送訊號。雖然比人類的神經(jīng)傳導速度更慢,但較當今的義肢所要求的秒數(shù)更快。
2017-06-12 標簽:物聯(lián)網(wǎng)人工智能深度學習 950 0
使用深度學習實現(xiàn)海上雷達數(shù)據(jù)質(zhì)量控制自動化
對海上船只來說,精確測量海浪、水流和對水航速非常利于執(zhí)行各種任務,包括優(yōu)化燃油以及在受限海域內(nèi)航行。例如,即使對水航速測量失之毫厘,船舶性能計算結果也可...
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