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標簽 > 深度學習
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工業領域的人工智能(AI)正在迅速嶄露頭角,工業AI可以幫助制造商借助設備監控和預防性維護計劃來最大限度地延長正常運行時間,以及確定損失的產量和缺陷。
基于Anomalib和AI x Board的SIMOTECH在線缺陷檢測系統
Anomalib 是一個深度學習庫,旨在收集最先進的異常檢測算法,以便在公共和私有數據集上進行基準測試。Anomalib 提供了近期文獻中描述的異常檢測...
三維圖形是 GPU 擁有如此大的內存和計算能力的根本原因,它與 深度神經網絡 有一個共同之處:都需要進行大量矩陣運算。
視覺SLAM是一種基于視覺傳感器的 SLAM 系統,與激光傳感器相比,視覺傳感器具有成本低、保留環境語義信息的優點,能夠與深度學習進行大量結合。
人工神經網絡(Artificial Neural Network, ANN)作為深度學習領域的重要分支,自20世紀80年代以來一直是人工智能領域的研究熱...
卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks,簡稱CNNs)是一種深度學習架構,它在圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領域有...
深度學習作為機器學習領域的一個重要分支,近年來在多個領域取得了顯著的成果,特別是在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域。然而,深度學習模型的強大性能往...
回歸預測模型主要是用來預測連續的數值。所以我們將使用 scikit-learn的 make_regression() 函數來生成一些模擬數據,并使用這些...
隨著人工智能技術的飛速發展,人工智能大模型作為一種具有強大數據處理能力和復雜模式識別能力的深度學習模型,已經在多個領域展現了其獨特的優勢和廣闊的應用前景...
人工智能神經網絡芯片是一類專門為深度學習和神經網絡算法設計的處理器。它們具有高性能、低功耗、可擴展等特點,廣泛應用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等領...
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