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卷積神經網絡的卷積到底是什么

卷積神經網絡是一種特殊的神經網絡結構，是自動駕駛汽車、人臉識別系統等計算機視覺應用的基礎，其中基本的矩陣乘法運算被卷積運算取代。

2020-05-05 標簽：cnn 卷積神經網絡 5639 0

史上最輕的納米級無人機出爐僅重27克

還記得《黑鏡》中的殺人蜂嗎？蜜蜂大小、威力巨大。本以為這種微型無人機離我們很遠，而現在出現了納米級無人機，僅重27g，CNN提供自主導航。研究人員將其開...

2019-05-30 標簽：納米無人機 cnn 5518 0

運用多種機器學習方法比較短文本分類處理過程與結果差別

目標從頭開始實踐中文短文本分類，記錄一下實驗流程與遇到的坑運用多種機器學習（深度學習 + 傳統機器學習）方法比較短文本分類處理過程與結果差別工具深...

2020-11-02 標簽：機器學習深度學習 cnn 5298 0

卷積神經網絡檢測臉部關鍵點的教程之兩個重要參數：學習率，學習動量

上個模型令人討厭的地方是光訓練就花了一個小時的時間，等結果并不是一個令人心情愉快的事情。這一部分，我們將討論將兩個技巧結合讓網絡訓練的更快！直覺上的解...

2017-11-16 標簽：深度學習 cnn 4708 0

大語言模型背后的Transformer，與CNN和RNN有何不同

? 電子發燒友網報道（文/李彎彎）近年來，隨著大語言模型的不斷出圈，Transformer這一概念也走進了大眾視野。Transformer是一種非常流行...

2023-12-25 標簽：cnn Transformer rnn 4282 0

深度探析7大類深度CNN創新架構

深度卷積神經網絡（CNN）是一種特殊類型的神經網絡，在各種競賽基準上表現出了當前最優結果。本綜述將最近的 CNN 架構創新分為七個不同的類別，分別基于空...

2019-01-27 標簽：神經網絡 CNN 4268 0

深度學習、CNN越來越火熱，這種熱度能夠持續多久？

第一個轉機出現在1974年，Werbos發現了反向傳播。反向傳播使用了神經網絡操作具有差異性和可投射性的特點，當網絡出錯時，可以將錯誤本身回溯到網絡的各...

2019-05-01 標簽：人工智能深度學習 cnn 4229 0

深度學習初學者了解CNN卷積神經網絡的黃金指南

卷積神經網絡。這聽起來像是一個奇怪的生物學和數學的結合，但是這些網絡已經成為計算機視覺領域最具影響力的創新之一。

2018-03-22 標簽：神經網絡深度學習 CNN 4064 0

講真，AI研究發表和模型開源，真的該制定一個規范了

最終，CNN(或者類似的東西)還是會被其他人發明出來(實際上，有些人可以說差不多已經做到了)。其實，福島邦彥就跟我說，他80年代末的時候正在研究一種用B...

2019-02-24 標簽：AI 深度學習 cnn 4060 0

使用光流 + CNN的方法來預測車輛的速度

導讀使用光流 + CNN的方法來預測車輛的速度，用PyTorch實現，有代碼。代碼：https://github.com/SharifElfouly...

2020-11-27 標簽：機器學習深度學習 cnn 3975 0

傳奇工程師卡馬克入坑 AI：徒手一周實現反向傳播和 CNN

約翰 · 卡馬克他在幾乎沒有接觸過神經網絡的情況下，僅用了一周時間，在幾乎是最基礎且受限的編程環境下，從零開始徒手擼碼，實現了反向傳播和 CNN。

2018-03-13 標簽：AI CNN 3609 0

在ZYNQ上怎么加速CNN

ZYNQ系列是Xilinx推出的高端嵌入式SoC，其在片上集成了ARM處理器和FPGA。ZYNQ與傳統的嵌入式CPU相比，具有強大的并行處理能力。開發人...

2019-10-27 標簽：zynq cnn 3540 0

使用TensorFlow 2識別驗證碼過程中踩過的坑

loss 一直沒有變化，accuracy 也很低，不知道出現了什么原因，困擾一兩個星期，都想要放棄了，太難了。但是我不死心，非要把它搞出來，4 位識別不...

2020-10-22 標簽：cnn tensorflow 驗證碼 3448 0

卷積神經網絡訓練過程中的SGD的并行化設計

前段時間一直在關注 CNN 的實現，查看了 caffe 的代碼以及 convnet2 的代碼。目前對單機多卡的內容比較感興趣，因此特別關注 convne...

2017-11-16 標簽：cnn 3384 0

2018版的“針對編程者的深度學習課程大致介紹

在這節課中，我們關注的重點從單一物體轉向了多個物體檢測。結果表明這種改變讓問題的難度增加。事實上，大多學生覺得這是整個課程中最具挑戰性的部分。并不是因為...

2018-07-02 標簽：圖像分割深度學習 CNN 3363 0

迅速了解目標檢測的基本方法并嘗試理解每個模型的技術細節

本文將討論目標檢測的基本方法（窮盡搜索、R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN），并嘗試理解每個模型的技術細節。為了讓經驗水平各不相...

2021-08-26 標簽：嵌入式系統分類器 cnn 3120 0

卷積神經網絡概述卷積神經網絡的特點 cnn卷積神經網絡的優點

卷積神經網絡概述卷積神經網絡的特點 cnn卷積神經網絡的優點? 卷積神經網絡（Convolutional neural network，CNN）是一種...

2023-08-21 標簽：神經網絡 cnn 自然語言處理 3072 0

圖卷積神經網絡入門詳解

深度學習一直都是被幾大經典模型給統治著，如CNN、RNN等等，它們無論再CV還是NLP領域都取得了優異的效果，那這個GCN是怎么跑出來的？是因為我們發現...

2020-04-17 標簽：圖像識別深度學習 cnn 3048 0

一種可以編碼局部信息的結構T2T module，并證明了T2T的有效性

證明了通過精心設計的Transformer-based的網絡(T2T module and efficient backbone)，是可以打敗CNN-b...

2021-03-11 標簽：可視化深度學習 cnn 2889 0

如何用上下文注意力來進行深度圖像修復

今天，我們將深入探討深度圖像修復的一個突破，上下文注意力。通過使用上下文注意力，我們可以有效地從遙遠的空間位置借用信息來重建局部缺失的像素。這個想法實際...

2021-04-07 標簽：cnn 深度圖像 2861 0

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IoT是Internet of Things的縮寫，字面翻譯是“物體組成的因特網”，準確的翻譯應該為“物聯網”。物聯網（Internet of Things）又稱傳感網，簡要講就是互聯網從人向物的延伸。
海思

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STM32F103C8T6是一款集成電路，芯體尺寸為32位，程序存儲器容量是64KB，需要電壓2V~3.6V，工作溫度為-40°C ~ 85°C。
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數字隔離技術常用于工業網絡環境的現場總線、軍用電子系統和航空航天電子設備中，尤其是一些應用環境比較惡劣的場合。數字隔離電路主要用于數字信號和開關量信號的傳輸。另一個重要原因是保護器件（或人）免受高電壓的危害。本文詳細介紹了數字隔離器工作原理及特點，選型及應用，各類數字隔離器件性能比較等內容。
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硬件工程師Hardware Engineer職位要求熟悉計算機市場行情；制定計算機組裝計劃；能夠選購組裝需要的硬件設備，并能合理配置、安裝計算機和外圍設備；安裝和配置計算機軟件系統；保養硬件和外圍設備；清晰描述出現的計算機軟硬件故障。
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Wi-Fi模塊又名串口Wi-Fi模塊，屬于物聯網傳輸層，功能是將串口或TTL電平轉為符合Wi-Fi無線網絡通信標準的嵌入式模塊，內置無線網絡協議IEEE802.11b.g.n協議棧以及TCP/IP協議棧。傳統的硬件設備嵌入Wi-Fi模塊可以直接利用Wi-Fi聯入互聯網，是實現無線智能家居、M2M等物聯網應用的重要組成部分。
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光模塊(optical module)由光電子器件、功能電路和光接口等組成，光電子器件包括發射和接收兩部分。簡單的說，光模塊的作用就是光電轉換，發送端把電信號轉換成光信號，通過光纖傳送后，接收端再把光信號轉換成電信號。
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　　SDK一般指軟件開發工具包，軟件開發工具包一般都是一些軟件工程師為特定的軟件包、軟件框架、硬件平臺、操作系統等建立應用軟件時的開發工具的集合。軟件開發工具廣義上指輔助開發某一類軟件的相關文檔、范例和工具的集合。
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OBD是英文On-Board Diagnostic的縮寫，中文翻譯為“車載診斷系統”。這個系統隨時監控發動機的運行狀況和尾氣后處理系統的工作狀態，一旦發現有可能引起排放超標的情況，會馬上發出警示。

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