為期四年的努力。Orin系統(tǒng)級芯片集成了NVIDIA新一代GPU架構(gòu)和Arm Hercules CPU內(nèi)核以及全新深度學(xué)習(xí)和計算機視覺加速器，每秒可運行200萬億次計算，幾乎是NVIDIA上一代

深度學(xué)習(xí)這幾年特別火，就像5年前的大數(shù)據(jù)一樣，不過深度學(xué)習(xí)其主要還是屬于機器學(xué)習(xí)的范疇領(lǐng)域內(nèi)，所以這篇文章里面我們來嘮一嘮機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法流程區(qū)別。

`　　深度學(xué)習(xí)不但使得機器學(xué)習(xí)能夠?qū)崿F(xiàn)眾多的應(yīng)用，而且拓展了人工智能的領(lǐng)域范圍，并使得機器輔助功能都變?yōu)榭赡?。其?yīng)用領(lǐng)域正在加速滲透到很多領(lǐng)域，也催生了深度學(xué)習(xí)與其它應(yīng)用技術(shù)的加速融合，為提升一線

首發(fā)極術(shù)社區(qū)如對Arm相關(guān)技術(shù)感興趣，歡迎私信 aijishu20加入技術(shù)微信群。分享內(nèi)容NVIDIA Jetson是嵌入式計算平臺，具有低功耗、高性能和小體積等特點，可加速各行業(yè)的AI應(yīng)用落地

NVIDIA企業(yè)級產(chǎn)品的驗證，測試2.輔助NVIDIA測試框架的設(shè)計，實現(xiàn)3.精通Linux系統(tǒng)及相關(guān)指令4.熟悉python，能用python寫自動化測試腳本5.英文熟悉深度學(xué)習(xí)軟件測試工程師(C/C++

在此附上NVIDIA深度學(xué)習(xí)亞太區(qū)相關(guān)職位的招聘信息,有意向或想查看詳細工作說明的朋友歡迎發(fā)送英文簡歷或來信至 allelin@nvidia.com Wechat ：hrallenlin 目前熱招

目前NVIDIA在中國熱招解決方案架構(gòu)師, 該崗位致力于協(xié)同客戶經(jīng)理將NVIDIA最新的深度學(xué)習(xí)/高性能計算解決方案與技術(shù)帶給我們的客戶, 幫助客戶通過實施NVIDIA技術(shù)解決方案來提升整體效率

一：深度學(xué)習(xí)DeepLearning實戰(zhàn)時間地點：1 月 15日— 1 月18 日二：深度強化學(xué)習(xí)核心技術(shù)實戰(zhàn)時間地點： 1 月 27 日— 1 月30 日(第一天報到 授課三天；提前環(huán)境部署 電腦

深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示?；逎y懂的概念，略微有些難以

汽車安全系統(tǒng)的發(fā)展進步中發(fā)揮重要的作用。而這些系統(tǒng)遠不止僅供典型消費者群體掌握和使用。深度學(xué)習(xí)這一概念在幾十年前就已提出，但如今它與特定的應(yīng)用程序、技術(shù)以及通用計算平臺上的可用性能更密切相關(guān)。深度學(xué)習(xí)

安全系統(tǒng)的發(fā)展進步中發(fā)揮重要的作用。而這些系統(tǒng)遠不止僅供典型消費者群體掌握和使用。深度學(xué)習(xí)這一概念在幾十年前就已提出，但如今它與特定的應(yīng)用程序、技術(shù)以及通用計算平臺上的可用性能更密切相關(guān)。深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)在預(yù)測和健康管理中的應(yīng)用綜述摘要深度學(xué)習(xí)對預(yù)測和健康管理（PHM）引起了濃厚的興趣，因為它具有強大的表示能力，自動化的功能學(xué)習(xí)能力以及解決復(fù)雜問題的一流性能。本文調(diào)查了使用深度學(xué)習(xí)在PHM

深度學(xué)習(xí)常用模型有哪些？深度學(xué)習(xí)常用軟件工具及平臺有哪些？深度學(xué)習(xí)存在哪些問題？

創(chuàng)客們的最酷“玩具”　　智能無人機、自主機器人、智能攝像機、自動駕駛……今年最令硬件創(chuàng)客們著迷的詞匯，想必就是這些一線“網(wǎng)紅”了。而這些網(wǎng)紅的背后，幾乎都和計算機視覺與深度學(xué)習(xí)密切相關(guān)。　　深度學(xué)習(xí)

CPU優(yōu)化深度學(xué)習(xí)框架和函數(shù)庫機器學(xué)***器

具有深度學(xué)習(xí)模型的嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序帶來了巨大的好處。深度學(xué)習(xí)嵌入式系統(tǒng)已經(jīng)改變了各個行業(yè)的企業(yè)和組織。深度學(xué)習(xí)模型可以幫助實現(xiàn)工業(yè)流程自動化，進行實時分析以做出決策，甚至可以預(yù)測預(yù)警。這些AI

深度學(xué)習(xí)如何改進（一）

深度學(xué)習(xí)進程

一：深度學(xué)習(xí)DeepLearning實戰(zhàn)時間地點：1 月 15日— 1 月18 日二：深度強化學(xué)習(xí)核心技術(shù)實戰(zhàn)時間地點： 1 月 27 日— 1 月30 日(第一天報到 授課三天；提前環(huán)境部署 電腦

GPU 云鏡像和運行NGC 容器，來使用阿里云上的NVIDIA GPU計算平臺。NGC容器可以接入NVIDIA 優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)軟件，HPC應(yīng)用，NVIDIA HPC 可視化工具和合作伙伴的應(yīng)用。.阿里云

現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA) 解決了 GPU 在運行深度學(xué)習(xí)模型時面臨的許多問題 在過去的十年里，人工智能的再一次興起使顯卡行業(yè)受益匪淺。英偉達 (Nvidia) 和 AMD 等公司的股價也大幅

://www.sohu.com/a/204207587_99960938而我現(xiàn)在要考慮的是跨平臺、跨系統(tǒng)性能強，并支持Nanopi2的深度學(xué)習(xí)算法庫。近兩年TensorFlow開源后，對于初學(xué)深度學(xué)習(xí)

，這比較類似于人腦的運行方式，獲得更多數(shù)據(jù)后，準(zhǔn)確度也會越來越高。TIDL（TI Deep LearningLibrary） 是TI平臺基于深度學(xué)習(xí)算法的軟件生態(tài)系統(tǒng)，可以將一些常見的深度學(xué)習(xí)算法模型

算法。其編程特點是上手快，開發(fā)效率高，兼容性強，能快速調(diào)用c++，c#等平臺的dll類庫。如何將labview與深度學(xué)習(xí)結(jié)合起來，來解決視覺行業(yè)越來越復(fù)雜的應(yīng)用場景所遇到的困難。下面以開關(guān)面板為例講解

深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的第一個困難是技術(shù)難度高。企業(yè)要進行深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練，有很高的技術(shù)門檻。比如要自己搭建深度學(xué)習(xí)平臺，要有懂得編程的技術(shù)人員，還要有海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)等等。而華為云深度學(xué)習(xí)服務(wù)，可以提供深度

``1 官方自帶鏡像試用1.1 深度學(xué)習(xí)之圖像分類由于之前的誤操作，SD數(shù)據(jù)被rm掉，后面工作人員重新發(fā)了一份鏡像，前期由于燒寫鏡像方法的錯誤導(dǎo)致鏡像一直燒寫不成功，后面更換燒寫軟件為

最主流的GPGPU編寫平臺，各個主要的深度學(xué)習(xí)工具均用其來進行GPU加速。最近，開放型并行程序設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)OpenCL作為異構(gòu)硬件編程的替代性工具備受關(guān)注，而對這些工具的熱情也在高漲。雖然在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)

深度學(xué)習(xí)是什么意思

什么是深度學(xué)習(xí)為了解釋深度學(xué)習(xí)，有必要了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦的神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算模型。作為具體示例，讓我們考慮一個輸入圖像并識別圖像中對象類別的示例。這個例子對應(yīng)機器學(xué)習(xí)中的分類

產(chǎn)品概述：Tir-TK1V200是基于NVIDIA CD575M開發(fā)的一款A(yù)I深度學(xué)習(xí)模塊。其NVIDIA處理器帶有4+1的ARM Cortex-A15處理器、Kepler GPU和192個CUDA

安裝的話，安裝時記得在組件里面選上“VC++ 2015 運行庫”。安裝好VC++ 2015后，安裝CUDA8.0安裝好CUDA8.0以后，還要安裝一個cuDNN，cuDNN是NVIDIA的深度學(xué)習(xí)SDK

怎樣從傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法過渡到深度學(xué)習(xí)？

請問一下什么是深度學(xué)習(xí)？

NVIDIA（英偉達）21 日宣布推出 Pascal 架構(gòu)深度學(xué)習(xí)平臺的最新生力軍 NVIDIA Tesla P4 及 P40 GPU 加速器與全新軟件，在效能及速度提供大幅度的提升以加速人工智能服務(wù)的推論生產(chǎn)作業(yè)負(fù)載。

深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)最主要的區(qū)別在于隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加其性能也不斷增長。當(dāng)數(shù)據(jù)很少時，深度學(xué)習(xí)算法的性能并不好。這是因為深度學(xué)習(xí)算法需要大量的數(shù)據(jù)來完美地理解它。另一方面，在這種情況下，傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法使用制定的規(guī)則，性能會比較好。

英特爾最近公布了一組數(shù)據(jù)，對比了Mobileye? EyeQ5?和NVIDIA’s Xavier*深度學(xué)習(xí)效能，結(jié)果顯示，Mobileye 的系統(tǒng)芯片能夠提供更卓越的深度學(xué)習(xí)效能。英特爾表示

NVIDIA創(chuàng)始人黃仁勛表示TITAN V GPU擁有210億個晶體管，基于Volta 架構(gòu)設(shè)計，110 TFLOP 的深度學(xué)習(xí)運算能力是上一代的9 倍，可以說是全球最強的PC級GPU。

中科視拓董事長山世光研究員，在2017鈦媒體T-EDGE年度國際盛典上，談深度學(xué)習(xí)生產(chǎn)線、以及中科視拓通用深度學(xué)習(xí)算法平臺SeeTaaS。

幾乎所有深度學(xué)習(xí)的研究者都在使用GPU，但是對比深度學(xué)習(xí)硬鑒方案，ASIC、FPGA、GPU三種究竟哪款更被看好？主要是認(rèn)清對深度學(xué)習(xí)硬件平臺的要求。

淺談深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)，主要可分為訓(xùn)練(Training)與推論(Inference)兩個階段。簡單來說，就是訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)，以及讓機器展現(xiàn)學(xué)習(xí)成果。再進一步談深度學(xué)習(xí)的運算架構(gòu)，NVIDIA解決方案架構(gòu)經(jīng)理康勝閔簡單統(tǒng)整，定義出幾個步驟。

NVIDIA服務(wù)交付合作伙伴計劃（NVIDIA Service Delivery Partner）。目前，NVIDIA圖形處理器（GPU）廣泛應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)、人工智能（AI）、加速分析應(yīng)用等技術(shù)。作為

本文將主要介紹深度學(xué)習(xí)模型在美團平臺推薦排序場景下的應(yīng)用和探索。

本文將主要介紹深度學(xué)習(xí)模型在美團平臺推薦排序場景下的應(yīng)用和探索。

通過采用NVIDIA Metropolis端到云視頻平臺，Verizon公司打造了一套深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，以構(gòu)建更安全、更智能、更綠色的城市。

近年來，深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)中比較火的一種方法出現(xiàn)在我們面前，但是和非深度學(xué)習(xí)的機器學(xué)習(xí)相比（我將深度學(xué)習(xí)歸于機器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域內(nèi)），還存在著幾點很大的不同，具體來說，有以下幾點.

與NIPS展示的研究類似，多模態(tài)圖像轉(zhuǎn)換依賴于無監(jiān)督式學(xué)習(xí)和生成式對抗網(wǎng)絡(luò) (GAN) 這兩項深度學(xué)習(xí)技術(shù)，賦予設(shè)備更多“想象力”，例如“想象”一條陽光普照的街道在暴風(fēng)雨或冬季時的景象。

Tensor Core所運行的張量應(yīng)位于存儲器的channel-interleaved型數(shù)據(jù)布局（數(shù)量-高度-寬度-通道數(shù)，通常稱為NHWC），以實現(xiàn)最佳性能。訓(xùn)練框架預(yù)期的內(nèi)存布局是通道主序的數(shù)據(jù)布局（數(shù)量-通道數(shù)-寬度-高度，通常稱為NCHW）。因此，cuDNN庫執(zhí)行NCHW和NHWC之間的張量轉(zhuǎn)置操作，如圖3所示。如前所述，由于如今卷積本身如此之快，因此這些轉(zhuǎn)置顯然會占運行時間的一部分。

Simplelink? MCU平臺介紹以及Simplelink?? Academy深度學(xué)習(xí)

本深度學(xué)習(xí)是什么？了解深度學(xué)習(xí)難嗎?讓你快速了解深度學(xué)習(xí)的視頻講解本文檔視頻讓你4分鐘快速了解深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)的概念源于人工智能的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。

除了深度學(xué)習(xí)和通用計算之外，Titan品牌的這次迭代還涉及到其他一些因素。 NVIDIA其實已經(jīng)不太需要通過Titan系列為自己樹立形象，最初的GTX Titan已經(jīng)通過NVIDIA K20Xs

深度學(xué)習(xí)到底有多熱，這里我就不再強調(diào)了，也因此有很多人關(guān)心這樣的幾個問題，“適不適合轉(zhuǎn)行深度學(xué)習(xí)（機器學(xué)習(xí)）”，“怎么樣轉(zhuǎn)行深度學(xué)習(xí)（機器學(xué)習(xí)）”，“轉(zhuǎn)行深度學(xué)習(xí)需要哪些入門材料？”等等。

對于設(shè)計和集成智能視頻分析（IVA）端應(yīng)用程序（如停車管理、安全基礎(chǔ)設(shè)施、零售分析、物流管理和訪問控制等）的開發(fā)人員，NVIDIA 的遷移學(xué)習(xí)工具包提供了端到端的深度學(xué)習(xí)工作流，可以加速深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練

微軟發(fā)布了 Project Brainwave，一個基于 FPGA 的低延遲深度學(xué)習(xí)云平臺。微軟官方測評顯示，當(dāng)使用英特爾的 Stratix 10 FPGA，Brainwave 不需要任何

微軟團隊推出了一個新的深度學(xué)習(xí)加速平臺，其代號為腦波計劃（Project Brainwave），機器之心將簡要介紹該計劃。

開源開放了自主研發(fā)的深度學(xué)習(xí)平臺飛槳，期待與軟硬件領(lǐng)域各界一道，更好地把深度學(xué)習(xí)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化、自動化和模塊化，促進產(chǎn)業(yè)智能化。

深度學(xué)習(xí)平臺在AI時代下一定要對接芯片，要做軟硬一體的優(yōu)化，一定程度上相當(dāng)于芯片里面的指令集。

基于多精度支持，NVIDIA T4擁有可加速深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理、機器學(xué)習(xí)以及數(shù)據(jù)科學(xué)工作負(fù)載的 Tensor Core，以及豐富的平臺堆棧，包括用于深度學(xué)習(xí)的cuDNN、用于數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)

AI（人工智能）是當(dāng)今科技圈的熱門話題，深度學(xué)習(xí)則是AI訓(xùn)練的重要手段之一。如何學(xué)習(xí)要靠硬件和算法支撐，這方面，Intel力挺CPU，NVIDIA則力挺GPU。

AI（人工智能）是當(dāng)今科技圈的熱門話題，深度學(xué)習(xí)則是AI訓(xùn)練的重要手段之一。如何學(xué)習(xí)要靠硬件和算法支撐，這方面，Intel力挺CPU，NVIDIA則力挺GPU。

百度飛槳是自主研發(fā)、開源開放、功能最完備的產(chǎn)業(yè)級深度學(xué)習(xí)平臺，集深度學(xué)習(xí)核心框架、基礎(chǔ)模型庫、端到端開發(fā)套件、工具組件和服務(wù)平臺于一體，包含完整的開發(fā)、訓(xùn)練、推理的端到端深度學(xué)習(xí)AI模型開發(fā)工具鏈。

AMD RX 6800系列解禁上市之時，NVIDIA也趕著湊個熱鬧，公布了一條“大新聞”——又有4款游戲新增支持NVIDIA DLSS深度學(xué)習(xí)超采樣抗鋸齒技術(shù)，光追性能繼續(xù)邁進。

本文檔的主要內(nèi)容詳細介紹的是MXNet深度學(xué)習(xí)計算平臺中文學(xué)習(xí)筆記免費下載。

深度學(xué)習(xí)算法現(xiàn)在是圖像處理軟件庫的組成部分。在他們的幫助下，可以學(xué)習(xí)和訓(xùn)練復(fù)雜的功能;但他們的應(yīng)用也不是萬能的。 “機器學(xué)習(xí)”和“深度學(xué)習(xí)”有什么區(qū)別？ 在機器視覺和深度學(xué)習(xí)中，人類視覺的力量和對視

深度學(xué)習(xí)是推動當(dāng)前人工智能大趨勢的關(guān)鍵技術(shù)。在 MATLAB 中可以實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、訓(xùn)練和部署全流程開發(fā)和應(yīng)用。聯(lián)合高性能 NVIDIA GPU 加快深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推斷。

GTC2022大會亮點：RAPIDS是NVIDIA備受歡迎的NVIDIA SDK之一，僅次于用于深度學(xué)習(xí)的cuDNN。

? 本文將帶您了解深度學(xué)習(xí)的工作原理與相關(guān)案例。 什么是深度學(xué)習(xí)？ 深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個子集，與眾不同之處在于，DL 算法可以自動從圖像、視頻或文本等數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)表征，無需引入人類領(lǐng)域的知識。深度

現(xiàn)在，您和開發(fā)人員社區(qū)的其他成員都可以使用這些成果，主要是以開源軟件的形式。此外， TensorRT 和 Triton 推理服務(wù)器可從?NVIDIA NGC?免費獲得，以及預(yù)訓(xùn)練模型、深度學(xué)習(xí)框架

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN) 是實現(xiàn)強大的計算機視覺和人工智能應(yīng)用程序的強大方法。今天發(fā)布的NVIDIA Jetpack 2.3使用 NVIDIA TensorRT （以前稱為 GPU 推理引擎或 GIE）將嵌入式應(yīng)用程序中 DNN 的運行時性能提高了兩倍以上。

　　隨著人們對深度學(xué)習(xí)（ deep learning ， DL ）興趣的日益濃厚，越來越多的用戶在生產(chǎn)環(huán)境中使用 DL 。由于 DL 需要強大的計算能力，開發(fā)人員正在利用 gpu 來完成他們的訓(xùn)練和推理工作。

了與飛槳平臺的共研共創(chuàng)合作，包含：基于 NVIDIA GPU 定制優(yōu)化的飛槳容器、飛槳深度學(xué)習(xí)模型示例、深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)中心 - 飛槳共建課程，此三大重磅舉措能讓飛槳用戶在 NVIDIA 平臺上，擁有絕佳用戶體驗與極致性能。

為了推動改善氣候行動，創(chuàng)造健康的全球環(huán)境，NVIDIA 正與聯(lián)合國衛(wèi)星中心（UNOSAT）合作，發(fā)揮深度學(xué)習(xí)和 AI 的力量。

隨著 AI 在醫(yī)療健康和生命科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的不斷增加，GPU 算力的需求迅猛增長?；鹕揭鏅C器學(xué)習(xí)平臺在 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 的硬件基礎(chǔ)架構(gòu)之上，基于 NVIDIA Clara 平臺構(gòu)建面向醫(yī)療健康和生命科學(xué)的行業(yè)方案。通過公有云、專業(yè)工具的結(jié)合，為企業(yè)提升開發(fā)效率。

　　部署到嵌入式 GPU 也很受歡迎，因為它可以在部署的環(huán)境中提供快速的推理速度。GPU Coder 支持從 MATLAB 中的深度學(xué)習(xí)模型生成代碼，該模型利用來自 Intel、NVIDIA

NVIDIA Modulus 是一個物理機器學(xué)習(xí)平臺，它將物理的力量與數(shù)據(jù)相結(jié)合，構(gòu)建高保真、參數(shù)化的人工智能代理模型，作為數(shù)字孿生模型，以接近實時的延遲進行模擬。

NVIDIA 開發(fā)者工具是一個面向桌面和移動設(shè)備的應(yīng)用集合，支持開發(fā)者利用 NVIDIA 最新的視覺計算硬件來構(gòu)建、調(diào)試、分析和開發(fā)先進軟件。

PaddleOCR 發(fā)版 v2.6，帶來全新升級的 PP-StructureV2 智能文檔分析系統(tǒng)，實現(xiàn)一鍵 PDF 轉(zhuǎn) Word。歡迎廣大開發(fā)者使用 NVIDIA 與飛槳共同深度適配的 NGC 飛槳容器在 NVIDIA GPU 上體驗！

及應(yīng)用國家工程研究中心技術(shù)委員會副主任、中國工程院丁文華院士受邀致辭，百度首席技術(shù)官、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程研究中心主任王海峰發(fā)表題為《深度學(xué)習(xí)平臺加大模型，產(chǎn)業(yè)智能化基座》的主旨演講。 （以下為發(fā)言全文） 尊敬的各位專家、開發(fā)者

人工智能的概念在1956年就被提出，如今終于走入現(xiàn)實，離不開一種名為“深度學(xué)習(xí)”的技術(shù)。深度學(xué)習(xí)的運作模式，如同一場傳話游戲。給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)的特征進行描述，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中層層傳遞，最終

，這比較類似于人腦的運行方式，獲得更多數(shù)據(jù)后，準(zhǔn)確度也會越來越高。TIDL（TI Deep Learning Library） 是TI平臺基于深度學(xué)習(xí)算法的軟件生態(tài)系統(tǒng)，可以將一些常見的深度學(xué)習(xí)算法模型快速的部署到TI嵌入式平臺。

.com/zh-cn/jetson/edu/ ）。自從 10 年前首次發(fā)布以來， NVIDIA Jetson 平臺 已經(jīng)為全球嵌入式計算和邊緣 AI 設(shè)立了標(biāo)準(zhǔn)。這些用于深度學(xué)習(xí)和計算機視覺的高性能、低功耗模塊

智造之眼?科學(xué)設(shè)計深度學(xué)習(xí)各應(yīng)用流程，在盡量簡化前期準(zhǔn)備工作的基礎(chǔ)上為客戶提供穩(wěn)定且準(zhǔn)確的深度學(xué)習(xí)解決方案。

使用 NVIDIA Parabricks ，通過深度學(xué)習(xí)加速整個外顯子組分析，降低 70% 的成本

NVIDIA的標(biāo)準(zhǔn)庫使在CUDA中建立第一個深度學(xué)習(xí)庫變得非常容易。早期的優(yōu)勢加上NVIDIA強大的社區(qū)支持意味著如果使用NVIDIA GPU，則在出現(xiàn)問題時可以輕松得到支持。

深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別在于隱藏層的深度。一般來說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層要比實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)淺得多，而深度學(xué)習(xí)的在隱藏層可以有很多層。

NVIDIA 首席執(zhí)行官暢談深度學(xué)習(xí)讓 Turing 顯卡如虎添翼

NVIDIA TensorRT ? 是一個用于高效實現(xiàn)已訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型推理過程的軟件開發(fā)工具包，內(nèi)含推理優(yōu)化器和運行環(huán)境兩部分，其目的在于讓深度學(xué)習(xí)模型能夠在 GPU 上以更高吞吐量和更低

由深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程研究中心主辦，百度飛槳和文心大模型承辦的 WAVE SUMMIT 深度學(xué)習(xí)開發(fā)者大會 2023，將于 8 月 16 日在北京與大家見面。NVIDIA 作為技術(shù)合作

深度學(xué)習(xí)算法簡介 深度學(xué)習(xí)算法是什么?深度學(xué)習(xí)算法有哪些?? 作為一種現(xiàn)代化、前沿化的技術(shù)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，其能夠不斷地從數(shù)據(jù)中提取最基本的特征，從而對大量的信息進行機器學(xué)習(xí)

什么是深度學(xué)習(xí)算法？深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)算法被認(rèn)為是人工智能的核心，它是一種模仿人類大腦神經(jīng)元的計算模型。深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種變體，主要通過變換各種架構(gòu)來對大量數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)以及分類處理

深度學(xué)習(xí)框架是什么？深度學(xué)習(xí)框架有哪些？? 深度學(xué)習(xí)框架是一種軟件工具，它可以幫助開發(fā)者輕松快速地構(gòu)建和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。與手動編寫代碼相比，深度學(xué)習(xí)框架可以大大減少開發(fā)和調(diào)試的時間和精力，并提

深度學(xué)習(xí)框架的作用是什么 深度學(xué)習(xí)是一種計算機技術(shù)，它利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬人類的學(xué)習(xí)過程。由于其高度的精確性和精度，深度學(xué)習(xí)已成為現(xiàn)代計算機科學(xué)領(lǐng)域的重要工具。然而，要在深度學(xué)習(xí)中實現(xiàn)高度復(fù)雜

。TensorFlow可以用于各種不同的任務(wù)，包括圖像和語音識別、自然語言處理和推薦系統(tǒng)等。 TensorFlow提供了一個靈活和強大的平臺，可以用于構(gòu)建和訓(xùn)練各種深度學(xué)習(xí)模型。TensorFlow的核心

深度學(xué)習(xí)框架和深度學(xué)習(xí)算法教程 深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個重要分支，多年來深度學(xué)習(xí)一直在各個領(lǐng)域的應(yīng)用中發(fā)揮著極其重要的作用，成為了人工智能技術(shù)的重要組成部分。許多深度學(xué)習(xí)算法和框架提供

深度學(xué)習(xí)服務(wù)器怎么做 深度學(xué)習(xí)服務(wù)器diy 深度學(xué)習(xí)服務(wù)器主板用什么? 隨著人工智能的飛速發(fā)展，越來越多的人開始投身于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。但是，隨著深度學(xué)習(xí)的算法越來越復(fù)雜，需要更大的計算能力才能運行

8 月 16 日，由深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程研究中心主辦的 WAVE SUMMIT 深度學(xué)習(xí)開發(fā)者大會 2023 在北京舉行。 NVIDIA 開發(fā)與技術(shù)部門亞太區(qū)總經(jīng)理李曦鵬 通過視頻祝賀大會

NVIDIA Jetson Orin 是同類嵌入式人工智能平臺中的翹楚。 Jetson Orin SoC 模塊 以 NVIDIA Ampere 架構(gòu) GPU 為核心，但 SoC 上還有更多的計算功能

深度學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)的一個分支，其學(xué)習(xí)方法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。兩種方法都具有其獨特的學(xué)習(xí)模型：多層感知機 、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等屬于監(jiān) 督學(xué)習(xí)；深度置信網(wǎng) 、自動編碼器 、去噪自動編碼器 、稀疏編碼等屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

友思特 Neuro-T為傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)視覺檢測方案提供了“自動深度學(xué)習(xí)”的解決方案，結(jié)合自動標(biāo)注功能，一鍵生成高性能視覺檢測模型，無需AI領(lǐng)域?qū)I(yè)知識即可創(chuàng)建深度學(xué)習(xí)視覺檢測模型。