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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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科學(xué)家真正信任人工智能之前,首先需要去理解機(jī)器是如何學(xué)習(xí)的
科學(xué)家正面臨一個(gè)復(fù)雜的問題,就是算法公平到底意味著什么?像Vaithianathan這樣正在與公共組織協(xié)作去建立負(fù)責(zé)、高效的軟件的研究人員,必須解決的難...
2018-10-29 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4424 0
Google最新發(fā)布的一個(gè)用于幫助訓(xùn)練和評(píng)估關(guān)鍵詞識(shí)別系統(tǒng)的口語(yǔ)詞匯組成的音頻數(shù)據(jù)集
隨著語(yǔ)音技術(shù)的成熟,想要訓(xùn)練和評(píng)估識(shí)別模型的人數(shù)已經(jīng)不僅只是這些傳統(tǒng)組織群體,但是數(shù)據(jù)集的可用性并沒有被擴(kuò)展。正如ImageNet和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中類似...
2018-04-16 標(biāo)簽:語(yǔ)音技術(shù)識(shí)別系統(tǒng)數(shù)據(jù)集 4417 0
使用R語(yǔ)言分析告示牌百?gòu)?qiáng)單曲榜上的歌曲特征
主要的差別在于,上世紀(jì)90年代之前的歌曲可能更“直接”一點(diǎn),正如你在上圖中看到的“gonna”(將要)。而上世紀(jì)90年代之后的歌曲看起來要間接一點(diǎn),用“...
2018-07-05 標(biāo)簽:聚類算法Python數(shù)據(jù)集 4410 0
手把手教你使用Python實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法
特征提取就是應(yīng)用某種算法通過某種方式來量化數(shù)據(jù)的過程。比如,對(duì)于圖像數(shù)據(jù),我們可以采用計(jì)算直方圖的方法來統(tǒng)計(jì)圖像中像素強(qiáng)度的分布,通過這種方式,我們就得...
2019-04-04 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)python數(shù)據(jù)集 4406 0
通過簡(jiǎn)單的暴力求解的方式實(shí)現(xiàn)KNN算法
然后返回葉子節(jié)點(diǎn)的父節(jié)點(diǎn),檢查另一個(gè)子節(jié)點(diǎn)包含的超矩形體是否和超球體相交,如果相交就到這個(gè)子節(jié)點(diǎn)尋找是否有更加近的近鄰,有點(diǎn)話就更新最近鄰;如果不相交那...
2019-02-04 標(biāo)簽:二進(jìn)制KNN數(shù)據(jù)集 4391 0
在多個(gè)數(shù)據(jù)集的光流預(yù)測(cè)任務(wù)上大幅提升了預(yù)測(cè)性能
在每個(gè)級(jí)別的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)(類似于PWC-Net)。˙wl表示水平l的初始粗流,F(xiàn) l表示翹曲的特征表示。在每個(gè)級(jí)別,將初始流量和成本量作為輸入交換,以便同時(shí)...
2019-07-07 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集 4385 0
完成一個(gè)簡(jiǎn)單的端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要幾步?
完成了下載數(shù)據(jù),圖像分割和處理,就可以訓(xùn)練模型了。接下來,我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)訓(xùn)練。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用圖像中的像素點(diǎn)逐步構(gòu)建出更高層次的特...
2019-04-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類數(shù)據(jù)集 4367 0
我分析了上萬(wàn)個(gè)微信紅包數(shù)據(jù),得到了這些發(fā)現(xiàn)
從圖中可以看出外賣紅包是所有紅包種類中數(shù)量最多的,因?yàn)橐率匙⌒兄校笆场钡念l率最高。餓了么紅包數(shù)量占所有紅包數(shù)量的近一半,這與市場(chǎng)調(diào)查機(jī)構(gòu)公布的2016...
2019-02-27 標(biāo)簽:智能手機(jī)APP數(shù)據(jù)集 4341 0
對(duì)網(wǎng)絡(luò)謠言真實(shí)性進(jìn)行判別是較為復(fù)雜的系統(tǒng)性任務(wù),可粗粒度分為謠言檢測(cè)(rumor detection)、立場(chǎng)分類(stance classificati...
2020-08-28 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)cnn 4311 0
一種用于學(xué)習(xí)ZSL無(wú)偏嵌入的直接但有效的方法
為了解決以上問題,本文提出了一種新的直推式ZSL方法。我們假定有標(biāo)注的源數(shù)據(jù)和目標(biāo)數(shù)據(jù)都可以在訓(xùn)練階段得到。一方面,有標(biāo)注的源數(shù)據(jù)可以用于學(xué)習(xí)圖像與語(yǔ)義...
2018-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像數(shù)據(jù)集 4288 0
光學(xué)字符識(shí)別是一個(gè)古老但依然具有挑戰(zhàn)性的問題,涉及從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中(包括圖像和PDF文檔)檢測(cè)和識(shí)別文本。它在銀行、電子商務(wù)和社交媒體內(nèi)容管理等領(lǐng)域具有...
2023-10-30 標(biāo)簽:代碼python數(shù)據(jù)集 4281 0
這一研究的目標(biāo)是通過單張圖像輸入,對(duì)圖像中的物體進(jìn)行檢測(cè)、獲取不同物體的類別、掩膜和對(duì)應(yīng)的三維網(wǎng)格,并對(duì)真實(shí)世界中的復(fù)雜模型進(jìn)行有效處理。在2D深度網(wǎng)絡(luò)...
2019-08-02 標(biāo)簽:圖像Facebook數(shù)據(jù)集 4235 0
AI City競(jìng)賽:智能交通視頻分析的ImageNet
比如說,美國(guó)的道路交通管理局,急需能夠自動(dòng)分析交通視頻內(nèi)容的系統(tǒng),因?yàn)樽屓祟悂碛^看所有這些視頻是不現(xiàn)實(shí)的;實(shí)際上,現(xiàn)在很多攝像頭采集的大量數(shù)據(jù)都被浪費(fèi)了...
2018-07-09 標(biāo)簽:智能交通數(shù)據(jù)集 4225 0
研究人員共同提出了一種面向目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)的新模塊Res2Net
由于單獨(dú)的Res2Net模塊對(duì)于整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)沒有特定的要求,Res2Net模塊的多尺度表示能力也和CNN的分層特征聚合模型彼此獨(dú)立,所以可以很容易地將R...
2019-04-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集 4180 0
RadialGAN讓我們可以利用多個(gè)不同來源的數(shù)據(jù)集
Lars等發(fā)表的這篇論文通過在GAN的訓(xùn)練過程中施加特定類別的梯度懲罰,在較老的架構(gòu)上取得了當(dāng)前最先進(jìn)的表現(xiàn)(在該項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試上超過了之前最佳的學(xué)術(shù)成果)...
2018-09-07 標(biāo)簽:GAN機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4162 0
一種可以超越傳統(tǒng)方法捕捉微小的面部表情,并更好的測(cè)量人類情緒的機(jī)器學(xué)習(xí)模型
為了解決情感計(jì)算中面臨的問題,來自麻省理工媒體實(shí)驗(yàn)室情感計(jì)算研究組提出了一種可以超越傳統(tǒng)方法捕捉微小的面部表情,并更好的測(cè)量人類情緒的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。除此...
2018-08-01 標(biāo)簽:人機(jī)交互機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4149 0
nteract數(shù)據(jù)探索器的設(shè)計(jì)理念和主要功能
據(jù)可視化主要有兩個(gè)領(lǐng)域:應(yīng)用和工具。在數(shù)據(jù)可視化的語(yǔ)境下,工具是指諸如D3這樣的軟件庫(kù),或者Tableau這樣的平臺(tái),這些可視化工具讓你可以創(chuàng)建數(shù)據(jù)產(chǎn)品...
2018-08-31 標(biāo)簽:可視化數(shù)據(jù)集 4141 0
北大語(yǔ)言計(jì)算與機(jī)器學(xué)習(xí)研究組推出一套全新中文分詞工具包pkuseg
多領(lǐng)域分詞。不同于以往的通用中文分詞工具,此工具包同時(shí)致力于為不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)提供個(gè)性化的預(yù)訓(xùn)練模型。根據(jù)待分詞文本的領(lǐng)域特點(diǎn),用戶可以自由地選擇不同的模...
2019-01-11 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4134 0
伯克利發(fā)布最大規(guī)模也是最多樣化的駕駛視頻數(shù)據(jù)集
BAIR為經(jīng)常出現(xiàn)在道路上的所有10萬(wàn)個(gè)關(guān)鍵幀上的對(duì)象標(biāo)上對(duì)象邊界框,以了解對(duì)象的分布及其位置。下面的條形圖顯示了對(duì)象計(jì)數(shù)。還有其他方法可以在我們的標(biāo)注...
2018-06-03 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集自動(dòng)駕駛 4130 0
探索“What-If”場(chǎng)景通常意味著編寫一次性的自定義代碼來分析特定模型
What-If 工具擁有各種功能,包括使用 Facets 自動(dòng)可視化數(shù)據(jù)集、手動(dòng)編輯數(shù)據(jù)集示例并查看相關(guān)更改的影響,以及自動(dòng)生成局部依賴圖(顯示模型的預(yù)...
2018-10-11 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4124 0
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