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數(shù)據(jù)集

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數(shù)據(jù)集資訊

基于優(yōu)化的元學(xué)習(xí)方法

為了解決上述問(wèn)題,本文將目光從任務(wù)專用的soft prompt模型設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)移到任務(wù)通用的模型參數(shù)初始化點(diǎn)搜索,以幫助模型快速適應(yīng)到不同的少標(biāo)注任務(wù)上。本文...

2022-12-15 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集nlp 1597 0

關(guān)鍵時(shí)刻能救命! eCall in EMC測(cè)試方案來(lái)了!

現(xiàn)代eCall系統(tǒng)的部署基于ETSI 和CEN標(biāo)準(zhǔn),在十多年前就開始研發(fā)了。該系統(tǒng)當(dāng)前設(shè)計(jì)工作在GSM或UMTS網(wǎng)絡(luò)中,預(yù)計(jì)到2035年,該系統(tǒng)的滲透率...

2022-12-14 標(biāo)簽:emc通信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 1762 0

點(diǎn)云分割相較圖像分割的優(yōu)勢(shì)是啥?

自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的下游任務(wù),我認(rèn)為主要包括目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割、實(shí)例分割和全景分割。其中目標(biāo)檢測(cè)是指在區(qū)域中提取目標(biāo)的候選框并分類,語(yǔ)義分割是對(duì)區(qū)域中不同類別...

2022-12-14 標(biāo)簽:圖像數(shù)據(jù)集點(diǎn)云 3241 0

如何簡(jiǎn)單粗暴的提升NER效果?

如果我們有一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,比方說(shuō)一個(gè)case:“海底撈的主要食物是火鍋”,在NER的任務(wù)中,標(biāo)注成為“{海底撈^飯店}的主要食物是{火鍋^食物}”,其中...

2022-12-12 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集NERnlp 1323 0

DeepMind推出的AI寫作模型Dramatron

Dramatron利用大型語(yǔ)言模型的優(yōu)勢(shì),將精心設(shè)計(jì)的提示和提示鏈與結(jié)構(gòu)化生成相結(jié)合,以實(shí)現(xiàn)整個(gè)劇本的長(zhǎng)距離連貫性。與之前的連續(xù)文本生成相比,Drama...

2022-12-12 標(biāo)簽:AI數(shù)據(jù)集DeepMind 4901 0

深度解析MiddleBurry立體匹配數(shù)據(jù)集

我們可以明顯的看到這個(gè)視差圖中有一些錯(cuò)誤,比如臺(tái)燈支架斷裂了,視差圖上部分區(qū)域是黑色的,還有背景出現(xiàn)不正常的亮區(qū),同時(shí)物體的邊界和原圖的邊界似乎無(wú)法對(duì)應(yīng)...

2022-12-12 標(biāo)簽:算法數(shù)據(jù)集 4032 0

全球首個(gè)面向遙感任務(wù)設(shè)計(jì)的億級(jí)視覺(jué)Transformer大模型

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),為了更好地應(yīng)對(duì)遙感圖像所具有的大尺寸特性以及圖像中的目標(biāo)物體的朝向任意性,我們提出了一種新的旋轉(zhuǎn)可變尺寸窗口的注意力(Rotated Vari...

2022-12-09 標(biāo)簽:視覺(jué)數(shù)據(jù)集Transformer 962 0

一種讓AI更快的可重構(gòu)處理器

在他們的研究中,研究人員將他們?cè)?ReAAP 中提出的軟件編譯器與 Nvidia GPU 和 ARM CPU 上的其他三個(gè)基線軟件編譯器進(jìn)行了比較。結(jié)果...

2022-12-09 標(biāo)簽:處理器AI數(shù)據(jù)集 772 0

一文速覽醫(yī)學(xué)多模態(tài)進(jìn)展

本文主要從全局和局部進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像的表示學(xué)習(xí),提出GLoRIA模型,主要使用注意機(jī)制,通過(guò)匹配放射學(xué)報(bào)告中的單詞和圖像子區(qū)域來(lái)學(xué)習(xí)圖像的全局-局部表示。其...

2022-12-07 標(biāo)簽:編碼器圖像數(shù)據(jù)集 2155 0

用于NAT的選擇性知識(shí)蒸餾框架

盡管NAT在擁有許多潛在的優(yōu)勢(shì),目前的工作中這類模型仍然在很大程度上依賴于句子級(jí)別的知識(shí)蒸餾(sequence-level knowledge dist...

2022-12-06 標(biāo)簽:NAT機(jī)器翻譯數(shù)據(jù)集 997 0

StreetLearn利用谷歌街景構(gòu)建的互動(dòng)環(huán)境介紹

其中一項(xiàng)任務(wù)在現(xiàn)實(shí)世界中類似于一個(gè)在特定城市工作的速遞員,他從一個(gè)被稱為 "A "的任意地點(diǎn)開始,然后被指示去一個(gè)用絕對(duì)坐標(biāo)定義的特...

2022-12-06 標(biāo)簽:谷歌數(shù)據(jù)集 962 0

One-YOLOv5 v1.1.0發(fā)布

所有的優(yōu)化都集中于 `bbox_iou_optim` 和 `multi_tensor_optimizer` 這兩個(gè)擴(kuò)展的 Flag,只要我們訓(xùn)練的時(shí)候打...

2022-12-05 標(biāo)簽:代碼數(shù)據(jù)集 810 0

一種基于毒性樣本敏感性的有效后門防御!

訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNNs)往往需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)有時(shí)可能由不可信的第三方來(lái)源所提供。這些不可信的數(shù)據(jù)可能會(huì)對(duì)模型的訓(xùn)練帶來(lái)嚴(yán)重的安全威脅。

2022-12-05 標(biāo)簽:模塊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 836 0

基于視頻語(yǔ)言模型LiteVL的無(wú)參的特征池化方法

我們提出了LiteVL,這是一種視頻語(yǔ)言模型,它無(wú)需大量的視頻語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練或目標(biāo)檢測(cè)器。LiteVL從預(yù)先訓(xùn)練的圖像語(yǔ)言模型BLIP中繼承了空間視覺(jué)信息和...

2022-12-05 標(biāo)簽:檢測(cè)器數(shù)據(jù)集 910 0

如何在復(fù)雜天氣環(huán)境下進(jìn)行視覺(jué)自主導(dǎo)航

所有實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分別在德國(guó),瑞典,丹麥和芬蘭獲得,在不同的天氣和光照條件下覆蓋了10,000km 的距離。以10Hz 的幀速率共收集了140 萬(wàn)幀。每第10...

2022-12-01 標(biāo)簽:傳感器計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)集 1110 0

全新上線的圖可視化和分析工具TigerGraph Insights

TigerGraph Insights支持多頁(yè)面dashboard:每個(gè)頁(yè)面可以有多個(gè)組件,既可以創(chuàng)建Graph的組件,也可以創(chuàng)建傳統(tǒng)BI常用的柱狀圖、...

2022-11-23 標(biāo)簽:可視化機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1050 0

港大&騰訊提出DiffusionDet:第一個(gè)用于目標(biāo)檢測(cè)的擴(kuò)散模型

近日,來(lái)自香港大學(xué)的羅平團(tuán)隊(duì)、騰訊 AI Lab 的研究者聯(lián)合提出一種新框架 DiffusionDet,將擴(kuò)散模型應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)。據(jù)了解,還沒(méi)有研究可以...

2022-11-22 標(biāo)簽:目標(biāo)檢測(cè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集 2383 0

YOLOv5使用教程詳解(單卡,多卡,多機(jī)訓(xùn)練)

上面的代碼默認(rèn)使用GPU 0…(N-1)。使用特定的GPU?可以通過(guò)簡(jiǎn)單在 --device 后跟指定GPU來(lái)實(shí)現(xiàn)?!赴咐梗谙旅娴拇a中,我們將使用...

2022-11-21 標(biāo)簽:gpu數(shù)據(jù)集 1.6萬(wàn) 0

如何使用python減少數(shù)據(jù)集中的特性數(shù)量

事實(shí)上,統(tǒng)計(jì)上證明,當(dāng)執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí),存在針對(duì)每個(gè)特定任務(wù)應(yīng)該使用的最佳數(shù)量的特征(圖 1)。如果添加的特征比必要的特征多,那么我們的模型性能將下降...

2022-11-15 標(biāo)簽:python數(shù)據(jù)集 1245 0

源1.0在數(shù)學(xué)推理任務(wù)方面的解決方案和表現(xiàn)

毫無(wú)疑問(wèn),MWP任務(wù)給模型的語(yǔ)言理解能力和數(shù)學(xué)推理能力都帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn),如何解決MWP任務(wù)也是NLP領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。

2022-11-11 標(biāo)簽:浪潮數(shù)據(jù)集 1039 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(wǎng)”,準(zhǔn)確的翻譯應(yīng)該為“物聯(lián)網(wǎng)”。物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things)又稱傳感網(wǎng),簡(jiǎn)要講就是互聯(lián)網(wǎng)從人向物的延伸。
  • 海思
    海思
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  • STM32F103C8T6
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    數(shù)字隔離技術(shù)常用于工業(yè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的現(xiàn)場(chǎng)總線、軍用電子系統(tǒng)和航空航天電子設(shè)備中,尤其是一些應(yīng)用環(huán)境比較惡劣的場(chǎng)合。數(shù)字隔離電路主要用于數(shù)字信號(hào)和開關(guān)量信號(hào)的傳輸。另一個(gè)重要原因是保護(hù)器件(或人)免受高電壓的危害。本文詳細(xì)介紹了數(shù)字隔離器工作原理及特點(diǎn),選型及應(yīng)用,各類數(shù)字隔離器件性能比較等內(nèi)容。
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    LM2596
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    LM2596是降壓型電源管理單片集成電路的開關(guān)電壓調(diào)節(jié)器,能夠輸出3A的驅(qū)動(dòng)電流,同時(shí)具有很好的線性和負(fù)載調(diào)節(jié)特性。固定輸出版本有3.3V、5V、12V,可調(diào)版本可以輸出小于37V的各種電壓。
  • 光立方
    光立方
    +關(guān)注
    光立方是由四千多棵光藝高科技“發(fā)光樹”組成的,在2009年10月1日天安門廣場(chǎng)舉行的國(guó)慶聯(lián)歡晚會(huì)上面世。這是新中國(guó)成立六十周年國(guó)慶晚會(huì)最具創(chuàng)意的三大法寶之首。
  • 光模塊
    光模塊
    +關(guān)注
    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(fā)射和接收兩部分。簡(jiǎn)單的說(shuō),光模塊的作用就是光電轉(zhuǎn)換,發(fā)送端把電信號(hào)轉(zhuǎn)換成光信號(hào),通過(guò)光纖傳送后,接收端再把光信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)。
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    K60
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  • STM32單片機(jī)
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    STM32系列基于專為要求高性能、低成本、低功耗的嵌入式應(yīng)用專門設(shè)計(jì)的ARM Cortex-M3內(nèi)核
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    加速度傳感器是一種能夠測(cè)量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
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    基站測(cè)試
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    SDK
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    TMS320F28335
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    TMS320F28335是一款TI高性能TMS320C28x系列32位浮點(diǎn)DSP處理器
  • 靜電防護(hù)
    靜電防護(hù)
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    為防止靜電積累所引起的人身電擊、火災(zāi)和爆炸、電子器件失效和損壞,以及對(duì)生產(chǎn)的不良影響而采取的防范措施。其防范原則主要是抑制靜電的產(chǎn)生,加速靜電泄漏,進(jìn)行靜電中和等。
  • ESP8266
    ESP8266
    +關(guān)注
    wifi模塊ESP8266的默認(rèn)波特率是115200,但是單片機(jī)不能達(dá)到那么快的傳輸速率,只能使用4800bps,那么設(shè)置的時(shí)候,必不可少的要先用轉(zhuǎn)串口調(diào)試下載器。
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