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在AI愛克斯開發(fā)板上用OpenVINO?加速YOLOv8目標(biāo)檢測模型
《在 AI 愛克斯開發(fā)板上用 OpenVINO 加速 YOLOv8 分類模型》介紹了在 AI 愛克斯開發(fā)板上使用 OpenVINO 開發(fā)套件部署并測評 ...
2023-05-12 標(biāo)簽:英特爾物聯(lián)網(wǎng)AI 1742 0
本文基于可靠度數(shù)學(xué)模型對模塊化UPS冗余功率模塊數(shù)量、模塊容量和模塊質(zhì)量與UPS主機(jī)可靠性的關(guān)系進(jìn)行了定量計(jì)算和定性分析,最后從功率模塊設(shè)計(jì)和實(shí)際應(yīng)用兩...
2023-08-28 標(biāo)簽:UPS數(shù)據(jù)中心模塊化 1738 0
YOLOv8自定義數(shù)據(jù)集訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)安全帽檢測
該圖像數(shù)據(jù)集包含8000張圖像,兩個(gè)類別分別是安全帽與人、以其中200多張圖像為驗(yàn)證集,其余為訓(xùn)練集。
2024-01-15 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集命令行 1736 0
構(gòu)建一個(gè)移動端友好的SAM方案MobileSAM
導(dǎo)讀 本文提出一種"解耦蒸餾"方案對SAM的ViT-H解碼器進(jìn)行蒸餾,同時(shí)所得輕量級編碼器可與SAM的解碼器"無縫兼容"?。在推理速度方面,Mobile...
任意模型都能蒸餾!華為諾亞提出異構(gòu)模型的知識蒸餾方法
相比于僅使用logits的蒸餾方法,同步使用模型中間層特征進(jìn)行蒸餾的方法通常能取得更好的性能。然而在異構(gòu)模型的情況下,由于不同架構(gòu)模型對特征的不同學(xué)習(xí)偏...
UltraEM和EMCompiler對變壓器進(jìn)行阻抗匹配的仿真實(shí)例
UltraEM可以建立變壓器工藝模型并仿真生成相應(yīng)的阻抗圓圖結(jié)果文件,EMCompiler可以導(dǎo)入U(xiǎn)ltraEM生成的阻抗圓圖結(jié)果文件并對其進(jìn)行阻抗匹配。
HarmonyOS 3.1 版本(API 9)推出了全新應(yīng)用開發(fā)模型 - Stage 模型,該模型重新定義了應(yīng)用開發(fā)的能力邊界,從應(yīng)用開發(fā)模型的角度,支...
GORM是一個(gè)流行的Go ORM,它允許我們定義結(jié)構(gòu)體來表示數(shù)據(jù)庫表,并提供一個(gè)接口來執(zhí)行CRUD操作。枚舉在編程中是一個(gè)有用的特性,它允許我們定義一個(gè)...
JetBrains IDE中AI Assistant功能示例
JetBrains 宣布所有基于 IntelliJ 的 IDE 和 .NET 工具將會集成新功能:AI 助手 (AI Assistant),并表示會將它...
近年來,機(jī)器學(xué)習(xí),無人駕駛等領(lǐng)域是十分熱門的研究話題。在這些領(lǐng)域中,電腦對環(huán)境的感知十分重要。因此三維的環(huán)境重建是必然的趨勢,方便我們實(shí)現(xiàn)虛擬世界與現(xiàn)實(shí)...
生物神經(jīng)元模型是神經(jīng)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究方向,它旨在模擬生物神經(jīng)元的工作原理,以實(shí)現(xiàn)對生物神經(jīng)系統(tǒng)的理解和模擬。 神經(jīng)元的基本結(jié)構(gòu) 神經(jīng)元...
基于Simscape Fluids模型的環(huán)控系統(tǒng)建模與仿真
我在之前的總述部分給出過下面這張示意圖,描述了 Simscape 的流體系統(tǒng)建模所適用的場景?,F(xiàn)在再把它放在這里,稍微修改了描述,希望能更清楚的表達(dá)各個(gè)...
本文提供有關(guān)在創(chuàng)建IBIS模型時(shí)如何使用LTspice?的說明指南,涵蓋從IBIS預(yù)建模程序到IBIS模型驗(yàn)證的整個(gè)過程。本文還詳細(xì)介紹如何在LTspi...
將數(shù)據(jù)預(yù)處理嵌入AI模型的常見技巧
本文將介紹基于 OpenVINO 模型優(yōu)化器或預(yù)處理 API 將數(shù)據(jù)預(yù)處理嵌入 AI 模型的常見技巧,幫助讀者在硬件投入不變的情況下,進(jìn)一步提升端到端的...
電子產(chǎn)品的靜電失效來源于生產(chǎn)、裝配、封裝、運(yùn)輸、組裝和測試各個(gè)環(huán)節(jié)。為了模擬電子產(chǎn)品在不同環(huán)境中的不同放電方式,以期完整地評估電子產(chǎn)品對靜電放電的敏感度...
pytorch中有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型嗎
當(dāng)然,PyTorch是一個(gè)廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架,它提供了許多預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。 PyTorch中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 1. 引言 深度學(xué)習(xí)是一種基于人工...
2024-07-11 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型深度學(xué)習(xí) 1687 0
跨語言命名實(shí)體識別:無監(jiān)督多任務(wù)多教師蒸餾模型
另外一個(gè)任務(wù)輸入的為序列標(biāo)注的句對數(shù)據(jù),分別采用兩個(gè)獨(dú)立的Encoder編碼器進(jìn)行編碼,得到的對應(yīng)的 last_hidden_state,然后計(jì)算這兩個(gè)...
MixFormerV2:基于Transformer的高效跟蹤器
我們通過簡潔有效的模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和高效的基于知識蒸餾的模型壓縮,對于現(xiàn)有的 MixFormer 模型進(jìn)行了大幅度的輕量化提出了 MixFormerV2,同...
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