基于CNN和英特爾開發(fā)板的紅綠燈控制系統(tǒng)設計

隨著中國經(jīng)濟的快速增長和城市化進程的加速，城市交通擁堵、交通事故頻發(fā)以及環(huán)境污染等問題日益嚴重，尤其是在大城市中，這些問題表現(xiàn)得尤為突出。交通擁堵不僅影...

2024-12-20 標簽：英特爾控制系統(tǒng)開發(fā)板 2037 0

基于深度學習算法和哪吒開發(fā)板構建黃斑病變檢測模型

黃斑病，作為一組影響視網(wǎng)膜黃斑區(qū)的病理性改變，是眼科常見的可致盲疾病之一。黃斑區(qū)是人眼視力最敏感的區(qū)域，主要負責精細視覺及色覺等視功能。正常情況下，外界...

2024-12-09 標簽：處理器英特爾開發(fā)板 549 0

深度學習工作負載中GPU與LPU的主要差異

當前，生成式AI模型的參數(shù)規(guī)模已躍升至數(shù)十億乃至數(shù)萬億之巨，遠遠超出了傳統(tǒng)CPU的處理范疇。在此背景下，GPU憑借其出色的并行處理能力，已成為人工智能加...

2024-12-09 標簽：gpu深度學習 3306 0

如何在化學和材料科學領域開展有影響力的人工智能研究？（一）

寫在開頭近期，我有幸參加了多場既包括學術研討又涵蓋業(yè)界實踐的會議，這些會議都集中討論了人工智能與科學的結合。而通過這些深入的交流讓我深刻體會到，在科學技...

2024-12-03 標簽：人工智能機器學習深度學習 1943 0

視頻目標跟蹤從0到1，概念與方法

導讀從目標跟蹤的應用場景，底層模型，組件，類型和具體算法幾個方面對目標跟蹤做了全方面的介紹，非常好的入門文章。在今天的文章中，我們將深入研究視頻目標跟蹤...

2024-11-20 標簽：視頻目標跟蹤深度學習 882 0

【每天學點AI】前向傳播、損失函數(shù)、反向傳播

在深度學習的領域中，前向傳播、反向傳播和損失函數(shù)是構建和訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型的三個核心概念。今天，小編將通過一個簡單的實例，解釋這三個概念，并展示它們的作用...

2024-11-15 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡AI機器學習 1179 0

主動學習在圖像分類技術中的應用:當前狀態(tài)與未來展望

本文對近年來提出的主動學習圖像分類算法進行了詳細綜述，并根據(jù)所用樣本數(shù)據(jù)處理及模型優(yōu)化方案，將現(xiàn)有算法分為三類：基于數(shù)據(jù)增強的算法，包括利用圖像增廣來擴...

2024-11-14 標簽：圖像分類數(shù)據(jù)集深度學習 1202 0

建筑物邊緣感知和邊緣融合的多視圖立體三維重建方法

航空建筑深度估計是三維數(shù)字城市重建中的一項重要任務，基于深度學習的多視圖立體（MVS）方法在該領域取得了較好的成果。目前的主要方法通過修改MVS 框架實...

2024-11-07 標簽：航空三維重建深度學習 861 0

一種基于深度學習的二維拉曼光譜算法

近日，天津大學精密儀器與光電子工程學院的光子芯片實驗室提出了一種基于深度學習的二維拉曼光譜算法，成果以“Rapid and accurate bacte...

2024-11-07 標簽：算法二維深度學習 685 0

使用EMBark進行大規(guī)模推薦系統(tǒng)訓練Embedding加速

推薦系統(tǒng)是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的核心系統(tǒng)，如何高效訓練推薦系統(tǒng)是各公司關注的核心問題。目前，推薦系統(tǒng)基本上都是基于深度學習的大規(guī)模 ID 類模型，模型包含數(shù)十億甚...

2024-10-31 標簽：NVIDIA推薦系統(tǒng)深度學習 677 0

FPGA和ASIC在大模型推理加速中的應用

隨著現(xiàn)在AI的快速發(fā)展，使用FPGA和ASIC進行推理加速的研究也越來越多，從目前的市場來說，有些公司已經(jīng)有了專門做推理的ASIC，像Groq的LPU，...

2024-10-29 標簽：FPGAasicAI 1901 0

基于深度學習的三維點云分類方法

近年來，點云表示已成為計算機視覺領域的研究熱點之一，并廣泛應用于自動駕駛、虛擬現(xiàn)實、機器人等許多領域。雖然深度學習技術在處理常規(guī)結構化的二維網(wǎng)格圖像數(shù)據(jù)...

2024-10-29 標簽：3D三維計算機視覺 1518 0

Pytorch深度學習訓練的方法

掌握這 17 種方法，用最省力的方式，加速你的 Pytorch 深度學習訓練。

2024-10-28 標簽：gpu模型深度學習 618 0