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深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)技術(shù)

早期的機(jī)器學(xué)習(xí)以搜索為基礎(chǔ)，主要依靠進(jìn)行過(guò)一定優(yōu)化的暴力方法。但是隨著機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸成熟，它開(kāi)始專注于加速技術(shù)已經(jīng)很成熟的統(tǒng)計(jì)方法和優(yōu)化問(wèn)題。同時(shí)深度學(xué)習(xí)...

2023-05-09 標(biāo)簽：gpu 機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1074 0

基于機(jī)器視覺(jué)深度學(xué)習(xí)缺陷檢測(cè)系統(tǒng)- 圖像采集平臺(tái)搭建

在機(jī)器視覺(jué)表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中，鏡頭與相機(jī)的組合對(duì)于中密度板表面缺陷圖像的質(zhì)量有著直接的影響，相機(jī)成像原理如上圖所示。在采集圖像時(shí)，鏡頭必須能夠完整的照...

2023-08-17 標(biāo)簽：圖像采集機(jī)器視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 1073 0

基于事件相機(jī)的vSLAM研究進(jìn)展

vSLAM能夠通過(guò)視覺(jué)傳感器來(lái)獲取環(huán)境信息，以達(dá)到估計(jì)機(jī)器人位姿和周圍環(huán)境三維重建的目的。但是傳統(tǒng)的視覺(jué)傳感器受限于它的硬件而導(dǎo)致的低動(dòng)態(tài)感光范圍和運(yùn)動(dòng)...

2023-05-09 標(biāo)簽：視覺(jué)傳感器 SLAM 深度學(xué)習(xí) 1065 0

基于OpenVINO?和AIxBoard的智能安檢盒子設(shè)計(jì)

公共安全問(wèn)題日益凸顯，傳統(tǒng)安檢手段面臨挑戰(zhàn)。為提高安檢效率和保障公共安全，基于 OpenVINO? 和 AIxBoard 的智能安檢盒子應(yīng)運(yùn)而生。

2024-01-18 標(biāo)簽：圖像處理 OpenCV 深度學(xué)習(xí) 1060 0

安防行業(yè)的探索和落地 5G+AI為安防提速

以5G+AI技術(shù)為主導(dǎo)的高幀頻、超高清、寬動(dòng)態(tài)范圍的4K、8K安防監(jiān)控解決方案以及相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景將成為必然的選擇。

2020-04-25 標(biāo)簽：AI 5G 智慧社區(qū) 1058 0

深度學(xué)習(xí)模型量化方法

深度學(xué)習(xí)模型量化是一種重要的模型輕量化技術(shù)，旨在通過(guò)減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的比特寬度來(lái)減小模型大小和加速推理過(guò)程，同時(shí)盡量保持模型性能。從而達(dá)到把模型部署到邊緣或...

2024-07-15 標(biāo)簽：模型深度學(xué)習(xí)pytorch 1057 0

如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)工件切割點(diǎn)位置預(yù)測(cè)

Hello大家好，今天給大家分享一下如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)工件切割點(diǎn)位置預(yù)測(cè)，主要是通過(guò)對(duì)YOLOv8姿態(tài)評(píng)估模型在自定義的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，生成一個(gè)...

2023-12-22 標(biāo)簽：模型 opencv 數(shù)據(jù)集 1056 0

基于Kaldi的語(yǔ)音識(shí)別引擎的架構(gòu)設(shè)計(jì)方案

58自研語(yǔ)音識(shí)別引擎，最初是基于Kaldi框架進(jìn)行開(kāi)發(fā)，在自研初期上線了架構(gòu)1.0版本，后續(xù)以降低機(jī)器資源、提升資源利用率、優(yōu)化性能為目標(biāo)進(jìn)行了升級(jí)重構(gòu)...

2023-07-23 標(biāo)簽：解碼器機(jī)器人 cpu 1045 0

大腦視覺(jué)信號(hào)被Stable Diffusion復(fù)現(xiàn)圖像！

它不需要在復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型上進(jìn)行訓(xùn)練或做精細(xì)的微調(diào)，只需要做好fMRI（功能磁共振成像技術(shù)）成像到Stable Diffusion中潛在表征的簡(jiǎn)單線性...

2023-03-16 標(biāo)簽：圖像 AI 深度學(xué)習(xí) 1043 0

基于機(jī)器視覺(jué)的高精度點(diǎn)膠缺陷檢測(cè)技術(shù)

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，各類信息資源的輕易獲取使得深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛。特別是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，圖片被深度卷積和池化之后，隱含層能夠表現(xiàn)出比手動(dòng)獲取...

2023-11-02 標(biāo)簽：圖像處理機(jī)器視覺(jué)工業(yè)自動(dòng)化 1042 0

自制深度學(xué)習(xí)推理框架之計(jì)算圖中的表達(dá)式

但是在PNNX的Expession Layer中給出的是一種抽象表達(dá)式,會(huì)對(duì)計(jì)算過(guò)程進(jìn)行折疊,消除中間變量. 并且將具體的輸入張量替換為抽象輸入@0,@...

2023-02-16 標(biāo)簽：編程語(yǔ)法深度學(xué)習(xí)Index 1041 0

三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)缺點(diǎn)

三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)模型，它由輸入層、兩個(gè)隱藏層和輸出層組成。本文將介紹三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)缺點(diǎn)，以及其在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)。一、三層神...

2024-07-11 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型神經(jīng)元 1040 0

圖像識(shí)別算法的提升有哪些

引言圖像識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的核心任務(wù)之一，旨在使計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)地識(shí)別和理解圖像中的內(nèi)容。隨著計(jì)算機(jī)硬件的發(fā)展和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破，圖像識(shí)別算法的性能...

2024-07-16 標(biāo)簽：圖像識(shí)別模型計(jì)算機(jī)視覺(jué) 1039 0

OpenCV零代碼實(shí)現(xiàn)線段距離測(cè)量

OpenMV2024版本即將發(fā)行，支持多種主流深度學(xué)習(xí)模型從訓(xùn)練到部署，支持更多傳統(tǒng)OpenCV算子流程設(shè)計(jì)與組合，支持一鍵導(dǎo)出流程，相比2023版本O...

2024-01-08 標(biāo)簽：代碼 OpenCV 深度學(xué)習(xí) 1038 0

自動(dòng)泊車技術(shù)的魚眼相機(jī)車位線檢測(cè)方案

基于直線的方法通過(guò)找到兩條分割線與入口線檢測(cè)停車位，在一些使用傳統(tǒng)圖像處理算法檢測(cè)車位線的系統(tǒng)中進(jìn)行出現(xiàn)，使用Sobel，Canny等算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，...

2023-06-06 標(biāo)簽：智能汽車自動(dòng)泊車深度學(xué)習(xí) 1034 0

基于深度學(xué)習(xí)的架空線路絕緣子掉串識(shí)別研究

隨著人工智能的快速發(fā)展，將人工智能應(yīng)用到電力領(lǐng)域也越來(lái)越多。本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的絕緣子掉串檢測(cè)模型。

2022-09-15 標(biāo)簽：圖像識(shí)別深度學(xué)習(xí) 1028 0

如何讓IoT應(yīng)用得以從芯片自我學(xué)習(xí)中受益

這款芯片能夠以數(shù)百毫秒（ms）的速度在大腦和義肢之間傳送訊號(hào)。雖然比人類的神經(jīng)傳導(dǎo)速度更慢，但較當(dāng)今的義肢所要求的秒數(shù)更快。

2017-06-12 標(biāo)簽：物聯(lián)網(wǎng)人工智能深度學(xué)習(xí) 1025 0

FPGA中GPU深度學(xué)習(xí)面臨的挑戰(zhàn)

三維圖形是 GPU 擁有如此大的內(nèi)存和計(jì)算能力的根本原因，它與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 有一個(gè)共同之處：都需要進(jìn)行大量矩陣運(yùn)算。

2022-08-06 標(biāo)簽：fpga 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1022 0

利用OpenVINO? 部署 HuggingFace預(yù)訓(xùn)練模型的方法與技巧

但也正因?yàn)?Transformer, Diffusers 這些庫(kù)具有非常高的易用性，很多底層的代碼與模型任務(wù)邏輯也被隱藏了起來(lái)，如果開(kāi)發(fā)者想針對(duì)某個(gè)硬件...

2023-06-14 標(biāo)簽：函數(shù)模型深度學(xué)習(xí) 1018 0

模板變形后如何進(jìn)行缺陷檢測(cè)

該例程用到了差異模型，將一個(gè)或多個(gè)圖像同一個(gè)理想圖像做對(duì)比，去找到明顯的不同。進(jìn)而鑒定出有缺陷的物體。差異模型的優(yōu)勢(shì)是可以直接通過(guò)它們的灰度值做比較，并...

2024-01-14 標(biāo)簽：機(jī)器視覺(jué)模板深度學(xué)習(xí) 1013 0

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工業(yè)4.0是由德國(guó)政府《德國(guó)2020高技術(shù)戰(zhàn)略》中所提出的十大未來(lái)項(xiàng)目之一。該項(xiàng)目由德國(guó)聯(lián)邦教育局及研究部和聯(lián)邦經(jīng)濟(jì)技術(shù)部聯(lián)合資助，投資預(yù)計(jì)達(dá)2億歐元。旨在提升制造業(yè)的智能化水平，建立具有適應(yīng)性、資源效率及基因工程學(xué)的智慧工廠，在商業(yè)流程及價(jià)值流程中整合客戶及商業(yè)伙伴。
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Nvidia 是全球圖形技術(shù)和數(shù)字媒體處理器行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)廠商，NVIDIA的總部設(shè)在美國(guó)加利福尼亞州的圣克拉拉市，在20多個(gè)國(guó)家和地區(qū)擁有約5700名員工。公司在可編程圖形處理器方面擁有先進(jìn)的專業(yè)技術(shù)，在并行處理方面實(shí)現(xiàn)了諸多突破。公司創(chuàng)立于1993年1月，總部位于美國(guó)加利福尼亞州圣克拉拉市。
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以無(wú)人駕駛來(lái)說(shuō)，城市中將建造一個(gè)巨大的交通共享網(wǎng)，只要拿出手機(jī)就能隨時(shí)呼叫無(wú)人駕駛汽車服務(wù)；交警能精準(zhǔn)判斷每一輛汽車去向，更有效地管理交通……
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OpenWrt 可以被描述為一個(gè)嵌入式的 Linux 發(fā)行版。（主流路由器固件有 dd-wrt，tomato，openwrt，padavan四類）對(duì)比一個(gè)單一的、靜態(tài)的系統(tǒng)，OpenWrt的包管理提供了一個(gè)完全可寫的文件系統(tǒng)，從應(yīng)用程序供應(yīng)商提供的選擇和配置，并允許您自定義的設(shè)備，以適應(yīng)任何應(yīng)用程序。
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ARM架構(gòu)過(guò)去稱作進(jìn)階精簡(jiǎn)指令集機(jī)器（Advanced RISC Machine，更早稱作：Acorn RISC Machine），是一個(gè)32位精簡(jiǎn)指令集（RISC）處理器架構(gòu)，其廣泛地使用在許多嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)。
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Qualcomm最新的“龍板”——Qualcomm DragonBoard 410c，是一枚功能極為強(qiáng)大，身材特別小巧的開(kāi)發(fā)板，它集成了目前最流行的智能手機(jī)處理能力，幫您實(shí)現(xiàn)對(duì)各種智能硬件的天馬行空想象。您可以研用“龍板”實(shí)現(xiàn)高清視頻、Wi-Fi/藍(lán)牙、多媒體、3D游戲等各項(xiàng)功能。
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OpenCL是一個(gè)為異構(gòu)平臺(tái)編寫程序的框架，此異構(gòu)平臺(tái)可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。OpenCL由一門用于編寫kernels （在OpenCL設(shè)備上運(yùn)行的函數(shù)）的語(yǔ)言（基于C99）和一組用于定義并控制平臺(tái)的API組成。
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嵌入式操作系統(tǒng)（Embedded Operating System，簡(jiǎn)稱：EOS）是指用于嵌入式系統(tǒng)的操作系統(tǒng)。嵌入式操作系統(tǒng)是一種用途廣泛的系統(tǒng)軟件，通常包括與硬件相關(guān)的底層驅(qū)動(dòng)軟件、系統(tǒng)內(nèi)核、設(shè)備驅(qū)動(dòng)接口、通信協(xié)議、圖形界面、標(biāo)準(zhǔn)化瀏覽器等。
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　Windows Embedded Compact（即 Windows CE）是微軟公司嵌入式、移動(dòng)計(jì)算平臺(tái)的基礎(chǔ)，它是一個(gè)開(kāi)放的、可升級(jí)的32位嵌入式操作系統(tǒng)，是基于掌上型電腦類的電子設(shè)備操作系統(tǒng)。
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JDI（Java Debug Interface）是 JPDA 三層模塊中最高層的接口，定義了調(diào)試器（Debugger）所需要的一些調(diào)試接口?；谶@些接口，調(diào)試器可以及時(shí)地了解目標(biāo)虛擬機(jī)的狀態(tài)，例如查看目標(biāo)虛擬機(jī)上有哪些類和實(shí)例等。
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　　網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)，英文Network File System（NFS），是由SUN公司研制的UNIX表示層協(xié)議（presentation layer protocol），能使使用者訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)上別處的文件就像在使用自己的計(jì)算機(jī)一樣。
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麒麟960（kirin 960）是海思半導(dǎo)體有限公司推出的新一代移動(dòng)設(shè)備芯片，麒麟960首次配備ARM Cortex-A73 CPU核心，小核心為A53，組成四大四小的big.LITTLE組合，GPU為Mali G71 MP8。
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米爾是一家專注于ARM嵌入式軟硬件開(kāi)發(fā)的高新技術(shù)企業(yè)。在以客戶為中心的指引下，米爾為嵌入式領(lǐng)域客戶提供專業(yè)的ARM工業(yè)控制板、ARM核心板、ARM開(kāi)發(fā)工具、充電樁計(jì)費(fèi)控制單元及充電控制板等產(chǎn)品和技術(shù)服務(wù)。
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ARM公司是一家知識(shí)產(chǎn)權(quán)（IP）供應(yīng)商，它與一般的半導(dǎo)體公司最大的不同就是不制造芯片且不向終端用戶出售芯片，而是通過(guò)轉(zhuǎn)讓設(shè)計(jì)方案，由合作伙伴生產(chǎn)出各具特色的芯片。
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OpenStack是一個(gè)開(kāi)源的云計(jì)算管理平臺(tái)項(xiàng)目，是一系列軟件開(kāi)源項(xiàng)目的組合。由NASA（美國(guó)國(guó)家航空航天局）和Rackspace合作研發(fā)并發(fā)起，以Apache許可證（Apache軟件基金會(huì)發(fā)布的一個(gè)自由軟件許可證）授權(quán)的開(kāi)源代碼項(xiàng)目。
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MMU是中文名是內(nèi)存管理單元，有時(shí)稱作分頁(yè)內(nèi)存管理單元，它是一種負(fù)責(zé)處理中央處理器（CPU）的內(nèi)存訪問(wèn)請(qǐng)求的計(jì)算機(jī)硬件。它的功能包括虛擬地址到物理地址的轉(zhuǎn)換（即虛擬內(nèi)存管理）、內(nèi)存保護(hù)、中央處理器高速緩存的控制，在較為簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)中，負(fù)責(zé)總線的仲裁以及存儲(chǔ)體切換。
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OMAP-L138是美國(guó)德州儀器（TI）推出全新DSP+ARM工業(yè)處理器，這款芯片也是業(yè)界功耗最低的浮點(diǎn)數(shù)字信號(hào)處理器（DSP） + ARM9處理器，大大降低了雙核通訊的開(kāi)發(fā)難度，可充分滿足工業(yè)應(yīng)用的高能效、連通性設(shè)計(jì)對(duì)高集成度外設(shè)、更低熱量耗散以及更長(zhǎng)電池使用壽命的需求。
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步進(jìn)電機(jī)	SPWM	充電樁	IPM	機(jī)器視覺(jué)	無(wú)人機(jī)	三菱電機(jī)	ST
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模數(shù)轉(zhuǎn)換器	數(shù)模轉(zhuǎn)換器	數(shù)字電位器	觸摸屏控制器	AFE	ADC	DAC	電源管理
線性穩(wěn)壓器	LDO	開(kāi)關(guān)穩(wěn)壓器	DC/DC	降壓轉(zhuǎn)換器	電源模塊	MOSFET	IGBT
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