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標(biāo)簽 > 深度學(xué)習(xí)
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L3/L4級(jí)無人駕駛實(shí)現(xiàn)面臨哪些挑戰(zhàn)?
服務(wù)精度方面,B2b信號(hào)與其它信號(hào)相同,空間信號(hào)精度優(yōu)于0.5米;全球定位精度將優(yōu)于10米,測速精度優(yōu)于0.2米/秒,授時(shí)精度優(yōu)于20納秒;亞太地區(qū)定位...
2023-05-12 標(biāo)簽:無人駕駛深度學(xué)習(xí) 978 0
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ADMM-net的高空間分辨率片上快速光譜成像技術(shù)
光譜成像擴(kuò)展了傳統(tǒng)彩色(RGB)相機(jī)的概念,可以在多個(gè)光譜通道捕獲圖像,在遙感、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、生物醫(yī)學(xué)、環(huán)境監(jiān)測和天文學(xué)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。
2023-06-12 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)光譜成像技術(shù) 974 0
離散型工藝數(shù)字化設(shè)計(jì)。應(yīng)用計(jì)算機(jī)輔助工藝過程設(shè)計(jì)工具(CAPP)和工藝知識(shí)庫,采用高效加工、精密裝配等先進(jìn)制造工藝,集成三維建模、仿真驗(yàn)證等技術(shù),進(jìn)行基...
2023-05-11 標(biāo)簽:數(shù)字化智能制造深度學(xué)習(xí) 973 0
深度學(xué)習(xí)框架中的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)
長短期記憶(LSTM)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),能夠?qū)W習(xí)長期依賴信息。與傳統(tǒng)的RNN相比,LSTM通過引入門控機(jī)制來解決梯度消失和梯度爆炸...
2024-11-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)LSTM 972 0
神經(jīng)模態(tài)芯片發(fā)展的方向 神經(jīng)模態(tài)芯片技術(shù)解析
Intel發(fā)布了基于其神經(jīng)模態(tài)(neuromorphic)計(jì)算芯片Loihi的加速卡Pohoiki Beach,該加速卡包含了64塊Loihi芯片,共含...
2020-09-15 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 970 0
假設(shè) 為物體的一張或多張RGB圖片。三維重建可以總結(jié)為一個(gè)學(xué)習(xí)預(yù)測算子的過程,輸入圖像到該算子可得到一個(gè)和物體相似的模型。因此重建的目標(biāo)函數(shù)為,其中為算...
2023-02-13 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)卷積網(wǎng)絡(luò) 970 0
基于機(jī)器視覺的軟包裝鋰離子電池表面凸點(diǎn)缺陷檢測
針對(duì)軟包裝鋰離子電池表面圖像凸點(diǎn)缺陷對(duì)比度低、反光、凹凸不平,難以進(jìn)行準(zhǔn)確檢測與識(shí)別的問題,本文作者在頻域上使用高斯濾波對(duì)圖像進(jìn)行處理,再將處理后的圖像...
樹莓派也能玩轉(zhuǎn)深度學(xué)習(xí)—Tengine推斷引擎
一直以來,樹莓派以其良好的社區(qū)生態(tài),廣受嵌入式愛好者、創(chuàng)客歡迎。在一些相關(guān)的社區(qū)上(比如樹莓派實(shí)驗(yàn)室),我們可以看到非常豐富的...
2020-12-10 標(biāo)簽:人工智能樹莓派深度學(xué)習(xí) 964 0
人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)介紹
從汽車到智能手機(jī),到數(shù)字助理,甚至包括機(jī)器人。我們不只是在講每天層出不窮的、突破性的新功能。更重要的是,設(shè)備、計(jì)算機(jī)和機(jī)器都在聰明地執(zhí)行任務(wù)。它們是如何...
2018-04-04 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 963 0
使用FPGA實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用
在圖像處理中,對(duì)RGB輸入圖像進(jìn)行噪聲去除等濾波處理,并頻繁地進(jìn)行RGB圖像的處理。在這種情況下,卷積過程往往是針對(duì)每個(gè)通道(R/G/B)獨(dú)立完成的,輸...
最近做圖像處理與識(shí)別相關(guān)的事情,先從OpenCV/Matlab入手,看傳統(tǒng)算法在瑕疵檢測方向能做到什么程度。 因之前并沒有相關(guān)的經(jīng)驗(yàn),乍開始生怕閉...
2023-08-04 標(biāo)簽:圖像處理opencv深度學(xué)習(xí) 962 0
?用OpenCV和深度學(xué)習(xí)進(jìn)行年齡識(shí)別
在為您的應(yīng)用選擇人臉檢測器時(shí),請(qǐng)花點(diǎn)時(shí)間考慮您的項(xiàng)目需求——速度或準(zhǔn)確性,哪個(gè)對(duì)您更加重要?我還建議對(duì)每個(gè)面部檢測器進(jìn)行一些試驗(yàn),以便讓這些結(jié)果來指導(dǎo)您做決定。
2023-03-13 標(biāo)簽:opencv深度學(xué)習(xí) 959 0
AI下一個(gè)風(fēng)口來臨 AIGC產(chǎn)業(yè)生態(tài)迎來發(fā)展快車道
一是基礎(chǔ)的生成算法模型不斷突破創(chuàng)新;二是預(yù)訓(xùn)練模型引發(fā)了AIGC技術(shù)能力的質(zhì)變;三是多模態(tài)技術(shù)推動(dòng)了AIGC的內(nèi)容多邊形,讓AIGC具有了更通用的能力。
2023-02-10 標(biāo)簽:AI深度學(xué)習(xí)ChatGPT 956 0
計(jì)算機(jī)視覺中的九種深度學(xué)習(xí)技術(shù)
計(jì)算機(jī)視覺中仍有許多具有挑戰(zhàn)性的問題需要解決。然而,深度學(xué)習(xí)方法正在針對(duì)某些特定問題取得最新成果。 在最基本的問題上,最有趣的不僅僅是深度學(xué)習(xí)模型的表...
2023-08-21 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)卷積網(wǎng)絡(luò) 954 0
數(shù)據(jù)增強(qiáng)使用的傳統(tǒng)算法方法
?? 論文鏈接:https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1910/1910.13796.pdf ? 深度學(xué)習(xí)擴(kuò)展了數(shù)字圖像...
2023-06-26 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)攝像頭深度學(xué)習(xí) 948 0
機(jī)器視覺在織物缺陷圖像識(shí)別中的應(yīng)用與分析
基于圖像的織物疵點(diǎn)自動(dòng)檢測技術(shù)已成為了該領(lǐng)域近年來的的研究熱點(diǎn),其代替人工織物疵點(diǎn)檢測的研究算法也逐漸成為可能,主流方法一般分為兩大類, 一是基于傳統(tǒng)圖...
2024-02-20 標(biāo)簽:圖像處理機(jī)器視覺數(shù)據(jù)庫 946 0
機(jī)器視覺和機(jī)器人的關(guān)系 機(jī)器視覺+機(jī)器人的結(jié)合應(yīng)用
機(jī)器視覺和自動(dòng)化的進(jìn)步,正在幫助制造企業(yè)更好地利用自主移動(dòng)機(jī)器人、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展,改善其物流和倉儲(chǔ)運(yùn)營。
由“淺”變“深”的深度學(xué)習(xí)發(fā)展之路
深度學(xué)習(xí)的核心就是"深度" ,從實(shí)現(xiàn)上深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一種包括多個(gè)隱含層的多層感知機(jī),它通過組合低層特征,形成更為抽象的高層表示...
2022-11-11 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 943 0
基于傳感器和深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的血壓監(jiān)測系統(tǒng)
這項(xiàng)研究開發(fā)了一款基于保形(conformal)柔性應(yīng)變傳感器陣列和深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能血壓和心功能監(jiān)測系統(tǒng)。該傳感器具有高靈敏度、高線性度、快速響應(yīng)...
2023-08-20 標(biāo)簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測系統(tǒng) 942 0
通過擴(kuò)散模型理解不可學(xué)習(xí)樣本對(duì)于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的脆弱性
一個(gè)直接的解決方案是設(shè)計(jì)一個(gè)特定的訓(xùn)練方案,可以在不可利用的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練。這是不太理想的,因?yàn)樗皇菍?duì)不可利用的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,而沒有揭示潛在的干凈數(shù)據(jù)...
2023-11-25 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 940 0
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