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標(biāo)簽 > 深度學(xué)習(xí)
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人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)之間有什么關(guān)系呢?
人工智能是由約翰·麥卡錫(John McCarthy)于1956年提出來的,當(dāng)時(shí)的定義是“制造智能機(jī)器的科學(xué)與工程”。 現(xiàn)在的人工智能是指“研究、開發(fā)用...
2024-02-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 488 0
請(qǐng)注意,所有剩余的命令都將從Darknet目錄執(zhí)行。因此,所有路徑都將相對(duì)于該目錄,并且數(shù)據(jù)集目錄應(yīng)該是相對(duì)于Darknet目錄的一個(gè)文件夾。
2023-09-18 標(biāo)簽:gpu分辨率深度學(xué)習(xí) 486 0
公共子表達(dá)式消除的作用很簡單,就是把公共的表達(dá)式折疊為1個(gè)表達(dá)式來避免重復(fù)的計(jì)算開銷。
2023-05-29 標(biāo)簽:代碼編譯器深度學(xué)習(xí) 486 0
深度學(xué)習(xí)工業(yè)應(yīng)用:關(guān)于缺陷檢測機(jī)器自動(dòng)化方面
隨著機(jī)器學(xué)習(xí), 深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,很多人眼很難去直接量化的特征, 深度學(xué)習(xí)可以搞定, 這就是深度學(xué)習(xí)帶給我們的優(yōu)點(diǎn)和前所未有的吸引力。
基于深度學(xué)習(xí)的散射成像機(jī)理與應(yīng)用
彈道光與散射光在散射成像中不同作用的發(fā)現(xiàn)解釋了深度學(xué)習(xí)散射成像無法突破厚度限制的物理原因,對(duì)今后深度學(xué)習(xí)散射成像的應(yīng)用研究具有指導(dǎo)意義。
2023-05-17 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 483 0
獵豹啟發(fā):生物力學(xué)與深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人革新
Patel 以其基于深度學(xué)習(xí)的動(dòng)作捕捉系統(tǒng) WildPose 獲得計(jì)算機(jī)感知類別的“谷歌研究學(xué)者獎(jiǎng)”。MathWorks 也為該實(shí)驗(yàn)室的研究提供了大力支持。
基于深度學(xué)習(xí)的相機(jī)標(biāo)定技術(shù)挑戰(zhàn)
該數(shù)據(jù)集包括了不同仿真環(huán)境下生成的合成數(shù)據(jù),以及不同場景下由各類真實(shí)相機(jī)采集到的圖像和視頻序列。每一個(gè)數(shù)據(jù)樣本均提供了準(zhǔn)確的標(biāo)定結(jié)果、相機(jī)參數(shù)、或視覺線索。
2023-04-10 標(biāo)簽:機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺 477 0
人工智能正在許多新應(yīng)用程序中部署,從提高性能、降低各種終端設(shè)備的功耗到發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)移動(dòng)中的異常情況。 雖然大多數(shù)人都熟悉使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)來區(qū)分貓和狗,...
2022-09-05 標(biāo)簽:AI機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 476 0
基于深度學(xué)習(xí)算法和哪吒開發(fā)板構(gòu)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(fù)責(zé)精細(xì)視覺及色覺等視功能。正常情況下,外界...
大模型:即基礎(chǔ)模型,在海量數(shù)據(jù)和計(jì)算資源的基礎(chǔ)上通過預(yù)先訓(xùn)練出來的,具有大參數(shù)規(guī)模的深度學(xué)習(xí)模型 >狹義多指大語言模型,廣義還包括CV、多模態(tài)等...
2024-02-22 標(biāo)簽:AI人工智能大數(shù)據(jù) 465 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種用于對(duì)目標(biāo)進(jìn)行重建、分類等處理的深度學(xué)習(xí)方法。自2016年深度學(xué)習(xí)被首次應(yīng)用于散射成像,該研究一直是光學(xué)成像領(lǐng)域的熱門方向。
2023-05-24 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 464 0
機(jī)器人的態(tài)勢感知成為行業(yè)研究熱點(diǎn)
新一代機(jī)器人的態(tài)勢感知將成為研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。通過解決環(huán)境感知、自身狀態(tài)感知和多傳感器融合等問題,可以提高機(jī)器人的自主性、可靠性和適應(yīng)性,從而推動(dòng)機(jī)器人...
2023-12-05 標(biāo)簽:機(jī)器人視覺傳感器機(jī)器學(xué)習(xí) 461 0
FPGA如何工作?現(xiàn)場可編程門陣列的應(yīng)用
軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN)和其他算法(如快速傅里葉變換(FFT))必須放入FPGA中,以便在復(fù)雜的實(shí)時(shí)環(huán)境中使用。無線電的標(biāo)準(zhǔn)組件包括用于接收和傳輸信號(hào)的天...
2023-03-06 標(biāo)簽:fpga物聯(lián)網(wǎng)深度學(xué)習(xí) 457 0
3 級(jí)自動(dòng)駕駛中人工智能的應(yīng)用分析
訓(xùn)練強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法需要大量經(jīng)過標(biāo)注的示例。為了生成經(jīng)過標(biāo)注的訓(xùn)練示例,奧地利團(tuán)隊(duì)使用了定制的駕駛模擬器。
2023-02-03 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 457 0
處理器急于向深度學(xué)習(xí)和霧計(jì)算尋求平衡
AMD 與 Intel 競爭的復(fù)蘇對(duì)于尋求低成本、低功耗、高性能處理器的數(shù)據(jù)中心或工作站設(shè)計(jì)人員來說是個(gè)好消息。
2022-08-10 標(biāo)簽:處理器數(shù)據(jù)中心深度學(xué)習(xí) 454 0
深度學(xué)習(xí)未來會(huì)更好還是走下坡路?
一直以來,Hinton 堅(jiān)信深度學(xué)習(xí)革命的到來。1986 年,Hinton 等人的論文《Learning representations by back...
2022-09-21 標(biāo)簽:AI計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí) 452 0
Al算力對(duì)高效電源提出新需求,背面供電技術(shù)蓄勢待發(fā):越來越高度化的集成會(huì)造成針對(duì)加速芯片的電源解決方案越來越復(fù)雜,方案需要不同電壓、不同路的多路輸入,這...
2024-03-05 標(biāo)簽:gpu深度學(xué)習(xí)AI芯片 449 0
這款 AI 超級(jí)計(jì)算機(jī)采用 NVIDIA Maxwell? 架構(gòu),具有 256 個(gè) NVIDIA CUDA? 核心、64 位 CPU,并且采用了節(jié)能高效...
2023-02-22 標(biāo)簽:AI計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí) 441 0
基于深度學(xué)習(xí)的AI編碼智能去圖像信息冗余,實(shí)現(xiàn)更高壓縮率。同時(shí)AI識(shí)別ROI興趣區(qū)域低倍率壓縮保留物體特征,背景區(qū)域高倍率壓縮提升壓縮比。
2023-06-13 標(biāo)簽:傳感器深度學(xué)習(xí) 441 0
基于深度學(xué)習(xí)的耳朵識(shí)別系統(tǒng)概述
在設(shè)置生物識(shí)別設(shè)備時(shí),算法會(huì)采集一個(gè)人的多個(gè)身份樣本,如面部圖像或指紋,并將其記錄到設(shè)備中。當(dāng)使用生物特征來解鎖設(shè)備時(shí),它需要實(shí)時(shí)樣本來與設(shè)備上的日志進(jìn)...
2022-12-28 標(biāo)簽:生物識(shí)別深度學(xué)習(xí) 441 0
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