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人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。
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AIGC時(shí)代的多模態(tài)知識(shí)工程思考與展望
隨著人工智能總體階段的發(fā)展,生成式人工智能技術(shù)(AIGC)也在不斷迭代。從20世紀(jì)50年代到90年代中期,是AIGC的早期萌芽階段,這一時(shí)期受限于技術(shù)水...
2023-04-14 標(biāo)簽:AI深度學(xué)習(xí)ChatGPT 1951 0
在 EDA 和汽車行業(yè)中,提高生產(chǎn)力并更快地取得成果以及改善 PPA 都是主要目標(biāo)。通過(guò)各種應(yīng)用和創(chuàng)新,AI 有望徹底改變 EDA 和汽車行業(yè)。
AI輕量級(jí)模型的工程化實(shí)現(xiàn)方案解析
簡(jiǎn)潔,并不簡(jiǎn)單。比如,AI 業(yè)內(nèi),大家傳統(tǒng)認(rèn)為模型精度會(huì)隨數(shù)據(jù)集增大,也一起提高。而當(dāng)數(shù)據(jù)集有限時(shí),如何持續(xù)優(yōu)化模型,使其具備不亞于巨型模型的精度?再比...
英偉達(dá)Jetson設(shè)備上的YOLOv8性能基準(zhǔn)測(cè)試
我們將談?wù)撛诓煌腘VIDIA Jetson 系列設(shè)備上運(yùn)行YOLOv8 模型的性能基準(zhǔn)測(cè)試。我們特別選擇了3種不同的Jetson設(shè)備進(jìn)行測(cè)試,它們是 ...
2023-04-12 標(biāo)簽:AI基準(zhǔn)測(cè)試模型 7511 0
AI算力發(fā)展如何解決內(nèi)存墻和功耗墻問(wèn)題
“存”“算”性能失配,內(nèi)存墻導(dǎo)致訪存時(shí)延高,效率低。內(nèi)存墻,指內(nèi)存的容量或傳輸帶寬有限而嚴(yán)重限制 CPU 性能發(fā)揮的現(xiàn)象。內(nèi)存的性能指標(biāo)主要有“帶寬”(...
首先,用戶(通常是數(shù)據(jù)科學(xué)家)需要整理和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集,這個(gè)階段稱為提取/轉(zhuǎn)換/加載(ETL)。這項(xiàng)工作現(xiàn)在可以通過(guò) Apache Spark 3.0 在 ...
2023-04-12 標(biāo)簽:AI機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3325 0
無(wú)人機(jī)光伏電站智能巡檢系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)和功能分析
人工智能圖像識(shí)別算法,對(duì)采集到的圖像進(jìn)行處理分析,獲得缺陷類型及相對(duì)于圖像的位置。缺陷識(shí)別系統(tǒng)基于云端開(kāi)發(fā),可部署在任何有網(wǎng)絡(luò)連接的地方,通過(guò)簡(jiǎn)單的原始...
2023-04-12 標(biāo)簽:AI人工智能無(wú)人機(jī) 1670 0
ESP32結(jié)合EzDIO制作人臉辨識(shí)門鎖
EzDIO擴(kuò)展板是一塊三用的I/O擴(kuò)充板,適用micro:bit、LinkIt 7697與ESP32三種控制板,不同的是以杜邦排針和Grove插座取代原...
坐擁大模型+訓(xùn)練框架+數(shù)據(jù)+社區(qū)多重優(yōu)勢(shì),百度有望成為AIGC領(lǐng)域率先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化的領(lǐng)頭羊。
2023-04-12 標(biāo)簽:操作系統(tǒng)AI百度 624 0
GPU由于采用了數(shù)量眾多的計(jì)算單元和超長(zhǎng)流水線,因此更適合進(jìn)行大吞吐量的AI并行計(jì)算。不過(guò),隨著大模型逐步發(fā)展,對(duì)GPU先進(jìn)算力的需求在繼續(xù)提升。
2023-04-10 標(biāo)簽:gpuAI深度學(xué)習(xí) 1333 0
CV迎來(lái)GPT-3時(shí)刻:Meta開(kāi)源“萬(wàn)物可分割A(yù)I”模型
分割,作為 CV 領(lǐng)域的核心任務(wù),被廣泛應(yīng)用在科學(xué)圖像到編輯照片等應(yīng)用程序員中,但是,為特定任務(wù)創(chuàng)建準(zhǔn)確的分割模型通常需要技術(shù)專家進(jìn)行高度專業(yè)化的工作,...
深入理解Alpaca 的優(yōu)化、訓(xùn)練及應(yīng)用
為了提高訓(xùn)練的穩(wěn)定性,LLaMA對(duì)每個(gè)transformer子層的輸入進(jìn)行歸一化,而不是對(duì)輸出進(jìn)行歸一化。同時(shí)使用RMSNorm歸一化函數(shù)。
一個(gè)調(diào)用chatGPT進(jìn)行代碼審計(jì)的工具
chatGPT-CodeReview會(huì)在~/.config/chatGPT-CodeReview/目錄下生成config.json文件,將apikey配置到1處
AI在汽車中的應(yīng)用:實(shí)用深度學(xué)習(xí)
例如,若訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行分類,則第一層學(xué)習(xí)識(shí)別邊緣等最基本的東西。下一層學(xué)習(xí)識(shí)別成形的邊緣的集合。后續(xù)圖層學(xué)習(xí)識(shí)別諸如眼或鼻這...
2023-04-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI深度學(xué)習(xí) 1741 0
GAN的優(yōu)點(diǎn)是能夠生成高質(zhì)量的數(shù)據(jù),但其訓(xùn)練過(guò)程相對(duì)復(fù)雜,需要平衡生成器和判別器的性能,避免生成器落入局部最優(yōu)解。
2023-03-31 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AIGaN 1.1萬(wàn) 0
“協(xié)作機(jī)器人”如何快速處理傳感器數(shù)據(jù)
工業(yè)機(jī)器人通常位于“封閉”環(huán)境中,出于安全原因,如果該環(huán)境中有人類進(jìn)入,機(jī)器人會(huì)停止移動(dòng)。但是限制人類/機(jī)器人協(xié)作,也使得很多益處無(wú)法實(shí)現(xiàn)。具有自主...
AI大模型如何推動(dòng)服務(wù)器產(chǎn)業(yè)鏈需求
GPT-4 相比 GPT-3.5 具有四方面的能力提升:1) GPT-4 具有一定的多模態(tài)能力,能夠進(jìn)行圖文結(jié)合輸入的分析。
在達(dá)芬奇架構(gòu)下,控制單元為整個(gè)計(jì)算過(guò)程提供了指令控制,相當(dāng)于AI Core的司令部,負(fù)責(zé)整個(gè)AI Core的運(yùn)行,起到了至關(guān)重要的作用。 控制單元的主要...
ChatGPT/AIGC研究框架原理和應(yīng)用實(shí)踐
隨著ChatGPT等語(yǔ)言大模型落地,AIGC技術(shù)落地在各行各業(yè)中得到發(fā)展和推進(jìn)。根據(jù)模型的分類,AIGC的應(yīng)用可被分為單模態(tài)和多模態(tài)兩類。單模態(tài)模型可以...
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