瑞薩電子的e-AI技術(shù)是在本公司生產(chǎn)的MCU或MPU上生成AI算法,運(yùn)用算法在嵌入式設(shè)備上進(jìn)行操控,從而使嵌入式設(shè)備進(jìn)行AI操控。
2018-04-28 09:40:57
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人工智能應(yīng)用的開(kāi)發(fā)過(guò)程中,AI 模型的泛化能力是一個(gè)非常重要的考量因素,理想情況下,基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集優(yōu)化得到的 AI 模型,不存在過(guò)擬合或欠擬合問(wèn)題,可以直接遷移到新數(shù)據(jù)上用于推斷。
2023-11-13 10:58:54
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之前文章已介紹了一些AI算法Demo的應(yīng)用 ,我們提供從模型訓(xùn)練到RZ/V系列嵌入式端推理應(yīng)用的完整流程。整體流程如下圖所示。
2023-12-20 12:21:53
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大模型在端側(cè)的部署也成了業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)。 ? 如何把AI 模型在邊緣端部署 ? 首先得軟硬件適配,硬件方面,適配的AI芯片越多越好,這樣對(duì)于工程師來(lái)說(shuō),就降低了端側(cè)模型適配遷移的難度,即使換一個(gè)設(shè)備也可以輕松部署上去;軟件方面,主要
2023-07-04 00:11:00
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大模型,包括在醫(yī)療領(lǐng)域。 ? 眾多企業(yè)宣布推出醫(yī)療大模型 ? 日前,京東發(fā)布了京東言犀大模型、言犀AI開(kāi)發(fā)計(jì)算平臺(tái),同時(shí)基于京東言犀通用大模型,京東健康發(fā)布了“京醫(yī)千詢(xún)”醫(yī)療大模型,可快速完成在醫(yī)療健康領(lǐng)域各個(gè)場(chǎng)景的遷移和學(xué)
2023-07-25 00:12:00
1433 1 個(gè) AI 模型 = 5 輛汽車(chē)終身碳排量,AI 為何如此耗能?
2021-01-22 06:35:03
任務(wù)十四:從您孰悉的出發(fā)任務(wù)十五:認(rèn)識(shí)AI術(shù)語(yǔ)-- 權(quán)重(Weight)任務(wù)十六:簡(jiǎn)單的權(quán)重運(yùn)算-- 兩兩相乘&求和任務(wù)十七:訓(xùn)練(機(jī)器學(xué)習(xí))-- AI開(kāi)始任務(wù)十八:創(chuàng)作您的AI模型,展開(kāi)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)十九:AI的特質(zhì)與魅力從那里來(lái)?任務(wù)二十:如何站在巨人的肩膀上(遷移學(xué)習(xí)) ?
2020-12-02 14:12:54
、判斷和檢測(cè)生產(chǎn)線上的各種產(chǎn)品,保證產(chǎn)品的質(zhì)量和一致性。與傳統(tǒng)的視覺(jué)檢測(cè)方法相比,工業(yè)AI視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)具有如下幾個(gè)顯著優(yōu)點(diǎn):
1.高效性:工業(yè)AI視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化檢測(cè),大大提高了生產(chǎn)效率
2023-06-15 16:21:56
更是到達(dá)了3GHz,和主流的桌面處理器是一個(gè)級(jí)別了。和通用的桌面處理器一樣,MPU現(xiàn)在也普遍“多核化”?! 榱酥?b class="flag-6" style="color: red">MPU強(qiáng)大的算力,使得“物盡其用”。必然要求在MPU上運(yùn)行比較復(fù)雜的、運(yùn)算量大的程序
2021-02-20 14:53:24
STM32CubeMx.AI的使用歡迎使用Markdown編輯器在STM32論壇中看到這樣一個(gè)視頻:在視頻中,在STM32上驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(HAR人體活動(dòng)識(shí)別),一般需要STM32-F3/F4/L4/F7/L7系列高性能單片機(jī),運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)模型一般需要3MB以上的閃存空間,單片機(jī)顯然不支持這...
2021-08-03 06:59:41
本文檔描述在 STM32MP1 系列 MPU 上配置 DDR 子系統(tǒng)(DDRSS)所需的流程和步驟。通過(guò)設(shè)定 DDR 控制器(DDRCTRL)、PHY 接口(DDRPHYC)和 SDRAM 模式
2023-09-07 07:52:24
你好, 我試圖在 X-CUBE-AI.7.1.0 中導(dǎo)入由在線 AI 平臺(tái)生成的 .h5 模型,收到錯(cuò)誤:E010(InvalidModelError): Model saved with Keras 2.7.0 but
2022-12-27 06:10:35
嘗試在 i.MX93 EVKCM 上的 EthosU NPU 上推斷 AI 模型時(shí)遇到錯(cuò)誤。
使用的 BSP:Linux imx93evk 6.1.1+g29549c7073bf
首先,我從
2023-06-05 11:36:22
/AI-Model-Zoo上的說(shuō)明獲取模型。在我們的項(xiàng)目中,我們使用xilinx_model_sample/tf_ssdmobilenetv2_coco_300_300_3.75G作為我們的對(duì)象檢測(cè)模型。復(fù)制
2023-02-20 17:35:14
PDA、Source-Free DA上的應(yīng)用。六、遷移學(xué)習(xí)前沿應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)在語(yǔ)義分割中的應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)在行人重識(shí)別中的應(yīng)用圖片與視頻風(fēng)格遷移章節(jié)目標(biāo):掌握深度遷移學(xué)習(xí)在語(yǔ)義分割
2022-04-21 15:15:11
Workspace上。這一過(guò)程會(huì)通過(guò)專(zhuān)用的庫(kù)遷移器界面來(lái)自動(dòng)分析所選擇的本地庫(kù)并將它們遷移到您登錄的工作區(qū),實(shí)現(xiàn)一鍵式解決方案。庫(kù)遷移器是一種專(zhuān)用解決方案,用于快速構(gòu)建您的Workspace元件庫(kù),您可以獲得如下
2022-06-24 14:24:56
的System – General 頁(yè)面獲得。在僅遷移模型的模式下,遷移器的分析過(guò)程將檢測(cè)源庫(kù)(IntLib、SchLib、PcbLib 等)中可用的所有符號(hào)、封裝和仿真模型,然后使用系統(tǒng)的默認(rèn)位置,命名方案
2022-07-15 11:12:19
新創(chuàng)建的 Workspace 元件,庫(kù)遷移的結(jié)果可以在Explorer和Components面板中看到。如下圖所示AD22.4版本后的界面如下:遷移的元件包括:● 所有模型● 元件的參數(shù)● 源自
2022-07-08 09:56:03
libraries),這意味著庫(kù)遷移器無(wú)法找到鏈接到 SCHLIB 中元件的模型。在簡(jiǎn)單模式下,此類(lèi)錯(cuò)誤將顯示在基于 HTML 的遷移報(bào)告中,可從運(yùn)行遷移時(shí)可用的按鈕。在高級(jí)模式下,錯(cuò)誤由主界面中
2022-07-08 09:57:53
2.概述一個(gè)簡(jiǎn)單的AI開(kāi)發(fā)sampleGithub開(kāi)源的數(shù)字手勢(shì)識(shí)別CNN模型,識(shí)別數(shù)字0-10十一種手勢(shì)類(lèi)LeNet-5,兩個(gè)卷積層,兩個(gè)池化層,一個(gè)全連接層,一個(gè)Softmax輸出層3.RKNN
2022-04-02 15:22:11
場(chǎng)景介紹
MindSpore Lite 是一款 AI 引擎,它提供了面向不同硬件設(shè)備 AI 模型推理的功能,目前已經(jīng)在圖像分類(lèi)、目標(biāo)識(shí)別、人臉識(shí)別、文字識(shí)別等應(yīng)用中廣泛使用。
本文介紹
2023-12-14 11:41:13
是指將數(shù)據(jù)處理任務(wù)從云端遷移到離數(shù)據(jù)源更近的設(shè)備上,以實(shí)現(xiàn)更快的響應(yīng)時(shí)間和更低的延遲。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮技術(shù)則通過(guò)減少模型參數(shù)和計(jì)算量來(lái)降低設(shè)備的計(jì)算需求,使其能夠在有限的資源下運(yùn)行復(fù)雜的人工智能算法。低功耗
2024-03-12 08:09:00
遷移和多端協(xié)同
Stage模型實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用組件與UI解耦:
在跨端遷移場(chǎng)景下,系統(tǒng)在多設(shè)備的應(yīng)用組件之間遷移數(shù)據(jù)/狀態(tài)后,UI便可利用ArkUI的聲明式特點(diǎn),通過(guò)應(yīng)用組件中保存的數(shù)據(jù)/狀態(tài)恢復(fù)用戶(hù)界面
2023-09-26 16:48:41
RKNN-Toolkit運(yùn)行非 RKNN
模型時(shí)工具的使用
流程是怎樣的?運(yùn)行RKNN
模型時(shí)工具的使用
流程是怎樣的??jī)烧哂泻尾煌?/div>
2022-02-10 07:49:45
使用 STM32Cube.AI 取得了巨大的成功。它使我們能夠實(shí)現(xiàn)在低成本MCU上運(yùn)行的高性能AI應(yīng)用程序。今天,我們很高興看到該產(chǎn)品通過(guò)提供在線界面進(jìn)一步發(fā)展。這將使我們能夠評(píng)估AI模型的性能,并在流程的早期選擇合適的硬件
2023-02-02 09:52:43
STM32CubeMX AI嘗嘗鮮X-Cube-AI介紹&&開(kāi)發(fā)前提創(chuàng)建模型創(chuàng)建工程??我是在學(xué)習(xí)Tensorflow 2.0的時(shí)候,當(dāng)然,最終還是為了跑在嵌入式設(shè)備上,因?yàn)檫@次疫情
2021-08-09 08:06:53
續(xù)上一篇,實(shí)現(xiàn)非填充模式顯示數(shù)值的目的是在顯示屏上顯示MPU6050的數(shù)值,方便后面做調(diào)試,這一篇是記錄使用MPU6050的一些過(guò)程。所需材料一些修改效果所需材料stm32f103c8t6核心板
2022-02-10 07:11:52
cubemx ai導(dǎo)入onnx模型后壓縮失敗。請(qǐng)問(wèn)我怎么解決
2024-03-19 07:58:47
AI簡(jiǎn)介:AI 模板(Template)就像點(diǎn)菜單,讓您自己可以思考自己的應(yīng)用問(wèn)題,在 Excel 上修改模板,把訓(xùn)練資料填進(jìn)去。這些模版背后的 Python 程序代碼也都是開(kāi)源共享的,鼓勵(lì)會(huì)寫(xiě)程序者
2020-11-05 17:55:48
AI簡(jiǎn)介:AI 模板(Template)就像點(diǎn)菜單,讓您自己可以思考自己的應(yīng)用問(wèn)題,在 Excel 上修改模板,把訓(xùn)練資料填進(jìn)去。這些模版背后的 Python 程序代碼也都是開(kāi)源共享的,鼓勵(lì)會(huì)寫(xiě)程序者
2020-11-26 11:57:36
`AI 模板(Template)就像點(diǎn)菜單,讓您自己可以思考自己的應(yīng)用問(wèn)題,在 Excel 上修改模板,把訓(xùn)練資料填進(jìn)去。這些模版背后的 Python 程序代碼也都是開(kāi)源共享的,鼓勵(lì)會(huì)寫(xiě)程序者積極
2020-11-02 10:38:57
推斷開(kāi)發(fā)平臺(tái),它可以幫助開(kāi)發(fā)者在賽靈思的 FPGA 和自適應(yīng) SoC 上實(shí)現(xiàn)高效的 AI 應(yīng)用部署。它是一個(gè)強(qiáng)大而靈活的 AI 開(kāi)發(fā)平臺(tái),它可以讓您充分利用賽靈思硬件平臺(tái)的優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)高性能、低功耗
2023-10-14 15:34:26
各種資源受限的邊緣設(shè)備上,擴(kuò)大模型的應(yīng)用范圍。
執(zhí)行校準(zhǔn)過(guò)程
在Vitis AI中,啟動(dòng)Jupyter Lab,新建Notebook,導(dǎo)入必要的python包:
import torch
2023-10-15 10:51:32
【Vitis AI】 Vitis AI 通過(guò)遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練自定義模型
測(cè)評(píng)計(jì)劃:
一、開(kāi)箱報(bào)告,KV260通過(guò)網(wǎng)線共享PC網(wǎng)絡(luò)
二、Zynq超強(qiáng)輔助-PYNQ配置,并使用XVC(Xilinx
2023-10-16 15:03:16
和CPU映射的系統(tǒng)架構(gòu);在FPGA上實(shí)現(xiàn)并優(yōu)化的NPU軟核和指令集。下圖展示了使用腦波項(xiàng)目進(jìn)行DNN加速的完整流程。對(duì)于一個(gè)訓(xùn)練好的DNN模型,工具會(huì)首先將其表示為計(jì)算流圖的形式,稱(chēng)為這個(gè)模型的“中間表示
2019-08-11 04:00:00
`上一次試用將DPU成功移植在了FZ3開(kāi)發(fā)板上,并將DNNDK開(kāi)發(fā)套件安裝在了自定義的AI系統(tǒng)上,并通過(guò)相關(guān)指令驗(yàn)證了已經(jīng)安裝成功,現(xiàn)在根據(jù)xilinx官方提供的模型跑深度學(xué)習(xí)推理模型。本次驗(yàn)證
2020-12-19 11:23:36
部署過(guò)程中的難度。教程中所使用的模型均為開(kāi)源模型,同步提供了相應(yīng)的下載鏈接,為客戶(hù)節(jié)省寶貴的時(shí)間。
Adain風(fēng)格遷移模型
這是一種風(fēng)格遷移的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,可以將一張圖片的格應(yīng)用到另一張圖片上,多種
2023-11-13 14:49:07
介紹在STM32cubeIDE上部署AI模型的系列教程,開(kāi)發(fā)板型號(hào)STM32H747I-disco,值得一看。MCUAI原文鏈接:【嵌入式AI開(kāi)發(fā)】篇四|部署篇:STM32cubeIDE上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之模型部署
2021-12-14 09:05:03
看到CUBE_AI已經(jīng)支持到STM32F0系列芯片,就想拿來(lái)入門(mén)嵌入式AI。
生成的模型很小,是可以部署到F0上的,但是一直無(wú)法創(chuàng)建成功。
查閱CUBE AI文檔說(shuō)在調(diào)用create函數(shù)前,要啟用
2024-03-15 08:10:25
使用cube-AI分析模型時(shí)報(bào)錯(cuò),該模型是pytorch的cnn轉(zhuǎn)化成onnx
```
Neural Network Tools for STM32AI v1.7.0 (STM.ai v8.0.0-19389)
INTERNAL ERROR: list index out of range
```
2024-03-14 07:09:26
:支持 Android NN API、提供 RKNN 跨平臺(tái) API、Linux 支持 TensorFlow 開(kāi)發(fā)。1.3. 開(kāi)發(fā)流程NPU開(kāi)發(fā)完整的流程如下圖所示:1.3.1. 1. 模型訓(xùn)練在模型
2022-05-31 11:10:20
與FreeRTOS相同的功能模型,為安全而構(gòu)建。安全產(chǎn)品中,項(xiàng)目原型可以使用FreeRTOS內(nèi)核實(shí)現(xiàn),在正式開(kāi)發(fā)階段再轉(zhuǎn)為SAFERTOS。本文通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的示例項(xiàng)目說(shuō)明如何將一個(gè)FreeRTOS應(yīng)用遷移到SAFERTOS。
2020-12-24 14:26:43
在即將開(kāi)展的“中國(guó)移動(dòng)全球合作伙伴大會(huì)”上,華為將發(fā)布一款面向運(yùn)營(yíng)商電信領(lǐng)域的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)——SoftCOM AI平臺(tái),幫助電信領(lǐng)域開(kāi)發(fā)者解決AI開(kāi)發(fā)在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、模型發(fā)布以及部署驗(yàn)證
2021-02-25 06:53:41
在本系列的第 2 部分中,我們展示了游戲 AI 代理是如何設(shè)計(jì)的。我們還展示了為 Dr Arm 的 Boss Battle 演示生成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (NN) 模型的外觀。第 3 部分著眼于代理訓(xùn)練
2022-08-15 15:43:38
`1. 前言在本文里,我提出了<兩段式>移植策略。在AI領(lǐng)域里,第一階段的移植,就是把AI模型移植到非常普及的Android手機(jī)里,放在里,讓電子產(chǎn)業(yè)(如機(jī)器人產(chǎn)業(yè))廠商
2020-11-25 11:37:42
`1.前言 在本文里,我提出了<兩段式>移植策略。在AI領(lǐng)域里,第一階段的移植,就是把AI模型移植到非常普及的Android手機(jī)里,放在<AI模型超市(或
2020-12-14 11:03:48
奔馳北美研發(fā)中心通過(guò)汽車(chē)軟件質(zhì)量工具提升嵌入式軟件的安全性梅賽德斯-奔馳北美研發(fā)中心(MBRDNA)是如何運(yùn)用MES M-XRAY?工具軟件來(lái)提升其基于模型的軟件設(shè)計(jì)流程的。 作為世界上最著名的汽車(chē)
2021-12-20 07:26:58
我正在嘗試通過(guò) cube-ai 擴(kuò)展將機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署到 STM32H743ZIT6。該模型采用 .tflite 格式。當(dāng)我嘗試分析模型時(shí),結(jié)果如下:該工具指出 MCU 總共有 512KB 可用,模型超過(guò)了它,但在數(shù)據(jù)表上我發(fā)現(xiàn)有 1024KB。什么原因?
2022-12-30 08:57:53
保駕護(hù)航。下面讓我們來(lái)了解如何不借助手動(dòng)工具或手動(dòng)編程來(lái)選擇模型、隨時(shí)隨地訓(xùn)練模型并將其無(wú)縫部署到TI處理器上,從而實(shí)現(xiàn)硬件加速推理。圖1: 邊緣AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)流程第1步:選擇模型邊緣AI系統(tǒng)開(kāi)發(fā)
2022-11-03 06:53:28
**(嵌入式AI)關(guān)于在stm32上做ai的一些問(wèn)題,工具用的是STM32CubeIDE也可以用STM32CubeMX,用IDE更好1.pytorch中很多語(yǔ)句是不可以用cubeAI analyze
2021-12-14 07:47:09
AI芯片產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā);技巧提升:課程剖析AI芯片開(kāi)發(fā)流程及技巧,學(xué)員可熟悉AI芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)的各種處理技巧、芯片架構(gòu)在FPGA上執(zhí)行的方法,掌握AI芯片的工程應(yīng)用和部署;配套開(kāi)發(fā)板:配備與課程配套
2019-07-19 11:54:01
擬設(shè)計(jì)遷移流程和臺(tái)積公司的增強(qiáng)型工藝設(shè)計(jì)套件(PDKs),我們能夠實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)方案的復(fù)用,高效地在業(yè)界廣泛采用的工藝技術(shù)上進(jìn)行遷移,并受益于全新工藝技術(shù)在性能、功耗及面積方面的優(yōu)化?!盜BM研究中心全球半導(dǎo)體
2023-04-03 16:03:26
具有深度學(xué)習(xí)模型的嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序帶來(lái)了巨大的好處。深度學(xué)習(xí)嵌入式系統(tǒng)已經(jīng)改變了各個(gè)行業(yè)的企業(yè)和組織。深度學(xué)習(xí)模型可以幫助實(shí)現(xiàn)工業(yè)流程自動(dòng)化,進(jìn)行實(shí)時(shí)分析以做出決策,甚至可以預(yù)測(cè)預(yù)警。這些AI
2021-10-27 06:34:15
將AI推向邊緣的影響通過(guò)在邊緣運(yùn)行ML模型可以使哪些具體的AI項(xiàng)目更容易運(yùn)行?
2021-02-23 06:21:10
訓(xùn)練好的ai模型導(dǎo)入cubemx不成功咋辦,試了好幾個(gè)模型壓縮了也不行,ram占用過(guò)大,有無(wú)解決方案?
2023-08-04 09:16:28
新手問(wèn)題 - 我可以將 AI 與 STM32WL SoC 一起使用嗎?我想訓(xùn)練一個(gè)模型,然后用STM32Cube.AI放到STM32WLE5CC上。這樣我就可以在終端設(shè)備上使用 AI 并使用 LoRa 傳輸數(shù)據(jù),所有這些都使用一個(gè)芯片。這可能嗎 ?提前謝謝了。
2022-12-07 07:45:35
請(qǐng)問(wèn)是否可以使用x-cube ai將多個(gè)模型放入一個(gè)MCU中。第一個(gè)模型將生成一個(gè)輸出,該輸出將成為另一個(gè)具有 13 個(gè)輸入和 3 個(gè)輸出的模型的輸入之一。如果您可以提供有關(guān)如何實(shí)現(xiàn)此目標(biāo)的步驟,那也會(huì)非常有幫助。
2023-01-05 06:33:23
RT-AK 是 RT-Thread 團(tuán)隊(duì)為 RT-Thread 實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)所開(kāi)發(fā)的 AI 套件,能夠一鍵將 AI 模型部署到 RT-Thread 項(xiàng)目中,讓用戶(hù)可以 在統(tǒng)一的 API 之上
2022-09-02 15:06:14
HarmonyOS頁(yè)面的分布式遷移和分布式文件的讀取當(dāng)前,在不同的設(shè)備上遷移一個(gè)任務(wù)的操作通常十分復(fù)雜,比如路上在手機(jī)里寫(xiě)了一半的郵件,回到家想切換到平板電腦更方便的處理;或者有時(shí)需要調(diào)用不同設(shè)備中
2022-03-25 16:59:38
在設(shè)計(jì)防止AI大模型被黑客病毒入侵時(shí),需要考慮到復(fù)雜的加密和解密算法以及模型的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié),首先需要了解模型的結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)。
以下是我使用Python和TensorFlow 2.x實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型
2024-03-19 11:18:16
HHB 實(shí)現(xiàn)了在典型網(wǎng)絡(luò)性能比第三方工具平均提升 88%,并增加支持運(yùn)行 Transformer、TensorFlow、PyTorch 等 170 余個(gè)主流框架 AI 模型。
基于此,平頭哥發(fā)布了首個(gè)
2023-08-26 14:14:40
結(jié)合對(duì)象存儲(chǔ)的特點(diǎn),提出基于QoS 的存儲(chǔ)系統(tǒng)模型。該模型將遷移任務(wù)劃分為細(xì)粒度的遷移請(qǐng)求,使對(duì)象存儲(chǔ)設(shè)備在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)遷移的同時(shí)能響應(yīng)I/O 請(qǐng)求。元數(shù)據(jù)服務(wù)器按相同的
2009-10-07 11:56:59
9 在協(xié)同設(shè)計(jì)流程中,以WfMC(國(guó)際工作流程管理參考模型)工作流程參考模型為基礎(chǔ),分為設(shè)計(jì)流程定義、設(shè)計(jì)流程運(yùn)行與設(shè)計(jì)流程監(jiān)控等3種機(jī)制。文中利用此模塊化流程模型定義方法,
2012-05-08 15:25:48
29 為了實(shí)現(xiàn)在線海量數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)與訪問(wèn),在內(nèi)存云分級(jí)存儲(chǔ)架構(gòu)下,提出一種基于數(shù)據(jù)重要性的遷移模型( MMDS)。首先,通過(guò)數(shù)據(jù)本身的大小、時(shí)間重要性、用戶(hù)訪問(wèn)總量等因素對(duì)數(shù)據(jù)本身的重要性進(jìn)行計(jì)算;其次
2017-12-27 16:54:33
1 把我們當(dāng)前要處理的NLP任務(wù)叫做T(T稱(chēng)為目標(biāo)任務(wù)),遷移學(xué)習(xí)技術(shù)做的事是利用另一個(gè)任務(wù)S(S稱(chēng)為源任務(wù))來(lái)提升任務(wù)T的效果,也即把S的信息遷移到T中。至于怎么遷移信息就有很多方法了,可以直接利用S的數(shù)據(jù),也可以利用在S上訓(xùn)練好的模型,等等。
2019-07-18 11:29:47
7440 
現(xiàn)在企業(yè)IT領(lǐng)導(dǎo)者正不斷遷移到云端以尋求各種好處,但研究發(fā)現(xiàn),很多人在云遷移過(guò)程中移動(dòng)工作負(fù)載后難以獲得他們期望的回報(bào)。
2019-11-05 16:31:54
2429 首發(fā):AI公園公眾號(hào)作者:Orhan?G. Yal??n編譯:ronghuaiyang導(dǎo)讀使用SOTA的預(yù)訓(xùn)練模型來(lái)通過(guò)遷移學(xué)習(xí)解決現(xiàn)實(shí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題。如果你...
2020-12-15 00:07:30
346 設(shè)計(jì)域分類(lèi)損失函數(shù)指定表情域條件,使單個(gè)生成器學(xué)習(xí)多個(gè)表情域之間的映射,同時(shí)利用模型生成器和判別器之間的條件約束與零和博弈,在僅訓(xùn)練一個(gè)生成器的情況下同時(shí)實(shí)現(xiàn)7種面部表情遷移。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型能夠有效進(jìn)行
2021-05-13 15:31:19
6 新聞速遞 全球半導(dǎo)體解決方案供應(yīng)商瑞薩電子集團(tuán)(TSE:6723)宣布,推出支持入門(mén)級(jí)AI應(yīng)用設(shè)計(jì)的全新RZ/V2L MPU,擴(kuò)展其RZ/V系列微處理器(MPU)陣容。作為RZ/V系列的一員,全新
2021-05-24 09:59:10
2083 基于WordNet模型的遷移學(xué)習(xí)文本特征對(duì)齊算法
2021-06-27 16:14:43
8 Cortex-M4 存儲(chǔ)模型(Memory Model)與MPU(Memory Protection Unit)
2021-12-04 13:21:09
12 本文大致介紹將深度學(xué)習(xí)算法模型移植到海思AI芯片的總體流程和一些需要注意的細(xì)節(jié)。海思芯片移植深度學(xué)習(xí)算法模型,大致分為模型轉(zhuǎn)換,...
2022-01-26 19:42:35
11 ,并學(xué)習(xí)一個(gè)二者參數(shù)的映射函數(shù),實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)上的遷移;item-level transfer通過(guò)對(duì)模型訓(xùn)練流程的優(yōu)化,讓映射函數(shù)同時(shí)能夠?qū)W到頭部item和尾部item之間的特征聯(lián)系。
2022-09-19 11:18:06
856 NVIDIA TAO 工具套件 提供了一個(gè)低代碼 AI 框架,讓無(wú)論是新手還是數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)家都可以使用這個(gè)平臺(tái)加速視覺(jué) AI 模型開(kāi)發(fā)。通過(guò) NVIDIA TAO 工具套件,開(kāi)發(fā)人員可以進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)
2023-03-29 03:40:04
730 使用SOTA的預(yù)訓(xùn)練模型來(lái)通過(guò)遷移學(xué)習(xí)解決現(xiàn)實(shí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題。
2023-04-23 18:08:41
1023 
,包括最新的 N3E 和 N2 工藝技術(shù)。這一新的生成式設(shè)計(jì)遷移流程由 Cadence 和臺(tái)積電共同開(kāi)發(fā),旨在實(shí)現(xiàn)定制和模擬 IC 設(shè)計(jì)在臺(tái)積電工藝技術(shù)之間的自動(dòng)遷移。與人工遷移相比,已使用該流程的客戶(hù)成功地將遷移時(shí)間縮短了 2.5 倍。
2023-05-06 15:02:15
801 。與云環(huán)境不同,嵌入式設(shè)備在實(shí)現(xiàn)人工智能方面有很多困難,比如要考慮HW性能、成本和功率限制。通過(guò)使用RZ/V系列AI-MPU和瑞薩的低功耗AI加速器DRP-AI,可以解決大部分HW實(shí)施的挑戰(zhàn)。 當(dāng)客戶(hù)在我們的AI-MPU上實(shí)現(xiàn)AI模型時(shí),他們使用DRP-AI翻譯器,將A
2023-05-11 20:16:35
311 
遷移學(xué)習(xí)徹底改變了自然語(yǔ)言處理(NLP)領(lǐng)域,允許從業(yè)者利用預(yù)先訓(xùn)練的模型來(lái)完成自己的任務(wù),從而大大減少了訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源。在本文中,我們將討論遷移學(xué)習(xí)的概念,探索一些流行的預(yù)訓(xùn)練模型,并通過(guò)實(shí)際示例演示如何使用這些模型進(jìn)行文本分類(lèi)。我們將使用擁抱面轉(zhuǎn)換器庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。
2023-06-14 09:30:14
293 內(nèi)容提要 1 輕松實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)到節(jié)點(diǎn)的設(shè)計(jì)和 layout 遷移 2 將定制/模擬設(shè)計(jì)遷移速度提升 2 倍 3 Cadence Virtuoso Studio 針對(duì)所有 Samsung Foundry
2023-07-04 10:10:01
471 OceanStor A310深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ),面向基礎(chǔ)/行業(yè)大模型數(shù)據(jù)湖場(chǎng)景,實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)歸集、預(yù)處理到模型訓(xùn)練、推理應(yīng)用的AI全流程海量數(shù)據(jù)管理。
2023-07-21 14:51:46
364 NVIDIA TAO 工具套件 提供了一個(gè)低代碼 AI 框架,無(wú)論是新手還是數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)家都可以使用這個(gè)平臺(tái)加速視覺(jué) AI 模型開(kāi)發(fā)。有了 TAO 工具套件,開(kāi)發(fā)人員可以進(jìn)行遷移學(xué)習(xí),通過(guò)適應(yīng)和優(yōu)化
2023-07-31 20:45:01
378 
隨著人工智能的不斷發(fā)展和應(yīng)用,機(jī)器學(xué)習(xí)模型的大小越來(lái)越成為一個(gè)重要的問(wèn)題。在機(jī)器學(xué)習(xí)中,我們通常將模型分為兩類(lèi):大模型和小模型。本文將介紹AI大模型和小模型是什么,并分析它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)以及區(qū)別。
2023-08-08 16:55:33
4535 非常重要。本文將詳細(xì)探討AI算法和模型的區(qū)別,并解釋它們?cè)?b class="flag-6" style="color: red">AI應(yīng)用中的作用。 AI算法 人工智能算法是一組定義和實(shí)現(xiàn)任務(wù)的計(jì)算機(jī)指令。例如,許多AI算法用于分類(lèi)和預(yù)測(cè)。這些算法可以從數(shù)據(jù)中提取有用的信息,并根據(jù)其他變量預(yù)測(cè)結(jié)果。AI算法適用于處
2023-08-08 17:35:39
2252 怎么使用的具體步驟如下: 首先在盤(pán)古AI官網(wǎng)注冊(cè)并獲取API Key和Secret Key。 然后下載Python SDK,并按照說(shuō)明安裝SDK。 最后編寫(xiě)Python代碼,調(diào)用SDK實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的功能。 使用盤(pán)古AI大模型需要了解自然語(yǔ)言處理的相關(guān)知識(shí),同時(shí)也需要對(duì)Python編程有一定的了解才能
2023-09-04 10:42:44
9374 ● AI 驅(qū)動(dòng)的 Cadence Virtuoso Studio 助力 IC 設(shè)計(jì)在 TSMC 的制程技術(shù)之間實(shí)現(xiàn)遷移時(shí)自動(dòng)優(yōu)化電路 ●? 新的生成式設(shè)計(jì)技術(shù)可將設(shè)計(jì)遷移時(shí)間縮短
2023-09-27 10:10:04
301 瑞薩基于RZ/V2L AI MPU開(kāi)發(fā)了大量可拿來(lái)即用的AI應(yīng)用程序,并提供源代碼、預(yù)編譯應(yīng)用程序二進(jìn)制文件和預(yù)訓(xùn)練的人工智能模型對(duì)象。您可以從各種用例中選擇感興趣的應(yīng)用程序,并立即在RZ/V2L評(píng)估板上運(yùn)行。
2023-12-15 13:49:39
233 AI大模型逐步走入冷靜期,思考大模型如何助力解決實(shí)際問(wèn)題、實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地成為新趨勢(shì)。
2024-01-12 09:18:04
207 自從ChatGPT爆火以來(lái),各種AI大模型紛紛亮相,如百度科技的文心一言,科大訊飛的訊飛星火,華為的盤(pán)古AI大模型,騰訊的混元AI大模型、阿里哪吒大模型等。
2024-02-28 09:35:04
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評(píng)論