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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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全球規(guī)模最大的多類別、病灶級別標(biāo)注的開放獲取臨床醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)集
要設(shè)計深度學(xué)習(xí)算法解決臨床問題,“需要對技術(shù)和臨床實踐兩方面都擁有深刻的理解,”呂樂博士說:“AI 不是把放射科里面的東西再重新做一遍。哪些需求是臨床上...
2018-08-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 6979 0
為了找到最近鄰,通常所用的方法是將數(shù)據(jù)分成好幾份。假設(shè)你的數(shù)據(jù)就像在牧場中吃草的奶牛,給分散在草場中的牛群畫不同的圓圈,現(xiàn)在進(jìn)來了一頭新奶牛,問它會落在...
2018-08-16 標(biāo)簽:算法數(shù)據(jù)集 2459 0
但我們?nèi)绾沃獣院篁灧植寄兀看鸢冈凇肮曹椣闰灐边@一概念之中:如果先驗概率分布和后驗概率分布同屬一個家族,那么它們稱為共軛分布,且先驗稱為似然函數(shù)的共軛先驗...
2018-08-14 標(biāo)簽:貝葉斯數(shù)據(jù)集 2911 0
領(lǐng)導(dǎo)決策的計算和神經(jīng)生物學(xué)基礎(chǔ)
無論是在自我試次中還是在小組試次中的每一項決策,都要求被試選擇是自己做出決定,還是放棄做出選擇的權(quán)利,并遵循小組其他成員的集體判斷。研究者發(fā)現(xiàn)與不重視個...
2018-08-13 標(biāo)簽:計算數(shù)據(jù)集Science 2508 0
Google產(chǎn)品分析Zlatan Kremonic分享了參加Kaggle競賽的經(jīng)驗
LASSO回歸同時起到了正則化和特征選取的作用,可以改善模型的預(yù)測效果。就我們的情況而言,LASSO回歸是完美的算法,因為它有助于降低特征數(shù)并緩解過擬合。
2018-08-10 標(biāo)簽:Google數(shù)據(jù)集 3132 0
結(jié)果,吉他手啊,演員啊,畫家啊,紛紛與通緝犯高分匹配成功。AI一共完成了17次置信度 (Confidence) 95%以上的匹配。 在另外一項用NIS...
2018-08-08 標(biāo)簽:人臉識別數(shù)據(jù)集亞馬遜 4660 0
一種利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來設(shè)計mobile CNN模型的自動神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索方法
具體來說,我們提出一種用于設(shè)計移動端的CNN模型的自動神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索方法,稱之為Platform-Aware神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索。圖1是Platform-Awar...
2018-08-07 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集強(qiáng)化學(xué)習(xí) 4008 0
制定全新標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集 促進(jìn)高性能算法涌現(xiàn)
WIDER Pedestrian提供了專門用于行人檢測的大規(guī)模數(shù)據(jù)集??紤]當(dāng)前行人檢測兩大熱門應(yīng)用(監(jiān)控和自動駕駛),選用監(jiān)控攝像頭和車載攝像機(jī)采集的圖...
2018-08-06 標(biāo)簽:計算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集 2385 0
一種新穎而高效的增強(qiáng)校準(zhǔn)度量方法用于二值前景圖的評估
不難看出IOU是基于局部像素差異的評估方法,缺失了全局信息。如圖2所示,(d)中所示不過是噪聲圖,很明顯(c)中的圖與(b) 中GT更相似,而(d)實際...
2018-08-05 標(biāo)簽:圖像分割數(shù)據(jù)集 2727 0
一款開源機(jī)器學(xué)習(xí)熱數(shù)據(jù)集匯集了10,000多個白天和夜間場景的注釋熱圖像
目前自動駕駛感知一般都用激光雷達(dá)(LiDAR)、雷達(dá)和攝像頭等,這些傳感器的感知距離有限,而且對行人、動物等識別容易出現(xiàn)差錯,需要人類駕駛員隨時準(zhǔn)備接管...
2018-08-03 標(biāo)簽:傳感器數(shù)據(jù)集自動駕駛 1.3萬 1
基于CNN的方法在代表性的公共數(shù)據(jù)集上的性能優(yōu)于其他方法
最近深度學(xué)習(xí)技術(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展為理解位置識別問題提供了另一種方法。AlexNet [ 5 ]顯示,從CNNs中提取的特征經(jīng)過充分有效的訓(xùn)練,在分類...
2018-08-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 1.0萬 0
漸進(jìn)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索技術(shù)
我們提出一種學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)結(jié)構(gòu)的新方法,該方法比現(xiàn)有的基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和進(jìn)化算法的技術(shù)更有效。使用了基于序列模型的優(yōu)化(SMBO)策略,在這種策...
2018-08-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 5596 0
數(shù)據(jù)預(yù)處理是我們面對任何問題時必不可少的一步,在這個任務(wù)中,我們要做的是清除和推文情感不怎么相關(guān)的各種噪聲,比如標(biāo)點符號、特殊字符、數(shù)字和表示語氣的詞。...
2018-08-03 標(biāo)簽:twitter數(shù)據(jù)集自然語言處理 5947 0
4分鐘訓(xùn)練好AlexNet,6.6分鐘訓(xùn)練好ResNet-50,創(chuàng)造了AI訓(xùn)練世界新紀(jì)錄
為了充分利用大規(guī)模集群算力以達(dá)到提升訓(xùn)練速度的目的,人們不斷的提升batch size大小,這是因為更大的batch size允許我們在擴(kuò)展GPU數(shù)量的...
2018-08-02 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2.8萬 0
數(shù)據(jù)科學(xué)作品集應(yīng)該包括哪些內(nèi)容?如何提高作品集的吸引力等問題。
很多人意識到了創(chuàng)建項目的價值,但很多人碰到的問題是從哪里得到有趣的數(shù)據(jù)集,得到之后做什么。Airbnb的數(shù)據(jù)科學(xué)家Jason Goodman,在他的博客...
2018-08-02 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)科學(xué) 3940 0
一種可以超越傳統(tǒng)方法捕捉微小的面部表情,并更好的測量人類情緒的機(jī)器學(xué)習(xí)模型
為了解決情感計算中面臨的問題,來自麻省理工媒體實驗室情感計算研究組提出了一種可以超越傳統(tǒng)方法捕捉微小的面部表情,并更好的測量人類情緒的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。除此...
2018-08-01 標(biāo)簽:人機(jī)交互機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4018 0
這個GitHub庫提供了他們的論文“DARTS: Differentiable Architecture Search”中的代碼。在這篇論文中,研究者提...
2018-07-29 標(biāo)簽:圖像機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.1萬 0
一種深度學(xué)習(xí)模型,根據(jù)電影預(yù)告片來預(yù)測哪些觀眾最有可能看這部電影
我們對每部電影都從他的預(yù)告片中創(chuàng)建一個視頻向量。然后一個多層感知器(MLP)經(jīng)過訓(xùn)練后可以將視頻向量映射到新的嵌入空間。該空間中既有電影也有用戶,其中的...
2018-07-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 4868 0
如何使用Scrapy爬取網(wǎng)站數(shù)據(jù)
網(wǎng)頁抓取的主要目標(biāo)是從無結(jié)構(gòu)的來源提取出結(jié)構(gòu)信息。Scrapy爬蟲以Python字典的形式返回提取數(shù)據(jù)。盡管Python字典既方便又熟悉,但仍然不夠結(jié)構(gòu)...
2018-07-26 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集選擇器爬蟲 5344 0
結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹的完美方案
“ANT的出發(fā)點與mGBDT類似,都是期望將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表示學(xué)習(xí)和決策樹的特點做一個結(jié)合,不過,ANT依舊依賴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法進(jìn)行的實現(xiàn),”馮霽說:“而深...
2018-07-25 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集決策樹 1.0萬 0
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