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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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Falcon-7B大型語言模型在心理健康對話數(shù)據(jù)集上使用QLoRA進(jìn)行微調(diào)
使用領(lǐng)域適應(yīng)技術(shù)對預(yù)訓(xùn)練LLM進(jìn)行微調(diào)可以提高在特定領(lǐng)域任務(wù)上的性能。但是,進(jìn)行完全微調(diào)可能會很昂貴,并且可能會導(dǎo)致CUDA內(nèi)存不足錯誤。當(dāng)進(jìn)行完全微調(diào)...
2023-09-19 標(biāo)簽:模型語言模型數(shù)據(jù)集 1.2k 0
自動駕駛領(lǐng)域中開源的4D Radar數(shù)據(jù)分析
本文沒有為目標(biāo)檢測算法的標(biāo)準(zhǔn)化評估和排序提供正式的基準(zhǔn)測試套件,因為這將要求保留測試數(shù)據(jù),以避免對評估測試集進(jìn)行過度設(shè)置。
2023-03-08 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集Radar自動駕駛 1.2k 0
這篇文章提出了一種新穎的目標(biāo)跟蹤方法SFTrack,針對無人機(jī)(UAV)視頻中的獨特挑戰(zhàn),采用了三種簡單有效的策略,尤其是在處理低置信度檢測、小規(guī)模物體...
2024-11-01 標(biāo)簽:相機(jī)無人機(jī)數(shù)據(jù)集 1.2k 0
3.GraphSAGE[9]:generalized aggregation方法
歸納學(xué)習(xí)(Inductive Learning):先從訓(xùn)練樣本中學(xué)習(xí)到一定的模式,然后利用其對測試樣本進(jìn)行預(yù)測(即首先從特殊到一般,然后再從一般到特殊)...
2023-11-16 標(biāo)簽:模型貝葉斯數(shù)據(jù)集 1.2k 0
適配器微調(diào)在推薦任務(wù)中的幾個關(guān)鍵因素
可遷移的推薦系統(tǒng) (TransRec) 通常包含一個用戶編碼器和一個或多個基于模態(tài)的物品編碼器,其中基于模態(tài)的物品編碼器通常是經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的 ViT, B...
2024-03-04 標(biāo)簽:編碼器適配器推薦系統(tǒng) 1.2k 0
CVPR 2023中的領(lǐng)域適應(yīng): 通過自蒸餾正則化實現(xiàn)內(nèi)存高效的CoTTA
EcoTTA 包括解決這些問題的兩個組成部分。第一個組件是輕量級元網(wǎng)絡(luò),它可以使凍結(jié)的原始網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)目標(biāo)域。這種架構(gòu)通過減少反向傳播所需的中間激活量來最大...
2023-07-04 標(biāo)簽:內(nèi)存架構(gòu)數(shù)據(jù)集 1.2k 0
開源了!UniControl:可控視覺生成的統(tǒng)一擴(kuò)散模型
現(xiàn)有的可控圖片生成模型都是針對單一的模態(tài)進(jìn)行設(shè)計,然而 Taskonomy [3] 等工作證明不同的視覺模態(tài)之間共享特征和信息,因此本文認(rèn)為統(tǒng)一的多模態(tài)...
2023-06-08 標(biāo)簽:圖像模型數(shù)據(jù)集 1.2k 0
Apple提出FastViT:快速卷積和Transformer混合架構(gòu)
進(jìn)一步使用大核卷積使得 FastViT 精度得到提升,而且不怎么影響延時。在移動設(shè)備和 ImageNet 數(shù)據(jù)集上的精度相同的前提下,F(xiàn)astViT 比...
2023-09-20 標(biāo)簽:架構(gòu)數(shù)據(jù)集cnn 1.2k 0
邱錫鵬團(tuán)隊提出SpeechGPT:具有內(nèi)生跨模態(tài)能力的大語言模型
雖然現(xiàn)有的級聯(lián)方法或口語語言模型能夠感知和生成語音,但仍存在一些限制。首先,在級聯(lián)模型中,LLM 僅充當(dāng)內(nèi)容生成器。由于語音和文本的表示沒有對齊,LLM...
2023-05-22 標(biāo)簽:模態(tài)語言模型數(shù)據(jù)集 1.2k 0
100 多個開箱即用的 GNN 模型示例,15 多個在 Open Graph Benchmark(OGB)上排名靠前的基準(zhǔn)模型; * 150 多個 G...
2023-03-08 標(biāo)簽:gpu數(shù)據(jù)集GNN 1.2k 0
GPT-4拿下最難數(shù)學(xué)推理數(shù)據(jù)集新SOTA!新型Prompting讓大模型推理能力狂升!
結(jié)果表明,GP-T-4+PHP 在多個數(shù)據(jù)集上取得了 SOTA 結(jié)果,包括 SVAMP (91.9%), AQuA (79.9%), GSM8K (95...
2023-05-15 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集GPT 1.2k 0
恩智浦eIQ Time Series Studio工具使用教程之?dāng)?shù)據(jù)智能
Hello 大家好,今天繼續(xù)為大家?guī)韊IQ Time Series Studio系列講解,上期咱們講到“Utilities”模塊中的“Data Lab...
2025-06-05 標(biāo)簽:恩智浦Studio機(jī)器學(xué)習(xí) 1.1k 0
該圖像數(shù)據(jù)集是 U2OS 細(xì)胞高通量化學(xué)篩選的一部分,其中包含 200 種生物活性化合物的示例。治療效果最初是使用細(xì)胞繪畫測定(熒光顯微鏡)成像的。該數(shù)...
2024-01-07 標(biāo)簽:顯微鏡模型數(shù)據(jù)集 1.1k 0
WACV 2023 I從ScanNeRF到元宇宙:神經(jīng)輻射場的未來
神經(jīng)輻射場(NeRF)通過將三維場景編碼成隱式表示,在視覺領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用。通過學(xué)習(xí)多層感知機(jī)(MLP)來建立隱式映射,其中包括中間的MLP(pos)用于...
來自合肥工業(yè)大學(xué)、商湯、澳國立、北航、英偉達(dá)、港大和上海人工智能實驗室的研究者提出了一項新的視聽分割任務(wù)(Audio-Visual Segmentati...
2022-08-08 標(biāo)簽:編碼器AI數(shù)據(jù)集 1.1k 0
自動駕駛公開數(shù)據(jù)集的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)
一方面,自動駕駛技術(shù)需要大量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練算法模型,以識別和理解道路環(huán)境,從而做出正確的決策和行動,實現(xiàn)準(zhǔn)確、穩(wěn)定和安全的駕駛體驗,數(shù)據(jù)的建設(shè)對于自動駕駛技...
2023-11-08 標(biāo)簽:傳感器人工智能車聯(lián)網(wǎng) 1.1k 0
從傳感器到?jīng)Q策:Maxar的組合產(chǎn)品支持下一代國家安全任務(wù)
用于快速決策的天基智能將是不久的將來多部隊、多領(lǐng)域格局中的關(guān)鍵工具。通過內(nèi)部研發(fā)、激動人心的收購和充滿活力的行業(yè)合作伙伴關(guān)系,Maxar擴(kuò)展了我們的產(chǎn)品...
2023-05-16 標(biāo)簽:傳感器機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.1k 0
15倍加速!SuperCluster:最強(qiáng)3D點云全景分割!
S3DIS Area 5的大規(guī)模全景分割結(jié)果,共有9.2 M個點( 78M預(yù)采樣)和1863個真實"物"對象。SuperCluste...
2024-01-22 標(biāo)簽:gpu數(shù)據(jù)集 1.1k 0
如果有一個包含數(shù)十個甚至數(shù)百個特征的數(shù)據(jù)集,每個特征都可能對你的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能有所貢獻(xiàn)。但是并不是所有的特征都是一樣的。有些可能是冗余的或不相關(guān)的,...
2023-10-16 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)python 1.1k 0
多語言的開放式問答數(shù)據(jù)集構(gòu)建過程
從評測能力上來看,由于目前的評測數(shù)據(jù)集主要是利用人類試題及其標(biāo)準(zhǔn)答案進(jìn)行評測,這種評價方式更偏向?qū)ν评砟芰Φ脑u估,存在評估結(jié)果和模型真實能力有?定偏差。
2023-12-11 標(biāo)簽:人工智能數(shù)據(jù)集ChatGPT 1.1k 0
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