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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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由于這是真實(shí)世界的數(shù)據(jù),這意味著沒(méi)有真正的基本事實(shí)可用。相反,每個(gè)序列都附有一組參考值(參見(jiàn)下面的“數(shù)據(jù)格式”),這是我們對(duì)相機(jī)陀螺儀校準(zhǔn)參數(shù)的最佳估計(jì)...
2022-05-24 標(biāo)簽:陀螺儀數(shù)據(jù)集 3350 0
研究人員首先選擇了三種最有代表性的方法,包括CAP、FGVC(基于光流法)和Fuseformer(入選ICCV 2021),進(jìn)行對(duì)象移除(下圖前三行)和...
2022-05-24 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集 918 0
因果推理是人類(lèi)的一項(xiàng)核心認(rèn)知能力。借助因果推理能力,人類(lèi)得以理解已觀測(cè)到的各種現(xiàn)象,并預(yù)測(cè)將來(lái)可能發(fā)生的事件。然而,盡管當(dāng)下的各類(lèi)因果推理模型已經(jīng)在現(xiàn)有...
2022-05-16 標(biāo)簽:推理數(shù)據(jù)集 1590 0
總體來(lái)說(shuō),我們首先需要訓(xùn)練好一個(gè)人體關(guān)節(jié)點(diǎn)檢測(cè)的AI視覺(jué)模型,然后將游戲畫(huà)面實(shí)時(shí)送入AI視覺(jué)模型中,再反饋出游戲人物各個(gè)部位的像素位置,然后確定瞄準(zhǔn)點(diǎn),...
2022-05-05 標(biāo)簽:AI計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集 1.2萬(wàn) 2
Multilingual多語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的套路
Facebook在Crosslingual language model pretraining(NIPS 2019)一文中提出XLM預(yù)訓(xùn)練多語(yǔ)言模型,...
2022-05-05 標(biāo)簽:語(yǔ)言模型數(shù)據(jù)集nlp 3374 0
全面總結(jié)深度學(xué)習(xí)中的歸一化技術(shù)
不同規(guī)模的輸入導(dǎo)致不同的權(quán)重更新和優(yōu)化器的步驟向最小值的方向不均衡。這也使損失函數(shù)的形狀不成比例。在這種情況下,就需要使用較低的學(xué)習(xí)速率來(lái)避免過(guò)沖,這就...
2022-04-28 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 1962 0
數(shù)據(jù)分析將成為創(chuàng)新起源與企業(yè)核心能力
Amazon Athena 是一種無(wú)服務(wù)器的交互式查詢(xún)服務(wù),用戶(hù)能夠輕松使用標(biāo)準(zhǔn) SQL 分析 Amazon S3 中的數(shù)據(jù)。無(wú)需 ETL ,具備 SQ...
2022-04-28 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)集大數(shù)據(jù) 1031 0
通過(guò)RAPIDS加速單細(xì)胞DNA和RNA基因組分析
使用 RAPIDS 生成這個(gè) UMAP 可視化需要 1 秒,而在 CPU 上則需要 80 秒。事實(shí)上, RAPIDS 可以加速整個(gè)單單元分析工作流程,甚...
2022-04-27 標(biāo)簽:cpu數(shù)據(jù)集 1501 0
在這項(xiàng)工作中,合作團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了PdSe2/MoTe2二維雙極性范德華異質(zhì)結(jié)(如圖2所示),利用其界面能帶易被電場(chǎng)調(diào)控的特性,實(shí)現(xiàn)了異質(zhì)結(jié)界面能帶匹配類(lèi)型在...
2022-04-27 標(biāo)簽:光伏光譜數(shù)據(jù)集 1545 0
機(jī)器翻譯中細(xì)粒度領(lǐng)域自適應(yīng)的數(shù)據(jù)集和基準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)
細(xì)粒度領(lǐng)域自適應(yīng)問(wèn)題是一個(gè)重要的實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題。當(dāng)研發(fā)人員需要為某個(gè)特定主題提供翻譯服務(wù)(比如為某個(gè)主題的會(huì)議提供翻譯)時(shí),往往需要在特定的細(xì)粒度領(lǐng)域上取...
2022-04-26 標(biāo)簽:機(jī)器翻譯數(shù)據(jù)集 1558 0
多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)的圖像語(yǔ)言轉(zhuǎn)換器
為了達(dá)到這一目的,DeepMind 建立的 SVO-Probes 數(shù)據(jù)集包含了 48000 個(gè)圖像-句子對(duì),可以測(cè)試 AI 系統(tǒng)對(duì) 447 個(gè)動(dòng)詞的理解...
2022-04-24 標(biāo)簽:轉(zhuǎn)換器AI數(shù)據(jù)集 1551 0
思必馳獲Text-to-SQL任務(wù)中文千言榜單第一名
Text-to-SQL任務(wù)是自然語(yǔ)言處理任務(wù)中最具挑戰(zhàn)性的任務(wù)之一,該任務(wù)的輸入既要考慮用戶(hù)的自然語(yǔ)言問(wèn)題也要考慮數(shù)據(jù)庫(kù)的模式結(jié)構(gòu),此外,該任務(wù)的輸出是...
2022-04-21 標(biāo)簽:編碼數(shù)據(jù)集思必馳 2313 0
使用Python構(gòu)建基于web應(yīng)用程序的交互式儀表板
Dash 是來(lái)自 Plotly 的一個(gè)開(kāi)源框架,用于使用 Python 構(gòu)建基于 web 應(yīng)用程序的交互式儀表板。此外,開(kāi)放源碼軟件( OSS )庫(kù)...
2022-04-21 標(biāo)簽:python數(shù)據(jù)集 1682 0
Saturn Cloud使得管理GPU基礎(chǔ)設(shè)施變得更加容易
對(duì)于本練習(xí),我們將使用紐約出租車(chē)數(shù)據(jù)集。我們將加載一個(gè) CSV 文件,選擇我們的功能,然后訓(xùn)練一個(gè)隨機(jī)森林模型。為了說(shuō)明在 GPU 上使用 RAPI...
2022-04-20 標(biāo)簽:cpu機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1380 0
確定好區(qū)域的數(shù)字即可進(jìn)入數(shù)字識(shí)別的過(guò)程。MNIST數(shù)據(jù)集是用于手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別的規(guī)范數(shù)據(jù)集。大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家已經(jīng)對(duì)該數(shù)據(jù)集進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。它包含約60,000個(gè)...
2022-04-20 標(biāo)簽:檢測(cè)器opencv數(shù)據(jù)集 1211 0
使用NVIDIA CUDA-Pointpillars檢測(cè)點(diǎn)云中的對(duì)象
點(diǎn)云是坐標(biāo)系中的點(diǎn)數(shù)據(jù)集。點(diǎn)包含豐富的信息,包括三維坐標(biāo)(X、Y、Z)、顏色、分類(lèi)值、強(qiáng)度值和時(shí)間等。點(diǎn)云主要來(lái)自于各種NVIDIA Jetson用...
2022-04-13 標(biāo)簽:NVIDIA數(shù)據(jù)集 2236 0
使用NVIDIA DALI加速醫(yī)學(xué)圖像處理
學(xué)習(xí)速度的提高是非常顯著的。在 KITS19 數(shù)據(jù)集上, nnU Net 在使用 隨機(jī)對(duì)象邊界框 運(yùn)算符的測(cè)試運(yùn)行時(shí)段中, 2134 達(dá)到與 3222 ...
2022-04-13 標(biāo)簽:NVIDIA數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2007 0
如何使用醫(yī)學(xué)三維圖像分割筆記本在MRI圖像中預(yù)測(cè)腦腫瘤
使用容器的優(yōu)點(diǎn)是它將所有必需的庫(kù)和依賴(lài)項(xiàng)打包到一個(gè)單獨(dú)的、隔離的環(huán)境中。這樣您就不必?fù)?dān)心復(fù)雜的安裝過(guò)程。
2022-04-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2530 0
使用PyTorch Lightning構(gòu)建語(yǔ)音模型和解決方案
人工智能正在推動(dòng)第四次工業(yè)革命,其機(jī)器可以在超人的水平上聽(tīng)到、看到、理解、分析,然后做出明智的決定。然而,人工智能的有效性取決于基礎(chǔ)模型的質(zhì)量。因此...
2022-04-13 標(biāo)簽:人工智能數(shù)據(jù)集pytorch 2032 0
領(lǐng)域遷移一種簡(jiǎn)單而有效的方法Alter
如圖2所示,Transformer模型一般由輸入嵌入層、輸出層和若干結(jié)構(gòu)相同的Transformer層堆疊組成。更具體地,每層由一個(gè)多頭自注意力模塊和前...
2022-04-07 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集Transformer 2030 0
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