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標(biāo)簽 > 模型
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NVMe高速傳輸之?dāng)[脫XDMA設(shè)計25: NVMe 子系統(tǒng)模型設(shè)計
本課題提出 NVMe子系統(tǒng)模型的設(shè)計理念, 并將其整合到驗證平臺中, 使 NoP 邏輯加速引擎能夠在較復(fù)雜存儲子系統(tǒng)中做系統(tǒng)性的功能驗證, 同時降低了設(shè)...
之前的工作(Monaikul 等人,2021)通過對新實體類添加輸出層(AddNER)以及對輸出層進行擴展(ExtandNER)兩種知識蒸餾的方式解決。...
2022-09-01 標(biāo)簽:解碼模型數(shù)據(jù)集 3.1k 0
Prompt Tuning相比于Fine Tuning在哪些場景下表現(xiàn)更好?
第三范式:基于「預(yù)訓(xùn)練模型 + finetuning」的范式,如 BERT + finetuning 的NLP任務(wù),相比于第二范式,模型準(zhǔn)確度顯著提高,...
2023-02-02 標(biāo)簽:模型深度學(xué)習(xí)nlp 3.1k 0
光譜成像系統(tǒng)能夠同時獲取目標(biāo)的空間維和光譜維信息,具有圖譜合一的特點,被廣泛應(yīng)用于航空航天遙感、水質(zhì)監(jiān)測、大氣污染檢測、石油礦物探測等多個領(lǐng)域。隨著科學(xué)...
人工智能正在改變幾乎所有行業(yè)和應(yīng)用領(lǐng)域的工程。隨之而來的是對高 AI 模型準(zhǔn)確性的需求。事實上,AI 模型在取代傳統(tǒng)方法時往往更準(zhǔn)確,但這有時也會付出代...
基于DBFP與DB-Attn的算法硬件協(xié)同優(yōu)化方案
本文討論了LLM推理過程對計算資源需求急劇攀升的背景下,現(xiàn)有量化和剪枝技術(shù)、新數(shù)據(jù)格式存在的不足,提出動態(tài)塊浮點數(shù)(DBFP)及其配套算法-硬件協(xié)同框架...
機器人模型中的剛體最終要通過關(guān)節(jié)joint連接之后,才能產(chǎn)生相對運動。 URDF中的關(guān)節(jié)有六種運動類型。 continuous,描述旋轉(zhuǎn)運動,可以圍繞某...
Transformer模型自其問世以來,在自然語言處理(NLP)領(lǐng)域取得了巨大的成功,并成為了許多先進模型(如BERT、GPT等)的基礎(chǔ)。本文將深入解讀...
2024-07-02 標(biāo)簽:模型Transformerpytorch 3k 0
鐵氧體磁珠是無源器件,可在寬頻率范圍內(nèi)過濾高頻噪聲。它在目標(biāo)頻率范圍內(nèi)具有電阻特性,并以熱量的形式耗散噪聲能量。鐵氧體磁珠與電源網(wǎng)絡(luò)串聯(lián),而磁珠的兩端通...
自編碼器(Autoencoder, AE)是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,它通過編碼器和解碼器的組合,實現(xiàn)了對輸入數(shù)據(jù)的壓縮和重構(gòu)。自編碼器由兩部分組成...
2024-07-09 標(biāo)簽:編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 3k 0
近年來,作為人工智能領(lǐng)域最重要的進展--深度學(xué)習(xí)(Deep Learning),在諸多領(lǐng)域都有很多驚人的表現(xiàn)。早在2013年,深度學(xué)習(xí)就被麻省理工學(xué)院的...
2024-01-23 標(biāo)簽:人工智能人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 3k 0
RCA標(biāo)準(zhǔn)清潔,在去除硅表面污染方面非常有效。RCA清潔包括兩個順序步驟:標(biāo)準(zhǔn)清潔1(SC-1)和標(biāo)準(zhǔn)清潔2(SC-2)。SC-1溶液由氫氧化銨、過氧化...
簡單聊聊目標(biāo)檢測新范式RT-DETR的骨干:HGNetv2
當(dāng)然,人們對RT-DETR之所以產(chǎn)生濃厚的興趣,我覺得大概率還是對YOLO系列審美疲勞了,就算是出到了YOLO10086,我還是只想用YOLOv5和YO...
2023-04-27 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)模型ChatGPT 3k 0
鴻蒙開發(fā):【Stage模型應(yīng)用配置文件】
應(yīng)用配置文件中包含應(yīng)用配置信息、應(yīng)用組件信息、權(quán)限信息、開發(fā)者自定義信息等,這些信息在編譯構(gòu)建、分發(fā)和運行解決分別提供給編譯工具、應(yīng)用市場和操作系統(tǒng)使用。
一些關(guān)于機器學(xué)習(xí)工具在學(xué)習(xí)過程中所犯錯誤的問題
咨詢公司Cambridge Consultants的專家級機器學(xué)習(xí)工程師Sally Epstein說:“我們?nèi)匀粡墓究吹降淖畛R姷膯栴}是,公司渴望運用...
2019-01-14 標(biāo)簽:模型機器學(xué)習(xí) 3k 0
JD和OPPO的研究人員們提出了一種姿勢引導(dǎo)的時尚圖像生成模型
研究人員的主要目的在于訓(xùn)練一個生成模型,將模特在當(dāng)前姿勢上的圖像遷移到其他的目標(biāo)姿勢上去,實現(xiàn)對于衣著等商品的全面展示。
Python官方文檔說法是“Python數(shù)據(jù)模型”,大多數(shù)Python書籍作者說法是“Python對象模型”,它們是一個意思,表示“計算機編程語言中對象...
2021-02-10 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型Python 2.9k 0
從沖突局部解釋網(wǎng)絡(luò)中提取全局最佳圖形的方式找木偶
相連的部件必須以正確的方式重疊。每個部件只能指定一個區(qū)域是否重疊,而不能指定多個區(qū)域。大腿和小腿之間連接的規(guī)范如圖2所示,圖2c展示了一些正確重疊的例子...
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