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如何使用Vitis-AI加速YOLOX模型實現(xiàn)視頻中的目標檢測
本文將介紹如何使用Vitis-AI加速YOLOX模型實現(xiàn)視頻中的目標檢測,并對相關源碼進行解讀。由于演示的示例程序源碼是Vitis-AI開源項目提供的,...
基于知識的對話生成任務(Knowledge-Grounded Dialogue Generation,KGD)是當前對話系統(tǒng)的研究熱點,這個任務旨在基于...
2022-09-05 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡模型數(shù)據(jù)集 2.4k 0
如何使用經(jīng)過訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡模型
使用經(jīng)過訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡模型是一個涉及多個步驟的過程,包括數(shù)據(jù)準備、模型加載、預測執(zhí)行以及后續(xù)優(yōu)化等。
2024-07-12 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡模型 2.4k 0
低質量圖像的生成與增強的區(qū)別 圖像生成領域中存在的難點
1. 論文信息 ? 2. 引言 ? 這篇論文的研究背景是圖像生成領域中存在的一個難點 - 如何從低質量的圖像中恢復高質量的細節(jié)信息。這對很多下游應用如監(jiān)...
鴻蒙OS元服務開發(fā):【(Stage模型)設置懸浮窗】
懸浮窗可以在已有的任務基礎上,創(chuàng)建一個始終在前臺顯示的窗口。即使創(chuàng)建懸浮窗的任務退至后臺,懸浮窗仍然可以在前臺顯示。通常懸浮窗位于所有應用窗口之上;開發(fā)...
簡單電路的學習是研究復雜電路的起點,因為復雜電路就是由一個個簡單電路組合起來的。 所以,先把基礎打牢靠。 電流源: diode-connected MO...
隨著第一臺計算機誕生以來,計算機技術得到了飛速的發(fā)展,并且在各個領域都得到了廣泛的應用。計算機模擬技術作為計算機技術的重要組成部分,其應用范圍也在不斷的...
Profile模型訓練的循環(huán) 標記任意代碼范圍 Profile CPU/GPU的活動 Profile 內(nèi)存消耗 總覽 Flops 測量 多GPU,多節(jié)點...
隨著 MPS 公司數(shù)字芯片時代的開啟,數(shù)字芯片對應的仿真模型數(shù)量也大幅度增多。數(shù)字芯片可以修改寄存器參數(shù),提高了使用的靈活性。MPS 公司的仿真模型也一...
基于數(shù)值計算的模擬仿真方法進行碲鎘汞芯片的熱應力分析
通過實驗進行大面陣碲鎘汞芯片的熱應力分析不僅耗時長、成本高,而且對于微米尺度的陣列單元分析難度高。近年來,利用基于數(shù)值計算的模擬仿真方法進行碲鎘汞芯片的...
研究人員為多模態(tài)NER任務提出新穎的關系增強圖卷積網(wǎng)絡
命名實體識別(NER)是信息抽取的一項基本任務,它的目的是識別文本片段中的實體及類型,如人名(PER),地名(LOC)和組織名(ORG)。命名實體識別在...
2022-09-28 標簽:模型NER圖卷積網(wǎng)絡 2.4k 0
近期智譜發(fā)布了其最新的GLM-Edge系列SLM模型,GLM-Edge 系列是智譜在面向端側真實落地使用的場景下的一次嘗試,由兩種尺寸的大語言對話模型和...
LLM(Large Language Model)是指大型語言模型,它們是一類使用深度學習技術構建的自然語言處理(NLP)模型。LLM模型可以處理各種語...
流行基線基礎問題遲遲沒能解決,讓模型學會閱讀理解究竟需要多少文本
近期,學界發(fā)表了不少有關閱讀理解的論文,它們使用的樣本都是(問題、段落、答案)這樣的三元組。對此,一種常規(guī)的想法是,如果模型的目標是預測相應答案,它們就...
NNCF壓縮與量化YOLOv8模型與OpenVINO部署測試
OpenVINO2023版本衍生出了一個新支持工具包NNCF(Neural Network Compression Framework – 神經(jīng)網(wǎng)絡壓縮...
2023-11-20 標簽:模型數(shù)據(jù)集OpenVINO 2.4k 0
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