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標(biāo)簽 > 模型
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Google于2017年制作了TeachableMachine網(wǎng)頁版本的AI軟件工具,甫一推出就受到相當(dāng)好的好評與回響,原因在于這個網(wǎng)站幾乎可以不需要任...
離子注入是一種重要的半導(dǎo)體工藝,用于在材料中引入離子,改變其物理和化學(xué)性質(zhì)。離子注入仿真是對離子的注入過程進(jìn)行建模和模擬,以幫助優(yōu)化工藝參數(shù)并預(yù)測材料性...
自2011年OPEN聯(lián)盟成立以來,其成立的技術(shù)委員會致力于制定統(tǒng)一的通信方式的物理層、協(xié)議一致性和互操作性等規(guī)范。在IEEE、OPEN 聯(lián)盟和AVNU等...
2024-10-22 標(biāo)簽:物理層模型網(wǎng)絡(luò)層 2.1k 0
MixFormerV2:基于Transformer的高效跟蹤器
我們通過簡潔有效的模型結(jié)構(gòu)設(shè)計和高效的基于知識蒸餾的模型壓縮,對于現(xiàn)有的 MixFormer 模型進(jìn)行了大幅度的輕量化提出了 MixFormerV2,同...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和工作原理
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)...
2024-07-03 標(biāo)簽:圖像識別模型深度學(xué)習(xí) 2.1k 0
基于PoseDiffusion相機(jī)姿態(tài)估計方法
介紹 一般意義上,相機(jī)姿態(tài)估計通常依賴于如手工的特征檢測匹配、RANSAC和束調(diào)整(BA)。在本文中,作者提出了PoseDiffusion,這是一種新穎...
2023-07-23 標(biāo)簽:相機(jī)模型數(shù)據(jù)集 2.1k 0
人臉檢測是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個重要研究方向,它涉及到從圖像或視頻中檢測出人臉的位置和大小。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,人臉檢測模型的性能得到了顯著提升。以下...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的構(gòu)建方法
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為一種強(qiáng)大的預(yù)測工具,廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域,如金融、醫(yī)療、交通等。本文將詳細(xì)介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的構(gòu)建方法,包括模型設(shè)計、數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備、模型訓(xùn)...
2024-07-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測模型 2.1k 0
Prompt learning作為近期NLP的新寵,熱度不斷攀升,在接下來的一段日子,大概率還是會處于一個風(fēng)口的位置。什么是Prompt learing...
2022-03-21 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)模型nlp 2.1k 0
AI愛克斯開發(fā)板上使用OpenVINO加速YOLOv8目標(biāo)檢測模型
《在AI愛克斯開發(fā)板上用OpenVINO加速YOLOv8分類模型》介紹了在AI愛克斯開發(fā)板上使用OpenVINO 開發(fā)套件部署并測評YOLOv8的分類模...
SAM 是一個提示型模型,其在 1100 萬張圖像上訓(xùn)練了超過 10 億個掩碼,實現(xiàn)了強(qiáng)大的零樣本泛化。許多研究人員認(rèn)為「這是 CV 的 GPT-3 時...
UltraEM和EMCompiler對變壓器進(jìn)行阻抗匹配的仿真實例
UltraEM可以建立變壓器工藝模型并仿真生成相應(yīng)的阻抗圓圖結(jié)果文件,EMCompiler可以導(dǎo)入UltraEM生成的阻抗圓圖結(jié)果文件并對其進(jìn)行阻抗匹配。
-在“鑒權(quán)管理”頁面,單擊“創(chuàng)建 API Key”,填寫描述信息后,單擊“確認(rèn)”會返回“您的密鑰”,請復(fù)制保存密鑰,單擊“關(guān)閉”后將無法再次查看密鑰。(...
定制狀態(tài)機(jī) 目前得到的狀態(tài)機(jī)已經(jīng)能夠響應(yīng)來自外部的各種事件,并適當(dāng)?shù)卣{(diào)整自己當(dāng)前所處的狀態(tài),也就是說已經(jīng)實現(xiàn)了狀態(tài)機(jī)引擎的功能,接下來要做的就是根據(jù)應(yīng)用...
2023-09-13 標(biāo)簽:函數(shù)模型狀態(tài)機(jī) 2.1k 0
預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)大小對于預(yù)訓(xùn)練模型的影響
BERT類模型的工作模式簡單,但取得的效果也是極佳的,其在各項任務(wù)上的良好表現(xiàn)主要得益于其在大量無監(jiān)督文本上學(xué)習(xí)到的文本表征能力。那么如何從語言學(xué)的特征...
2023-03-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼模型 2.1k 0
本文將分享 TensorRT-LLM 中低精度量化內(nèi)容,并從精度和速度角度對比 FP8 與 INT8。首先介紹性能,包括速度和精度。其次,介紹量化工具 ...
2024-11-19 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)NVIDIA模型 2.1k 0
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