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標(biāo)簽 > 模型
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在選擇數(shù)字IP時,客戶的要求是否可以更大膽一些?答案是肯定的。SoC設(shè)計人員當(dāng)然非常希望能夠比較數(shù)字IP的PPA。然而這在很大程度上是不可能的,因為可用...
最近,馬毅教授團(tuán)隊探索了基于Transformer架構(gòu)的模型中涌現(xiàn)分割能力是否僅僅是復(fù)雜的自監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)制的結(jié)果,或者是否可以通過模型架構(gòu)的適當(dāng)設(shè)計在更通...
2023-09-14 標(biāo)簽:模型深度學(xué)習(xí)Transformer 758 0
比如這樣一個案例,離心泵多參考坐標(biāo)系運動設(shè)置案例,官方幫助文檔的案例,任何人都能按照操作步驟做出來,但是涉及的各個技術(shù)點,只有系統(tǒng)全面學(xué)習(xí)了整個動網(wǎng)格專...
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) 1830 0
導(dǎo)讀:面對復(fù)雜外形的氣動評估工作,非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格帶來了很多便利,但涉及部件運動給計算帶來很多挑戰(zhàn)。結(jié)構(gòu)網(wǎng)格計算穩(wěn)定性好,但在復(fù)雜模型拓?fù)鋸?fù)雜以及網(wǎng)格量大;拼...
CLE Diffusion:可控光照增強(qiáng)擴(kuò)散模型
本文提出了新型的可控光照增強(qiáng)框架,主要采用了條件擴(kuò)散模型來控制任意區(qū)域的任意亮度增強(qiáng)。通過亮度控制模塊(Brightness Control Modul...
2023-09-11 標(biāo)簽:函數(shù)模型圖像增強(qiáng) 1396 0
如何更好地繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練(Continue PreTraining)
但,這種前提是「充分訓(xùn)練」,如果只看訓(xùn)練前期的話,使用更長的預(yù)熱步數(shù)(黃色的線)。無論是「上游任務(wù)」還是「下游任務(wù)」,模型的 Loss 都要比其他預(yù)熱步...
2023-09-11 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集LLM 1473 0
基于多模態(tài)學(xué)習(xí)的虛假新聞檢測研究
目前,單流架構(gòu)模型在視頻分類、情感分析、圖像生成等多模態(tài)領(lǐng)域中得以廣泛應(yīng)用,單流模型具有結(jié)構(gòu)簡單、容易實現(xiàn)、高準(zhǔn)確率等優(yōu)勢,在虛假新聞檢測領(lǐng)域中,是一個...
2023-09-11 標(biāo)簽:檢測技術(shù)模型深度學(xué)習(xí) 3213 0
YOLOv5網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)訓(xùn)練策略詳解
前面已經(jīng)講過了Yolov5模型目標(biāo)檢測和分類模型訓(xùn)練流程,這一篇講解一下yolov5模型結(jié)構(gòu),數(shù)據(jù)增強(qiáng),以及訓(xùn)練策略。
2023-09-11 標(biāo)簽:模型目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 2985 0
HT for Web (Hightopo) 使用心得(1)- 基本概念
本章主要介紹了 HT for Web 中的一些基本概念,包括:基礎(chǔ)數(shù)據(jù) ht.Data、數(shù)據(jù)模型 ht.DataModel 和選擇模型 ht.Selec...
只需簡單的幾步,2D視頻變3D?最新視頻創(chuàng)作AI模型!
本文的網(wǎng)絡(luò)將給定一個具有幀的動態(tài)場景的單目視頻(I1, I2,…,, IN ) 和已知的相機(jī)參數(shù) (P1, P2,., PN ),目標(biāo)是在視頻中任何所需...
一文捋順千億模型訓(xùn)練技術(shù):流水線并行、張量并行和3D并行
整個樸素層并行前向傳播和后向傳播的過程如上圖所示。GPU1執(zhí)行前向傳播, 并將激活 (activations)緩存下來。然后將 層的輸出interme...
如圖所示,在RLAIF中,首先使用LLM來評估給定的文本和2個候選回復(fù),然后,這些由LLM生成的偏好數(shù)據(jù)被用來訓(xùn)練一個獎勵模型,這個獎勵模型用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)...
2023-09-08 標(biāo)簽:模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)LLM 1117 0
YaRN:一種高效RoPE擴(kuò)展方法,可推理更長上下文并達(dá)到SOTA
為了解決在插值RoPE嵌入時丟失高頻信息的問題,[4]中開發(fā)了"NTK-aware"插值。與同樣乘以因子s的方式相比,我們通過在多個...
2023-09-07 標(biāo)簽:編碼模型數(shù)據(jù)集 5748 0
機(jī)器學(xué)習(xí)模型指標(biāo)在機(jī)器學(xué)習(xí)建模過程中,針對不同的問題,需采用不同的模型評估指標(biāo)。
2023-09-06 標(biāo)簽:模型曲線機(jī)器學(xué)習(xí) 1523 0
一個任務(wù)通用的的指令微調(diào)Embedder!
現(xiàn)有的文本嵌入表示方法在應(yīng)用到新的任務(wù)或領(lǐng)域時,通常性能都會受損,甚至應(yīng)用到相同任務(wù)的不同領(lǐng)域也會遇到同樣的問題。常見的解決辦法是通過針對下游任務(wù)和領(lǐng)域...
2023-09-05 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集自然語言 1439 0
? 隨著全球能源需求的持續(xù)增長與能源供應(yīng)的不確定性增加,清潔、可持續(xù)的新能源研究越來越受到人們的關(guān)注。氫能具有能量密度大、安全穩(wěn)定、便于存儲和運輸?shù)葍?yōu)點...
通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)鋼筋數(shù)量統(tǒng)計的整體方案
“AI數(shù)鋼筋”——通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)鋼筋數(shù)量統(tǒng)計的整體方案解讀。 導(dǎo)讀 ? 在社會智能化的發(fā)展趨勢之下,越來越多的傳統(tǒng)行業(yè)開始向著數(shù)字化的方向轉(zhuǎn)型,而...
2023-09-05 標(biāo)簽:模型目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集 1681 0
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