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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)雜模型拓撲復(fù)雜以及網(wǎng)格量大;拼...
英特爾發(fā)行版 OpenVINO 工具套件基于 oneAPI 而開發(fā),可以加快高性能計算機視覺和深度學(xué)習(xí)視覺應(yīng)用開發(fā)速度工具套件,適用于從邊緣到云的各種英...
機器視覺的成像系統(tǒng)的簡化模型,如圖1所示。 光學(xué)成像系統(tǒng)對現(xiàn)實世界中的可見光、紅外線、X射線等實施某種轉(zhuǎn)換T(x,y),將物理量轉(zhuǎn)換為電信號,再經(jīng)圖像采...
利用TensorFlow實現(xiàn)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類模型
要利用TensorFlow實現(xiàn)一個基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的文本分類模型,我們首先需要明確幾個關(guān)鍵步驟:數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練、模型評估與調(diào)優(yōu)...
2024-07-12 標(biāo)簽:模型tensorflow深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1477 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常用來處理什么
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks, CNNs)通常被用來處理具有顯著空間層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù),特別是圖像和視頻數(shù)據(jù)。它...
2024-07-11 標(biāo)簽:圖像識別模型數(shù)據(jù)集 1476 0
現(xiàn)在很多基于填表方式的NER方法,在構(gòu)造表中元素的時候,一般用的都是由相應(yīng)span的head字和tail字的表征得到的,而本文在此基礎(chǔ)上加入了從span...
工廠數(shù)字孿生系統(tǒng)的特點與結(jié)構(gòu)
工廠數(shù)字孿生系統(tǒng)包括智能實體工廠、工廠數(shù)字孿生體和孿生服務(wù)系統(tǒng),工廠數(shù)字孿生體由虛擬工廠和數(shù)字孿生引擎組成。實體工廠是實際存在的工廠,包括車間、生產(chǎn)線、...
本文綜述了康奈爾大學(xué)、康奈爾科技、谷歌Brain和Alphabet公司的基于有效樣本數(shù)的類平衡損失(CB損失)。
2022-08-25 標(biāo)簽:函數(shù)模型數(shù)據(jù)集 1474 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
Linux如何操作將數(shù)據(jù)包發(fā)送出去
? Linux 服務(wù)器收到網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包,需要經(jīng)過哪些處理,一步步將數(shù)據(jù)傳給應(yīng)用進程的呢?應(yīng)用進程發(fā)送數(shù)據(jù)包時,Linux 又是如何操作將數(shù)據(jù)包發(fā)送出去的呢...
2023-06-17 標(biāo)簽:Linux數(shù)據(jù)包模型 1469 0
在智能配電網(wǎng)的規(guī)劃工作中,常用模型主要分為:基于地區(qū)經(jīng)濟性、運行可靠性要求形成的靜態(tài)規(guī)劃模型、動態(tài)規(guī)劃模型以及具有嚴(yán)格約束或柔性約束的靈活規(guī)劃模型等。另...
2023-05-26 標(biāo)簽:配電網(wǎng)模型智能配電網(wǎng) 1468 0
模型壓縮涉及將大型資源密集型模型轉(zhuǎn)化為適合在受限移動設(shè)備上存儲的緊湊版本。此外,它還可以優(yōu)化模型以實現(xiàn)更快的執(zhí)行速度和最小的延遲,或在這些目標(biāo)之間取得平衡。
2023-09-26 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集nlp 1467 0
在當(dāng)前次 (i 和 j) 迭代中需要往 A[i][j] 中寫入數(shù)據(jù),然后需要讀取 A[i-1][j] 和 A[i][j-1] 的內(nèi)容也就是循環(huán)維度 i ...
ImgX-DiffSeg:基于DDPMs的3D醫(yī)學(xué)圖像分割
DDPM 是一種生成模型,可用于圖像去噪和分割。工作原理是模擬干凈圖像的概率分布,然后在圖像中添加噪點以生成噪聲版本。相反的,模型嘗試通過移除添加的噪點...
在電力電子和電路仿真領(lǐng)域,精度至關(guān)重要。仿真結(jié)果的真實性取決于各個器件所采用模型的準(zhǔn)確性。無論是IGBT、碳化硅(SiC)還是硅MOSFET,仿真預(yù)測的...
鴻蒙OS元服務(wù)開發(fā):【(Stage模型)設(shè)置懸浮窗】
懸浮窗可以在已有的任務(wù)基礎(chǔ)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(wù)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(yīng)用窗口之上;開發(fā)...
鴻蒙OS元服務(wù)開發(fā):【(Stage模型)設(shè)置應(yīng)用主窗口】
在Stage模型下,應(yīng)用主窗口由UIAbility創(chuàng)建并維護生命周期。在UIAbility的onWindowStageCreate回調(diào)中,通過Windo...
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