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標(biāo)簽 > 模型
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汽車行業(yè):3D打印應(yīng)用如何進(jìn)行專利保護(hù)?
審查員通過了產(chǎn)品權(quán)利要求1的內(nèi)容,而工藝權(quán)利要求21和26根據(jù)《美國法典》第101條被駁回。權(quán)利要求 21 和 26 的意思即在計算機上使用數(shù)學(xué)模型(例...
目前很多機器學(xué)習(xí)模型可以做出非常好的預(yù)測,但是它們并不能很好地解釋他們是如何進(jìn)行預(yù)測的,很多數(shù)據(jù)科學(xué)家都很難知曉為什么該算法會得到這樣的預(yù)測結(jié)果。這是非...
有了Fine-tune-CoT方法,小模型也能做推理,完美逆襲大模型
如果給語言模型生成一些 prompting,它還向人們展示了其解決復(fù)雜任務(wù)的能力。標(biāo)準(zhǔn) prompting 方法,即為使用少樣本的問答對或零樣本的指令的...
具有Event-Argument相關(guān)性的事件因果關(guān)系提取方法
事件因果關(guān)系識別(ECI)旨在檢測兩個給定文本事件之間是否存在因果關(guān)系,是事件因果關(guān)系理解的重要任務(wù)。然而,ECI 任務(wù)忽略了關(guān)鍵的事件結(jié)構(gòu)和因果因果關(guān)...
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 2856 0
這一模型可以與人類進(jìn)行談話般的交互,可以回答追問,連續(xù)性的問題,承認(rèn)其回答中的錯誤,指出人類提問時的不正確前提,拒絕回答不適當(dāng)?shù)膯栴}。
說起 REST API,小伙伴們多多少少都有聽說過,但是如果讓你詳細(xì)介紹一下什么是 REST,估計會有很多人講不出來,或者只講出來其中一部分。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化:它是什么,它與TinyML有什么關(guān)系?
本文將基本了解機器學(xué)習(xí)背景下的量化,特別是微型機器學(xué)習(xí)(tinyML)。 主要挑戰(zhàn)tinyML就是怎么拿一個比較大的 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),有時約為數(shù)百兆字節(jié),使其...
2023-01-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能模型 3280 0
什么是機器學(xué)習(xí)?ML 基礎(chǔ)知識簡介
本文旨在為硬件和嵌入式工程師提供機器學(xué)習(xí) (ML)、它是什么、它是如何工作的、為什么它很重要以及 TinyML 如何適應(yīng)。 機器學(xué)習(xí)是一個一直存在且經(jīng)常...
2023-01-27 標(biāo)簽:人工智能數(shù)據(jù)收集模型 4261 0
1. 寫在前面 模型“好”與“壞”的評價指標(biāo)直接由業(yè)務(wù)目標(biāo)/任務(wù)需求決定。我們需要做的是:根據(jù)具體的業(yè)務(wù)目標(biāo)/任務(wù)需求去選擇相應(yīng)的評價指標(biāo),繼而選出符合...
基于高光譜圖像與光譜特征融合技術(shù)的雞蛋新鮮度無損判別模型的建立
引言 雞蛋新鮮度等級評價是雞蛋品質(zhì)檢測研究中一項重要的工作。近年來,國內(nèi)外學(xué)者運用介電特性、電子鼻、機器視覺、近紅外光譜分析等技術(shù)在雞蛋新鮮度無損檢測領(lǐng)...
筆者這兩個月一直在折騰分布式應(yīng)用,并且分別基于 API8 的 FA 模型以及 API9 的 Stage 模型進(jìn)行了開發(fā),這兩天總算是基本開發(fā)完了,閑下來...
在英特爾獨立顯卡上部署YOLOv5 v7.0版實時實例分割模型
本文將介紹在基于 OpenVINO 在英特爾獨立顯卡上部署 YOLOv5 實時實例分割模型的全流程,并提供完整范例代碼供讀者使用。
本文是人眼模型的一個案例研究,并提供了更高級的序列模式建模技術(shù)的演示。我們將在OpticStudio中使用Liou & Brennan 1997...
將數(shù)據(jù)預(yù)處理嵌入AI模型的常見技巧
本文將介紹基于 OpenVINO 模型優(yōu)化器或預(yù)處理 API 將數(shù)據(jù)預(yù)處理嵌入 AI 模型的常見技巧,幫助讀者在硬件投入不變的情況下,進(jìn)一步提升端到端的...
在Jetson Nano上使用TensorRT C++實現(xiàn)YOLOv5模型推理
前面有一篇文章詳細(xì)說明了如何在Jetson Nano上安裝YOLOv5,然后運行,這里只需在導(dǎo)出的時候?qū)С鰁ngine模型文件支持。
用于計算 OneFlow 模型的 FLOPs 和 Parameters 的第三方庫。
基于使用對比學(xué)習(xí)和條件變分自編碼器的新穎框架ADS-Cap
在本文中,我們研究了圖像描述(Image Captioning)領(lǐng)域一個新興的問題——圖像風(fēng)格化描述(Stylized Image Captioning)。
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