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除了傳統(tǒng)的處理器 (CPU、MPU/MCU、DSP 和 GPU),面向當(dāng)代各種應(yīng)用的高級(jí)處理器(Advanced Processors)層出不窮,例如加...
PyTorch是一個(gè)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的開(kāi)源庫(kù),它提供了豐富的工具和接口,幫助開(kāi)發(fā)者快速構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型。本文將介紹如何在不同操作系統(tǒng)上安裝PyTo...
2023-12-07 標(biāo)簽:接口機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3031 0
在討論安全多方計(jì)算(下文使用 MPC) 之前,我們先討論安全多方計(jì)算的設(shè)定,在MPC 的所有參與者中,某些參與者可能會(huì)被一個(gè)敵手 (攻擊者) 控制,在敵...
2023-12-06 標(biāo)簽:函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1506 0
機(jī)器人的態(tài)勢(shì)感知成為行業(yè)研究熱點(diǎn)
新一代機(jī)器人的態(tài)勢(shì)感知將成為研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。通過(guò)解決環(huán)境感知、自身狀態(tài)感知和多傳感器融合等問(wèn)題,可以提高機(jī)器人的自主性、可靠性和適應(yīng)性,從而推動(dòng)機(jī)器人...
2023-12-05 標(biāo)簽:機(jī)器人視覺(jué)傳感器機(jī)器學(xué)習(xí) 490 0
深度學(xué)習(xí)神器DYnet++:輕松駕馭復(fù)雜自由曲面,3D測(cè)量無(wú)難度!
利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型DYnet++從單個(gè)復(fù)合圖案中獲取相位信息。為了訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型,作者使用了一個(gè)具有九個(gè)致動(dòng)器的可變形鏡來(lái)生成各種表面形狀的大量數(shù)據(jù)...
2023-12-04 標(biāo)簽:解碼器測(cè)量深度學(xué)習(xí) 978 0
多視圖立體幾何(Multi-View Stereo,MVS)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中重要的研究領(lǐng)域,也是邁入三維計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的重點(diǎn)問(wèn)題。它通過(guò)利用多張互相重疊的...
2023-12-04 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)3D模型深度學(xué)習(xí) 1217 0
設(shè)三種操作的輸入都是同一個(gè)矩陣(暫且先別管為什么輸入是同一個(gè)矩陣),這里暫且定為長(zhǎng)度為L(zhǎng)的句子,每個(gè)token的特征維度是768,那么輸入就是(L,76...
2023-12-04 標(biāo)簽:函數(shù)深度學(xué)習(xí) 1175 0
gpu服務(wù)器是干什么的 gpu服務(wù)器與cpu服務(wù)器的區(qū)別
相比于傳統(tǒng)的CPU服務(wù)器,GPU服務(wù)器支持同時(shí)計(jì)算大量相似的計(jì)算操作,可以實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)的并行計(jì)算性能。GPU服務(wù)器通常配備多個(gè)高性能的GPU,可以有效地支...
芯片缺陷是什么?芯片缺陷檢測(cè)做什么?芯片缺陷檢測(cè)怎么做?
在芯片生產(chǎn)制造過(guò)程中,各工藝流程環(huán)環(huán)相扣,技術(shù)復(fù)雜,材料、環(huán)境、工藝參數(shù)等因素的微變常導(dǎo)致芯片產(chǎn)生缺陷,影響產(chǎn)品良率。
2023-11-30 標(biāo)簽:編碼器機(jī)器視覺(jué)GaN 4004 0
PanopticNeRF-360:快速生成大量新視點(diǎn)全景分割圖像!
PanopticNeRF-360是PanopticNeRF的擴(kuò)展版本,借助3D粗標(biāo)注快速生成大量的新視點(diǎn)全景分割和RGB圖,并引入幾何-語(yǔ)義聯(lián)合優(yōu)化來(lái)解...
2023-11-30 標(biāo)簽:感知系統(tǒng)自動(dòng)駕駛汽車深度學(xué)習(xí) 707 0
有將近兩個(gè)月沒(méi)有學(xué)習(xí)一些新東西,更新一下博客了。一直在忙公司的一個(gè)項(xiàng)目,是做一款支持LSTM和RNN的通用架構(gòu)加速I(mǎi)P。自己恰好負(fù)責(zé)指令編譯工作,雖然開(kāi)...
4個(gè)對(duì)人工智能AI的誤解 你中了幾個(gè)?
工業(yè)領(lǐng)域的人工智能(AI)正在迅速嶄露頭角,工業(yè)AI可以幫助制造商借助設(shè)備監(jiān)控和預(yù)防性維護(hù)計(jì)劃來(lái)最大限度地延長(zhǎng)正常運(yùn)行時(shí)間,以及確定損失的產(chǎn)量和缺陷。
2023-11-30 標(biāo)簽:人工智能圖形處理器深度學(xué)習(xí) 1339 0
相比于常規(guī)的三通道 RGB 圖像,高光譜圖像包含幾十上百個(gè)波段,從而捕獲了關(guān)于成像場(chǎng)景更豐富的信息。也正因?yàn)檫@一重要特性,高光譜圖像被廣泛地應(yīng)用于醫(yī)療,...
2023-11-29 標(biāo)簽:算法光譜深度學(xué)習(xí) 737 0
中國(guó)大模型市場(chǎng)進(jìn)展與趨勢(shì)
大模型當(dāng)前以生成類應(yīng)用為主,多模態(tài)是未來(lái)重點(diǎn)發(fā)展方向 企業(yè)用戶是從應(yīng)用視角出發(fā),分成生成類應(yīng)用、決策類應(yīng)用和多模態(tài)應(yīng)用。 受限于模型能力、應(yīng)用效果等...
2023-11-29 標(biāo)簽:編程語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 727 0
隨著ChatGPT的快速發(fā)展,基于Transformer的大型語(yǔ)言模型(LLM)為人工通用智能(AGI)鋪平了一條革命性的道路,并已應(yīng)用于知識(shí)庫(kù)、人機(jī)界...
2023-11-27 標(biāo)簽:模型深度學(xué)習(xí)ChatGPT 3484 0
此類指代基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)定位算法,比如通過(guò)網(wǎng)絡(luò)直接回歸查詢圖像的相機(jī)姿態(tài)信息或者通過(guò)網(wǎng)絡(luò)密集預(yù)測(cè)查詢圖像像素的3D坐標(biāo),然后放在RANSAC-PNP ...
2023-11-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法視覺(jué)定位 1643 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feedforwar...
2023-11-26 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)組深度學(xué)習(xí) 1461 0
通過(guò)擴(kuò)散模型理解不可學(xué)習(xí)樣本對(duì)于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的脆弱性
一個(gè)直接的解決方案是設(shè)計(jì)一個(gè)特定的訓(xùn)練方案,可以在不可利用的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練。這是不太理想的,因?yàn)樗皇菍?duì)不可利用的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,而沒(méi)有揭示潛在的干凈數(shù)據(jù)...
2023-11-25 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 940 0
通過(guò)擴(kuò)散模型理解不可學(xué)習(xí)樣本對(duì)于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的脆弱性
在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,網(wǎng)絡(luò)上充斥著大量可自由訪問(wèn)的數(shù)據(jù),其中包括像ImageNet和MS-Celeb-1M數(shù)據(jù)集這樣的關(guān)鍵資源。然
2023-11-25 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí) 776 0
超低延遲大并發(fā)實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別加速方案詳解
Achronix與Myrtle.ai共同推出了超低延遲大并發(fā)實(shí)時(shí)智能語(yǔ)音識(shí)別方案,其硬件平臺(tái)采用基于Achronix Speedster7t FPGA的...
2023-11-24 標(biāo)簽:解碼器服務(wù)器語(yǔ)音識(shí)別 1009 0
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