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深度學習

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深度學習技術(shù)

DeepMind提出了可微分歸納邏輯編程方法?ILP并進行解讀

這種區(qū)別對我們來說很有意思，因為這兩類思維對應著兩種不同的機器學習方法：深度學習和符號程序合成（symbolic program synthesis）。

2018-01-31 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習深度學習 5768 0

學會使用頂級算法的秘訣是什么？如何找到合適的學習率?

學習率是訓練神經(jīng)網(wǎng)絡最重要的一個超參數(shù)，但直到最近，許多人才發(fā)現(xiàn)以前設(shè)置學習率的方式非常不當。去年，Leslie N. Smith在arXiv上提交了一...

2018-08-05 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡算法深度學習 5755 0

從概念和特點上闡述機器學習和深度學習的關(guān)系

對于很多初入學習人工智能的學習者來說，對人工智能、機器學習、深度學習的概念和區(qū)別還不是很了解，有可能你每天都能聽到這個概念，也經(jīng)常提這個概念，但是你真的...

2019-01-24 標簽：機器學習深度學習 5752 0

文本數(shù)據(jù)量不夠大的時候可用的一些實用方法，從而賦予小數(shù)據(jù)集以價值

Dropout是另一種較新的正則化方法。它具體的做法是在訓練期間，神經(jīng)網(wǎng)絡中的每個節(jié)點（神經(jīng)元）按照P的概率被丟棄（即權(quán)重被設(shè)置為零）。這樣，網(wǎng)絡就不會...

2018-11-19 標簽：機器學習數(shù)據(jù)集深度學習 5742 0

2018年AI的技術(shù)發(fā)展的五大趨勢是什么？它給我們帶來了哪些益處

我們需要理解的是：AI是幾個相互關(guān)聯(lián)的技術(shù)的總稱術(shù)語。它包括：自然語言處理、機器學習、認知計算、神經(jīng)網(wǎng)絡、計算機視覺、機器人科學及其相關(guān)技術(shù)。在本文中，...

2018-07-09 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡 AI 機器學習 5739 0

TensorFlow和PyTorch框架的幾個重要發(fā)展

在最大的搜索引擎上進行網(wǎng)絡搜索是衡量受歡迎程度的一個標準。我們查看了過去一年谷歌趨勢的搜索歷史。我們搜索了全世界對機器學習和人工智能領(lǐng)域的興趣。谷歌沒有...

2019-04-11 標簽：谷歌深度學習 TensorFlow 5714 0

CNN模型的基本原理、結(jié)構(gòu)、訓練過程及應用領(lǐng)域

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是一種深度學習模型，廣泛應用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)域...

2024-07-02 標簽：圖像識別模型深度學習 5694 0

百度研究院推出了他們有關(guān)TTS的成果——ClariNet

它是基于另一個基于注意力的卷積TTS模型——Deep Voice 3創(chuàng)建的。Deep Voice 3能夠?qū)⑽谋咎卣鳎ɡ缱址?、音素、強調(diào)等）轉(zhuǎn)換成波譜特...

2018-07-26 標簽：編碼器百度深度學習 5685 0

機器學習大概的介紹讓即便完全不了解機器學習的人也能了解機器學習

傳統(tǒng)上如果我們想讓計算機工作，我們給它一串指令，然后它遵照這個指令一步步執(zhí)行下去。有因有果，非常明確。但這樣的方式在機器學習中行不通。機器學習根本不接受...

2018-05-27 標簽：人工智能機器學習大數(shù)據(jù) 5682 0

深度學習生成對抗網(wǎng)絡（GAN）全解析

GANs真正的能力來源于它們遵循的對抗訓練模式。生成器的權(quán)重是基于判別器的損失所學習到的。因此，生成器被它生成的圖像所推動著進行訓練，很難知道生成的圖像...

2024-03-29 標簽：gpu GaN 生成器 5679 0

東方網(wǎng)力“天眼”結(jié)構(gòu)化一體機實現(xiàn)實時視頻流結(jié)構(gòu)化分析

東方網(wǎng)力“天眼”結(jié)構(gòu)化一體機可以實現(xiàn)實時視頻流結(jié)構(gòu)化分析，并基于結(jié)構(gòu)化分析結(jié)果進行告警、檢索和挖掘等功能，還可以針對離線視頻文件上傳并結(jié)構(gòu)化分析，基于分...

2018-08-14 標簽：大數(shù)據(jù)智慧城市深度學習 5679 0

目標檢測算法有哪些目標檢測算法原理圖

目標檢測定義，識別圖片中有哪些物體以及物體的位置（坐標位置）。其中，需要識別哪些物體是人為設(shè)定限制的，僅識別需要檢測的物體

2022-12-06 標簽：目標檢測深度學習 5673 0

深度學習是如何幫助我們提高噪聲消除的質(zhì)量的

這種方法聽起來很簡單，但事實上失敗的次數(shù)也很多。例如，當通話者沒有說話時，麥克風接收到的全是噪音?；蛘哒f話者在打電話過程中會不斷晃動手機等等，這種情況就...

2018-11-18 標簽：英偉達深度學習 5647 0

從多個角度對TensorFlow和PyTorch進行了對比，哪個會成為最有話語權(quán)的深度學習框架

從上圖可以看出，TensorFlow在star、fork、watch和貢獻者4個方面活躍度均是最高，然而PyTorch在watch數(shù)和貢獻者的增長方面非...

2019-04-19 標簽：深度學習 tensorflow pytorch 5646 0

了解人工智能的實際應用，以及它的缺陷

在這個項目里，我們用了兩個公開的數(shù)據(jù)集，A中包含了來自倫敦三家不同醫(yī)院的數(shù)據(jù)，有將近600名病人。數(shù)據(jù)集B包含了來自美國、中國和德國25家不同醫(yī)院的12...

2018-10-08 標簽：人工智能數(shù)據(jù)集深度學習 5643 0

數(shù)據(jù)分析中最常用、最好用的20個Python庫分享

【導讀】Python在解決數(shù)據(jù)科學任務和挑戰(zhàn)方面處于領(lǐng)先地位。而一些方便易用的庫則幫助了開發(fā)人員高效開發(fā)。在這里我們整理了20個在深度學習、數(shù)據(jù)分析中最...

2021-01-03 標簽：python 深度學習自然語言處理 5599 0

淺談自動駕駛的主要算法模塊

自動駕駛汽車是復雜的系統(tǒng)。因此，對于研究人員來說，劃分AV軟件結(jié)構(gòu)并集中于單個子系統(tǒng)的整體發(fā)展，通過改進這些單獨的子系統(tǒng)來實現(xiàn)新功能，將更加實用。

2022-04-19 標簽：自動駕駛深度學習 5593 0

盤點全新的人工智能芯片技術(shù)

隨著大數(shù)據(jù)和深度學習得到越來越多應用，對于底層硬件和芯片也提出了新的要求。與傳統(tǒng)的處理器強調(diào)“處理能力”不同，大數(shù)據(jù)和深度學習應用強調(diào)的往往是“算力”以...

2018-07-20 標簽：量子計算大數(shù)據(jù)深度學習 5592 0

四句話就讓你徹底明白人工智能都是什么!

強人工智能又稱通用人工智能或完全人工智能，指的是可以勝任人類所有工作的人工智能。一個可以稱得上強人工智能的程序，大概需要具備以下幾方面的能力：存在不...

2018-09-12 標簽：機器人人工智能深度學習 5585 0

AI大模型與傳統(tǒng)AI的區(qū)別

AI大模型（如LLM，即大型語言模型）與傳統(tǒng)AI在多個方面存在顯著的區(qū)別。以下將從技術(shù)層面、應用場景、性能表現(xiàn)、計算資源和成本、以及發(fā)展趨勢和挑戰(zhàn)等角度...

2024-07-15 標簽：AI 深度學習大模型 5583 0

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工業(yè)4.0

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工業(yè)4.0是由德國政府《德國2020高技術(shù)戰(zhàn)略》中所提出的十大未來項目之一。該項目由德國聯(lián)邦教育局及研究部和聯(lián)邦經(jīng)濟技術(shù)部聯(lián)合資助，投資預計達2億歐元。旨在提升制造業(yè)的智能化水平，建立具有適應性、資源效率及基因工程學的智慧工廠，在商業(yè)流程及價值流程中整合客戶及商業(yè)伙伴。
英偉達

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Nvidia 是全球圖形技術(shù)和數(shù)字媒體處理器行業(yè)領(lǐng)導廠商，NVIDIA的總部設(shè)在美國加利福尼亞州的圣克拉拉市，在20多個國家和地區(qū)擁有約5700名員工。公司在可編程圖形處理器方面擁有先進的專業(yè)技術(shù)，在并行處理方面實現(xiàn)了諸多突破。公司創(chuàng)立于1993年1月，總部位于美國加利福尼亞州圣克拉拉市。
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無人機技術(shù)

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以無人駕駛來說，城市中將建造一個巨大的交通共享網(wǎng)，只要拿出手機就能隨時呼叫無人駕駛汽車服務；交警能精準判斷每一輛汽車去向，更有效地管理交通……
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OpenWrt 可以被描述為一個嵌入式的 Linux 發(fā)行版。（主流路由器固件有 dd-wrt，tomato，openwrt，padavan四類）對比一個單一的、靜態(tài)的系統(tǒng)，OpenWrt的包管理提供了一個完全可寫的文件系統(tǒng)，從應用程序供應商提供的選擇和配置，并允許您自定義的設(shè)備，以適應任何應用程序。
ARM架構(gòu)

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ARM架構(gòu)過去稱作進階精簡指令集機器（Advanced RISC Machine，更早稱作：Acorn RISC Machine），是一個32位精簡指令集（RISC）處理器架構(gòu)，其廣泛地使用在許多嵌入式系統(tǒng)設(shè)計。
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Qualcomm最新的“龍板”——Qualcomm DragonBoard 410c，是一枚功能極為強大，身材特別小巧的開發(fā)板，它集成了目前最流行的智能手機處理能力，幫您實現(xiàn)對各種智能硬件的天馬行空想象。您可以研用“龍板”實現(xiàn)高清視頻、Wi-Fi/藍牙、多媒體、3D游戲等各項功能。
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OpenCL是一個為異構(gòu)平臺編寫程序的框架，此異構(gòu)平臺可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。OpenCL由一門用于編寫kernels （在OpenCL設(shè)備上運行的函數(shù)）的語言（基于C99）和一組用于定義并控制平臺的API組成。
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嵌入式操作系統(tǒng)（Embedded Operating System，簡稱：EOS）是指用于嵌入式系統(tǒng)的操作系統(tǒng)。嵌入式操作系統(tǒng)是一種用途廣泛的系統(tǒng)軟件，通常包括與硬件相關(guān)的底層驅(qū)動軟件、系統(tǒng)內(nèi)核、設(shè)備驅(qū)動接口、通信協(xié)議、圖形界面、標準化瀏覽器等。
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　Windows Embedded Compact（即 Windows CE）是微軟公司嵌入式、移動計算平臺的基礎(chǔ)，它是一個開放的、可升級的32位嵌入式操作系統(tǒng)，是基于掌上型電腦類的電子設(shè)備操作系統(tǒng)。
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JDI（Java Debug Interface）是 JPDA 三層模塊中最高層的接口，定義了調(diào)試器（Debugger）所需要的一些調(diào)試接口。基于這些接口，調(diào)試器可以及時地了解目標虛擬機的狀態(tài)，例如查看目標虛擬機上有哪些類和實例等。
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　　網(wǎng)絡文件系統(tǒng)，英文Network File System（NFS），是由SUN公司研制的UNIX表示層協(xié)議（presentation layer protocol），能使使用者訪問網(wǎng)絡上別處的文件就像在使用自己的計算機一樣。
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麒麟960（kirin 960）是海思半導體有限公司推出的新一代移動設(shè)備芯片，麒麟960首次配備ARM Cortex-A73 CPU核心，小核心為A53，組成四大四小的big.LITTLE組合，GPU為Mali G71 MP8。
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米爾科技

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米爾是一家專注于ARM嵌入式軟硬件開發(fā)的高新技術(shù)企業(yè)。在以客戶為中心的指引下，米爾為嵌入式領(lǐng)域客戶提供專業(yè)的ARM工業(yè)控制板、ARM核心板、ARM開發(fā)工具、充電樁計費控制單元及充電控制板等產(chǎn)品和技術(shù)服務。
ARM公司

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ARM公司是一家知識產(chǎn)權(quán)（IP）供應商，它與一般的半導體公司最大的不同就是不制造芯片且不向終端用戶出售芯片，而是通過轉(zhuǎn)讓設(shè)計方案，由合作伙伴生產(chǎn)出各具特色的芯片。
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OpenStack是一個開源的云計算管理平臺項目，是一系列軟件開源項目的組合。由NASA（美國國家航空航天局）和Rackspace合作研發(fā)并發(fā)起，以Apache許可證（Apache軟件基金會發(fā)布的一個自由軟件許可證）授權(quán)的開源代碼項目。
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MMU

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MMU是中文名是內(nèi)存管理單元，有時稱作分頁內(nèi)存管理單元，它是一種負責處理中央處理器（CPU）的內(nèi)存訪問請求的計算機硬件。它的功能包括虛擬地址到物理地址的轉(zhuǎn)換（即虛擬內(nèi)存管理）、內(nèi)存保護、中央處理器高速緩存的控制，在較為簡單的計算機體系結(jié)構(gòu)中，負責總線的仲裁以及存儲體切換。
馬云

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OMAP-L138是美國德州儀器（TI）推出全新DSP+ARM工業(yè)處理器，這款芯片也是業(yè)界功耗最低的浮點數(shù)字信號處理器（DSP） + ARM9處理器，大大降低了雙核通訊的開發(fā)難度，可充分滿足工業(yè)應用的高能效、連通性設(shè)計對高集成度外設(shè)、更低熱量耗散以及更長電池使用壽命的需求。
中國硬件創(chuàng)新大賽

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