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標(biāo)簽 > 深度學(xué)習(xí)
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一對(duì)多語(yǔ)義通信系統(tǒng)的6G信息技術(shù)
面向6G時(shí)代,本文在全球首次設(shè)計(jì)“一對(duì)多”語(yǔ)義通信系統(tǒng),具有開(kāi)創(chuàng)性,所提出的“一對(duì)多”語(yǔ)義通信系統(tǒng)“MR DeepSC”可以為未來(lái)語(yǔ)義通信系統(tǒng)的發(fā)展打下基礎(chǔ)。
2022-09-26 標(biāo)簽:通信系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)6G 2003 0
如何將PP-PicoDet 目標(biāo)檢測(cè)模型部署在Corstone-300虛擬硬件平臺(tái)上
百度飛槳與 Arm 深度合作,增加了 Cortex-M 硬件上支持的深度學(xué)習(xí)模型的數(shù)量,同時(shí)也填補(bǔ)了飛槳模型在 Arm Cortex-M 硬件上的適配空...
2022-09-22 標(biāo)簽:硬件檢測(cè)模型深度學(xué)習(xí) 2507 0
自迎來(lái)以深度學(xué)習(xí)為代表的第三次發(fā)展浪潮,人工智能技術(shù)已被廣泛應(yīng)用在目標(biāo)檢測(cè)、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理(NLP)等場(chǎng)景,從語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng)送餐機(jī)器人到生產(chǎn)線(xiàn)影...
2022-09-21 標(biāo)簽:AI深度學(xué)習(xí) 1519 0
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),自旋玻璃理論研究的是物理學(xué)中的復(fù)雜系統(tǒng),對(duì)于理解無(wú)序自旋相互作用系統(tǒng)發(fā)揮了非常重要的作用,近年來(lái)該理論框架為約束滿(mǎn)足、組合優(yōu)化、統(tǒng)計(jì)推斷、神經(jīng)...
2022-09-21 標(biāo)簽:AI深度學(xué)習(xí) 1795 0
深度學(xué)習(xí)未來(lái)會(huì)更好還是走下坡路?
一直以來(lái),Hinton 堅(jiān)信深度學(xué)習(xí)革命的到來(lái)。1986 年,Hinton 等人的論文《Learning representations by back...
2022-09-21 標(biāo)簽:AI計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 504 0
總結(jié)深度學(xué)習(xí),GPU推理性能提升的三大因素
2017年,英偉達(dá)推出了適用于深度學(xué)習(xí)的Volta架構(gòu),它的設(shè)計(jì)重點(diǎn)之一是可以更好地分?jǐn)傊噶铋_(kāi)銷(xiāo)。Volta架構(gòu)中引入了Tensor Core,用于深度...
2022-09-21 標(biāo)簽:摩爾定律gpu深度學(xué)習(xí) 3991 0
基于DCNN圖像的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分類(lèi)
SVHN數(shù)據(jù)集用來(lái)檢測(cè)和識(shí)別街景圖像中的門(mén)牌號(hào),從大量街景圖像的剪裁門(mén)牌號(hào)圖像中收集,包含超過(guò)600000幅小圖像,這些圖像以?xún)煞N格式呈現(xiàn):一種是完整的...
2022-09-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 3172 0
深度學(xué)習(xí)方法和傳統(tǒng)的CV算法如何選擇
熟悉圖像濾波會(huì)更容易理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么有效;殘差收縮網(wǎng)絡(luò)將傳統(tǒng)方法中的軟閾值思想融入進(jìn)殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet;PWC-Net將光流法和用于提取特征的神...
2022-09-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 739 0
深度學(xué)習(xí)與經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)的差異
深度學(xué)習(xí)和簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)學(xué)是一回事嗎?很多人可能都有這個(gè)疑問(wèn),畢竟二者連術(shù)語(yǔ)都有很多相似的地方。在這篇文章中,理論計(jì)算機(jī)科學(xué)家、哈佛大學(xué)知名教授 Boaz ...
2022-09-20 標(biāo)簽:代碼機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1448 0
基于深度學(xué)習(xí)的架空線(xiàn)路絕緣子掉串識(shí)別研究
隨著人工智能的快速發(fā)展,將人工智能應(yīng)用到電力領(lǐng)域也越來(lái)越多。本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的絕緣子掉串檢測(cè)模型。
2022-09-15 標(biāo)簽:圖像識(shí)別深度學(xué)習(xí) 1043 0
基于機(jī)器視覺(jué)的液晶屏幕外觀缺陷檢測(cè)方案
深度學(xué)習(xí)算法可以更精準(zhǔn)的識(shí)別出崩邊等生產(chǎn)隱患,即杜絕由于玻璃碎片導(dǎo)致的產(chǎn)線(xiàn)停機(jī),也杜絕識(shí)別錯(cuò)誤帶來(lái)的誤報(bào)警,從而提升生產(chǎn)效率。
2022-09-15 標(biāo)簽:液晶面板計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 2769 0
對(duì)象跟蹤問(wèn)題一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的熱點(diǎn)任務(wù)之一,簡(jiǎn)單的可以分為單目標(biāo)跟蹤與多目標(biāo)跟蹤,最常見(jiàn)的目標(biāo)跟蹤算法都是基于檢測(cè)的跟蹤算法,首先發(fā)現(xiàn)然后標(biāo)記,好的跟蹤...
2022-09-14 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)Deep深度學(xué)習(xí) 3240 0
流體力學(xué)深度學(xué)習(xí)建模技術(shù)研究進(jìn)展
維度高、非線(xiàn)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)量大是流體力學(xué)問(wèn)題的主要特點(diǎn)。近年來(lái)火熱的深度學(xué)習(xí)技術(shù)由于以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為主、可以解決高維復(fù)雜問(wèn)題,目前已在流體力學(xué)領(lǐng)域得到了一定應(yīng)用...
2022-09-12 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí) 1089 0
商業(yè)AI與工業(yè)AI的差異 工業(yè)AI的架構(gòu)分析
在A I 的應(yīng)用中,不要忽視人的作用,“技術(shù)決定論”經(jīng)常放大技術(shù)、軟件、算法的威力,而忽視人在其中的重要性。
基于卷積的框架有效實(shí)現(xiàn)及視覺(jué)Transformer背后的關(guān)鍵成分
來(lái)自清華大學(xué)和 Meta AI 的研究者證明了視覺(jué) Transformer 的關(guān)鍵,即輸入自適應(yīng)、長(zhǎng)程和高階空間交互,也可以通過(guò)基于卷積的框架有效實(shí)現(xiàn)。
2022-09-09 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)Transformer 1471 0
基于YOLO深度學(xué)習(xí)模型的鋁型材表面缺陷識(shí)別技術(shù)
對(duì)于大多數(shù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過(guò)特征提取網(wǎng)絡(luò)獲取圖像最終的特征圖后,直接在該特征圖上進(jìn)行預(yù)測(cè)。這種方式僅能獲取圖像中單一尺度的語(yǔ)義信息,識(shí)別的尺度范圍有限
2022-09-08 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2161 0
基于深度學(xué)習(xí)的人臉融合背后的技術(shù)解析
仿射變換,又稱(chēng)仿射映射,是指在幾何中,一個(gè)向量空間進(jìn)行一次線(xiàn)性變換并接上一個(gè)平移,變換為另一個(gè)向量空間。仿射變換能夠保持圖像的“平直性”,包括旋轉(zhuǎn),縮放...
2022-09-08 標(biāo)簽:圖像融合深度學(xué)習(xí) 2377 0
使用 MATLAB,您能夠: · 使用無(wú)線(xiàn)波形發(fā)生器以合成和無(wú)線(xiàn)信號(hào)形式生成訓(xùn)練數(shù)據(jù) · 通過(guò)向生成的信號(hào)添加射頻損傷和信道模型來(lái)增強(qiáng)信號(hào)空間 ·...
2022-09-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)線(xiàn)通信AI 1814 0
特征扭曲是光流估計(jì)的核心技術(shù),然而扭曲過(guò)程中由遮擋區(qū)域引起的模糊性是一個(gè)尚未解決的主要問(wèn)題。圖像扭曲導(dǎo)致遮擋區(qū)域的模糊,在特征扭曲過(guò)程中也存在同樣的問(wèn)題...
2022-09-08 標(biāo)簽:編碼器計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 2719 0
基于IMU光度損失和跨傳感器光度損失 以提供稠密的監(jiān)督和絕對(duì)尺度
雖然近年來(lái)無(wú)監(jiān)督單目深度學(xué)習(xí)取得了很大的進(jìn)展,但仍然存在一些基本問(wèn)題。首先,目前的方法存在尺度模糊性問(wèn)題,因?yàn)榉赐七^(guò)程對(duì)于深度和平移來(lái)說(shuō)相當(dāng)于任意尺度因子。
2022-09-07 標(biāo)簽:傳感器濾波器深度學(xué)習(xí) 1452 0
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