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深度學習技術

讓PyTorch 使用更輕便的深度學習框架

它把研究代碼與工程代碼相分離，還將PyTorch代碼結構化，更加直觀的展現(xiàn)數(shù)據(jù)操作過程。

2020-08-27 標簽：人工智能深度學習 pytorch 1980 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展歷程及與深度學習的差異

1986年Rumelhart等人提出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的反向傳播算法，掀起了神經(jīng)網(wǎng)絡在機器學習中的熱潮，神經(jīng)網(wǎng)絡中存在大量的參數(shù)，存在容易發(fā)生過擬合、訓練時...

2020-08-24 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡卷積深度學習 6342 0

闡述智能語音機器人底層系統(tǒng)設計邏輯

未來最大的交互，不是現(xiàn)在的人機交互，而是人與人工智能的交互。人工智能行業(yè)現(xiàn)今取得了不少的成就，也逐漸進入了千萬家庭，陪伴在了很多人的身邊，其中就包括智能...

2020-07-28 標簽：人機交互機器人語音識別 1719 0

揭秘英偉達人工智能視頻慢動作技術

01?家族式設計的守與變

2020-09-08 標簽：gpu 人工智能 VaR 2752 0

如何使用OpenCL輕松實現(xiàn)FPGA應用編程

實現(xiàn)這一編程思想的轉變，是因為 FPGA 借助 OpenCL 實現(xiàn)了編程，程序員只需要通過 C/C++ 添加適當?shù)?pragma 就能實現(xiàn) FPGA 編...

2020-07-16 標簽：fpga gpu 深度學習 6927 0

基于FPGA器件實現(xiàn)CNN加速系統(tǒng)的硬件設計

隨著近些年深度學習的迅速發(fā)展和廣泛的應用，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)已經(jīng)成為檢測和識別領域最好的方法，它可以自動地從數(shù)據(jù)集中學習提取特征,而且網(wǎng)絡層數(shù)越多，...

2020-07-15 標簽：fpga 神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 3010 0

一文搞懂深度學習的精密率和召回率

這里，我們將討論兩個重要的度量指標，即精度和召回率，它們被用于度量分類模型（即分類器）的性能。特別地，我們將討論如何用這兩個指標來評估決策樹模型。

2020-07-06 標簽：分類器性能指標深度學習 4982 0

圖文詳解：深度學習的學習任務

基于已知類別標簽的樣本構成的訓練集，學習預測模型；最終預測模型，對新的觀測樣本，預測相應的輸出；預測結果為事先指定的兩個或多個類別中的某一個，或預測結果...

2020-07-01 標簽：模型典型深度學習 6622 0

對人臉識別的11個誤解

人們會覺得要讓計算機能夠識別人臉，解決方案必須采用高端硬件。畢竟，自21世紀前十年中期以來，深度學習算法在圖像分類方面的突破都利用了圖形處理單元（GPU...

2020-05-18 標簽：云計算物聯(lián)網(wǎng)人臉識別 726 0

MathWorks推出R2020a版本為工程師和科學家擴展深度學習方面的AI功能

GPU Coder 現(xiàn)在提供了一組更廣泛的網(wǎng)絡，以便在云和邊緣設備上實現(xiàn) AI 系統(tǒng)，這些網(wǎng)絡包括 Darknet-19、Darknet-53、Ince...

2020-05-06 標簽：matlab MathWorks AI 1205 0

安防行業(yè)的探索和落地 5G+AI為安防提速

以5G+AI技術為主導的高幀頻、超高清、寬動態(tài)范圍的4K、8K安防監(jiān)控解決方案以及相關應用場景將成為必然的選擇。

2020-04-25 標簽：AI 5G 智慧社區(qū) 1063 0

神經(jīng)網(wǎng)絡的弊端和缺點

增加深度學習的受歡迎程度的一個因素是2018年可用的大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是在過去幾年和幾十年中收集的。這使得神經(jīng)網(wǎng)絡能夠真正發(fā)揮他們的潛力，因為他們獲得的...

2020-04-17 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡算法深度學習 7478 0

深度學習或者人工神經(jīng)網(wǎng)絡模擬了生物神經(jīng)元？

深度學習里的神經(jīng)元實質上是數(shù)學函數(shù)，即相似度函數(shù)。在每個人工神經(jīng)元內，帶權重的輸入信號和神經(jīng)元的閾值進行比較，匹配度越高，激活函數(shù)值為1并執(zhí)行某種動作的...

2020-04-17 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡神經(jīng)元深度學習 6128 0

神經(jīng)網(wǎng)絡中的參數(shù)和超參數(shù)

實際上深度學習有很多不同的超參數(shù)，之后我們也會介紹一些其他的超參數(shù)，如momentum、mini batch size、regularization p...

2020-04-17 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡語音識別深度學習 8931 0

激光雷達融合方法與挑戰(zhàn)和潛在影響因素研究

本文是，加拿大滑鐵盧大學CogDrive實驗室，對當前最新的基于深度學習的相機-激光雷達融合（camera-LiDAR Fusion）方法的綜述。

2020-04-15 標簽：激光雷達深度學習 5320 0

邊緣計算中深度神經(jīng)網(wǎng)絡剪枝壓縮的研究

深度神經(jīng)網(wǎng)絡與其他很多機器學習模型一樣，可分為訓練和推理兩個階段。訓練階段根據(jù)數(shù)據(jù)學習模型中的參數(shù)（對神經(jīng)網(wǎng)絡來說主要是網(wǎng)絡中的權重）；推理階段將新數(shù)據(jù)...

2020-03-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習邊緣計算 3265 0

5行代碼打造無限寬神經(jīng)網(wǎng)絡模型

但是，問題來了：推導有限網(wǎng)絡的無限寬度限制需要大量的數(shù)學知識，并且必須針對不同研究的體系結構分別進行計算。對工程技術水平的要求也很高。

2020-03-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡代碼深度學習 3519 0

基于硅量子位的可容錯量子計算機體系結構的一種構建方法

這允許以單個晶格來高度精確地找到原子的量子點位，不過下一個挑戰(zhàn)，就是如何將這種精確的空間定位方法，擴大到大規(guī)模、可容錯的量子計算機體系結構中。

2020-03-27 標簽：量子點量子計算機深度學習 3749 0

一種名為ReZero的神經(jīng)網(wǎng)絡結構改進方法

深度學習在計算機視覺、自然語言處理等領域取得了很多重大突破。神經(jīng)網(wǎng)絡的表達能力通常隨著其網(wǎng)絡深度呈指數(shù)增長，這一特性賦予了它很強的泛化能力。然而深層的網(wǎng)...

2020-03-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 5297 0

基于多層深度學習框架和運動分析的駕駛員疲勞監(jiān)測系統(tǒng)

本節(jié)將更詳細地介紹實驗中使用的CNN模型架構。本文提出的CNN架構為驗證LSTM預測結果提供有力的證據(jù)。

2020-03-25 標簽：監(jiān)測系統(tǒng)PPG 機器學習 1660 0

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工業(yè)4.0是由德國政府《德國2020高技術戰(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。
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Nvidia 是全球圖形技術和數(shù)字媒體處理器行業(yè)領導廠商，NVIDIA的總部設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，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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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備，以適應任何應用程序。
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ARM架構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，其廣泛地使用在許多嵌入式系統(tǒng)設計。
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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是一個為異構平臺編寫程序的框架，此異構平臺可由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的底層驅動軟件、系統(tǒng)內核、設備驅動接口、通信協(xié)議、圖形界面、標準化瀏覽器等。
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JDI（Java Debug Interface）是 JPDA 三層模塊中最高層的接口，定義了調試器（Debugger）所需要的一些調試接口。基于這些接口，調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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MMU是中文名是內存管理單元，有時稱作分頁內存管理單元，它是一種負責處理中央處理器（CPU）的內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換（即虛擬內存管理）、內存保護、中央處理器高速緩存的控制，在較為簡單的計算機體系結構中，負責總線的仲裁以及存儲體切換。
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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、連通性設計對高集成度外設、更低熱量耗散以及更長電池使用壽命的需求。
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