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深度學習

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深度學習技術(shù)

Mathworks R2017b升級版,加強深度學習轉(zhuǎn)換CUDA代碼推斷速度再提升

Mathworks R2017b升級版,加強深度學習轉(zhuǎn)換CUDA代碼推斷速度再提升，據(jù)悉比 TensorFlow 的性能高 7 倍，比 Caffe2 的...

2018-01-15 標簽：mathworks 深度學習 2181 0

自動駕駛多模態(tài)數(shù)據(jù)感知融合方案對比

，傳統(tǒng)的自動駕駛技術(shù)可以概括為“2D 直視圖+CNN”時代，路況感知信號由相機收集到的 2D 圖像和雷達收集到的 3D 圖像組成，感知數(shù)據(jù)基于每個傳感器...

2023-11-23 標簽：傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激光雷達 2180 0

ChatGPT的朋友們：大語言模型經(jīng)典論文

本節(jié)目標是通過OpenAI系列論文閱讀細窺ChatGPT的主要原理，其先進的工作脈絡(luò)可以概括為下圖。從依賴往上追溯需要了解Codex 和 instruc...

2023-04-11 標簽：語言模型深度學習 ChatGPT 2179 0

深度學習在語音增強中的應(yīng)用

隨著科學技術(shù)的發(fā)展，語音作為新一代人機交互方式，成為人和智能設(shè)備、語音助手交流的重要接口，然而在真實環(huán)境中，語音信號不可避免的被各種噪聲所干擾，除了各種...

2023-07-11 標簽：人機交互噪聲 SVM 2166 0

GTC 2023：深度學習之張星并行和流水線并行

張星并行和流水線并行技術(shù)通常被描述為模型并行，在開源社區(qū)中，最著名的兩個系統(tǒng)是NVIDIA的Megatron- M和Microsoft的DeepSpeed。

2023-03-23 標簽：人工智能英偉達深度學習 2165 0

基礎(chǔ)積累：圖像分割損失函數(shù)最全面、最詳細總結(jié)，含代碼

這是一篇關(guān)于圖像分割損失函數(shù)的總結(jié)，具體包括：Binary Cross EntropyWeighted Cross EntropyBalanced Cr...

2020-12-15 標簽：圖像分割深度學習 2164 0

深度學習在全景視覺上的應(yīng)用及未來展望

本文首先對全景圖像的成像進行了分析，緊接著對現(xiàn)有的在全景圖像上的卷積方式進行了分類介紹，并對現(xiàn)有的全景圖像數(shù)據(jù)集進行了收集并介紹。作為第一篇全面回顧和分...

2022-10-19 標簽：機器人自動駕駛深度學習 2154 0

基于YOLO深度學習模型的鋁型材表面缺陷識別技術(shù)

對于大多數(shù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過特征提取網(wǎng)絡(luò)獲取圖像最終的特征圖后，直接在該特征圖上進行預測。這種方式僅能獲取圖像中單一尺度的語義信息，識別的尺度范圍有限

2022-09-08 標簽：深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2150 0

為進入機器學習的大門掃清障礙，大步向前！

有了數(shù)據(jù)后要找地方進行計算也是個頭疼的問題。雖然對于普通的機器學習問題來說，你的筆記本就能夠搞定，但是對于深度學習任務(wù)或者大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)集，小本本的算力...

2018-08-27 標簽：機器學習數(shù)據(jù)集深度學習 2150 0

簡述深度學習中的Attention機制

Attention機制在深度學習中得到了廣泛的應(yīng)用，本文通過公式及圖片詳細講解attention機制的計算過程及意義，首先從最早引入attention到...

2023-02-22 標簽：機器翻譯深度學習 rnn 2140 0

圖像分類的主流深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有哪些深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搜索方法總結(jié)

生成對抗網(wǎng)絡(luò)（Generative adversarial net，GAN）是另一種常見的基于深度學習技術(shù)的生成模型，包括生成器和判別器2個組件，如圖1...

2023-10-12 標簽：編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 2140 0

基于深度學習的三維點云配準方法

基于深度學習的三維點云配準方法成為研究的主流，并隨之誕生了DeepVCP、DGR、Predator等著名的方法。

2022-11-29 標簽：深度學習 2136 0

關(guān)于深度學習中的圖像處理應(yīng)用

神經(jīng)風格遷移(NST，Neural Style Transfe) 神經(jīng)風格遷移是指將參考圖像的風格應(yīng)用于目標圖像，同時保留目標圖像的內(nèi)容。

2022-08-06 標簽：圖像處理深度學習 2134 0

深度解析計算機視覺的圖像分割技術(shù)

人類對計算機視覺感興趣的最重要的問題是圖像分類 (Image Classification)、目標檢測 (Object Detection) 和圖像分割...

2023-05-30 標簽：圖像分割自動駕駛深度學習 2133 0

基于深度學習等人工智能技術(shù)的態(tài)勢智能認知模型

隨著數(shù)量規(guī)模的增長、載荷等性能的發(fā)展和智能程度的提升，無人保障平臺將在戰(zhàn)場上發(fā)揮越來越重要的作用?；跓o人平臺的廣域直達保障，將成為提升綜合保障效能的重...

2022-09-06 標簽：物聯(lián)網(wǎng)人工智能深度學習 2129 0

基于飛槳圖學習框架PGL的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練

我們對比Pytorch的官方復現(xiàn)，要達到同樣的效果，Pytorch需要100-150輪訓練，我們利用PGL和Paddle可以在50輪甚至30輪達到收斂，...

2020-10-12 標簽：深度學習神經(jīng)網(wǎng)路 2128 0

淺談人工智能，機器學習，深度學習三者關(guān)系

大數(shù)據(jù)人工智能技術(shù)，在應(yīng)用層面包括機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學習等，它們都是現(xiàn)代人工智能的核心技術(shù)。在大數(shù)據(jù)背景下，這些技術(shù)均得到了質(zhì)的提升，人工智能、機...

2018-07-01 標簽：人工智能機器學習深度學習 2123 0

現(xiàn)實虛擬化：從三維重建到逆渲染（Inverse Rendering）

當然，深度學習方法也可以與經(jīng)典方法結(jié)合，在某些情況下可以起到明顯作用。如SfM中的特征點檢測，利用深度網(wǎng)絡(luò)可以更好地處理紋理缺失、運動模糊的情況，或者M...

2023-02-01 標簽：虛擬化深度學習 2116 0

未來醫(yī)療基于MATLAB、信號處理、機器學習和深度學習算法的進步

驅(qū)動力 | 揭開人工智能和機器學習在醫(yī)學應(yīng)用的神秘面紗經(jīng)美國食品藥品監(jiān)督管理局(FDA)批準后，第一批可穿戴式數(shù)字健康監(jiān)測儀目前剛剛上市，并集成在諸如...

2020-09-09 標簽：傳感器 matlab 人工智能 2104 1

Siddhant Agarwal：英特爾軟件創(chuàng)新者

Siddhant Agarwal介紹了他對英特爾?AIDevCloud技術(shù)的看法。

2018-11-13 標簽：inter 機器學習深度學習 2096 0

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工業(yè)4.0

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(yīng)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

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。
BeagleBone

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mbed

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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(wù)；交警能精準判斷每一輛汽車去向，更有效地管理交通……
LD3320

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OpenWrt

OpenWrt

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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(yīng)用程序供應(yīng)商提供的選擇和配置，并允許您自定義的設(shè)備，以適應(yīng)任何應(yīng)用程序。
ARM架構(gòu)

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。
DragonBoard 410c

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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。
OpenCL

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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。
嵌入式操作系統(tǒng)

嵌入式操作系統(tǒng)

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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。
Windows CE

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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)。
JDI

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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?；谶@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。
NFS

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　　網(wǎng)絡(luò)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(luò)上別處的文件就像在使用自己的計算機一樣。
麒麟960

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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。
tizen

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SiliconLabs

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X86架構(gòu)

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uCOS II

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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(wù)。
ARM公司

ARM公司

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ARM公司是一家知識產(chǎn)權(quán)（IP）供應(yīng)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。
數(shù)字電子鐘

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A6處理器

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大聯(lián)大友尚

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OpenStack

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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。
YunOS

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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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OMAPL138

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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(yīng)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

中國硬件創(chuàng)新大賽

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